这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
目录1. idea1.1 实验思路1.2 灵感来源2. 实验设置3. 实验结果3.1 结果3.2 结果分析3.2.1 一个奇怪的现象3.2.2 分析4. 代码 写在前面：本实验并未获得预期的结果，更多的是当作实验记录。1. idea1.1 实验思路这个实验的思路是这样的：通过随机初始化（正态分布）的未经过训练的ResNet、ViT和SwinTransformer，来对ImangeNet-1k（2
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
FPN是针对物体检测中多尺度难题提出的一种解决方法，结合高层的语义信息和低层高分辨率的特征信息，在融合后的不同特征层检测尺度不一样的物体，提高了物体检测的准确率，尤其是小物体的检测。Approach三步走：（FPN结合ResNet为例）bottom-up: Resnet的5个stage: C1, C2, C3, C4, C5，每个stage的scale是两倍关系。upsample: 自
背景相较于AlxNet，使用更小卷积核（层数加深，参数减少）。来源：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。先来看看VGG这篇论文《Very Deep Convolutional Netwo
1.搭建环境环境在实验进行时已经搭建完毕，具体步骤就不过多赘述接下来只需导入所需的包即可import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from tensorflow.keras import layers,activations
from tensor
太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
前言VGG-Net是由牛津大学VGG（Visual Geometry Group）提出，是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名的中的基础网络。VGG可以看成是加深版本的AlexNet，都是Conv layer + Pooling layer + FC layer，它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分，并且小卷积核表现出了更好的效
VGG是一种经典的卷积神经网络。只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。但随后的研究关注点转移到是否具有良好的网络结构设计，例如Inception、ResNet、DenseNet。这使得模型越来越复杂。这些复杂的卷积网络有明显的缺点。一是复杂的多分支设计让模型难以实现和自定义，拖慢推理速度和降低了内存利用率。二是一些随机混合操作增加了内存访问消耗，而且缺乏硬件设备支持。综合这些
1.三极管（BJT）Q值： 双结型三极管的Q值是放大电路中的静态工作点（没有任何信号输入情况下的工作点，工作在有源、饱和或截止，正常是饱和区），Q值说的是静态工作点的参数，一般就是基极电压Vb，集电极电流Ic和集电极发射极电压Vce；静态工作点要在直流条件下设置，也就是没信号输入的时候。和偏置电阻有关系，
Lenet5和VGG16Lenet5 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解：1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层，输入图像的尺寸统一归一化为3232。 注意：本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition在图像识别这一方面ImageNet挑战赛会定期产出优秀的模型从最初的AlexNet到VGG，RESNet，再到最新的DenseNet。每一次诞生出新的网络都会带来一次革新，今天要说的是VGG网络，ResNet和DenseNet会在接下来几篇介绍VGG模型是2014年I
ResNet模型代码解析1 ResNet 图解分析（论文）1.1 论文中的模型图、解释1.1.1 残差结构块1.1.2 残差结构模型——34层1.1.3 残差结构模型——多种类型2 ResNet-34 代码分析2.1 模型代码分析2.1.1 (BasicBlock)ResNet-34基本块2.2.2 (Bottleneck)ResNet-更多层基本块2.2.3 (ResNet)网络总模块2.2.
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2023-10-15 23:42:31
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RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。 论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
迁移学习在计算机视觉任务和自然语言处理任务中经常会用到，并且使用迁移学习，可将预训练模型左为新的模型起点，从而节省时间，提高效率。 一、特征提取：可以在预先训练好的网络结构后，添加或者修改一个简单的分类器，将源任务上预先训练好的网络模型作为另一个目标
# 实现 ResNet 与 ViT 的混合架构
在当前深度学习领域，将不同模型结合是一个非常流行的探索方向。本篇文章将指导新手如何实现 ResNet 和 ViT（Vision Transformer）的混合架构。下面是具体的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现混合架构：
| 步骤 | 描述
Resnet：（简易思想）网络结构：先经过一个卷积层，再经过一个池化层，然后再经过若干个残差连接块，在经过一个残差连接块之后，会有一个降采样的操作（By max-pooling或卷积层的步长等于2）。残差连接结构的输入分成两部分，第一部分经过卷积层做一些事情，第二部分直接传过来加到经过卷积层之后的输出上面。这样的结构在实现过程中会遇到什么问题呢？在某一次经过某个残差连接块的时候可能会做降采样。输入
论文阅读与视频学习ResNet（Deep Residual Learning for Image Recognition）：提出了Residual Learning的概念，通过添加残差连接（shortcut connection）来解决深层网络中梯度消失和模型退化问题。 Residual Learning的核心思想是学习残差函数，即将网络的输出与输入之间的差值学习为模型的优化目标，从而使
从晶体管的物理结构出发，考虑发射结和集电结电容的影响，就可以得到在高频信号作用下的物理模型，称为混合 模型。由于晶体管的混合 模型与 参数等效模型在低频信号作用下具有一致性，因此，可用 参数来计算混合 一、晶体管的混合 π 模型1、完整的混合 π 模型图5.2.1(a)所示为晶体管结构示意图。 和 分别为集电区体电阻和发射区体电阻，它们的数值较小，常常忽略不计。 为集电结电容， 为集电结
IAS 表速 、指示空速TAS 真空速EAS 当量空速V1 关键发动机失效识别速度 V2 起飞安全速度。有一发失效时，此速度可保证飞机安全起飞。 V2min 最小起飞安全速度 V3 收襟翼速度 V4 稳定起始爬升速度 VA /VO设计机动速度，也叫最大控制偏转速度。 VB 最大阵风强度设计速度 VC 设计巡航速度，也称优选巡航速度。 VEF 起飞关键发动机失效速度 VF 设计襟翼速度
