论文笔记_S2D.15-2016-CVPR-ResNet-用于图像识别的深度残差学习网络

偏执的太偏执、 2022-12-05 12:08 146阅读 0赞

# 基本信息 #

*  题目： Deep Residual Learning for Image Recognition
 *  作者： Kaiming He , Xiangyu Zhang , Shaoqing Ren , Jian Sun
    
     *  Microsoft Research
 *  出处： He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In *Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition* (pp. 770-778).

# 摘要 #

更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差的学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。我们显式地将层重新配置为参考层输入学习剩余函数，而不是学习未参考函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更易于优化，并且可以通过深度的增加而获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估深度最大为152层的残差网络-比VGG网络\[41\]深8倍，但复杂度仍然较低。这些残留网络的整体在ImageNet测试仪上实现了3.57％的误差。该结果在ILSVRC 2015分类任务中获得第一名。我们还介绍了具有100和1000层的CIFAR-10的分析。表示的深度对于许多视觉识别任务至关重要。仅由于我们的深度表示，我们在COCO对象检测数据集上获得了28％的相对改进。深度残差网是我们提交ILSVRC和COCO 2015竞赛1的基础，在这些竞赛中，我们还获得了ImageNet检测，ImageNet本地化，COCO检测和COCO分割等任务的第一名。

# 网络结构 #

![202009101049000.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

[202009101049000.png]: /images/20221123/48a3e581e3a84594916651e8a00515dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/010efd16243d4d06be6feea798f89d01.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/ea6e1a866bca4bbdb06d2a619d110f33.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoeWpoeXAxMQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/7e545ba922a047f69f06002025619e9f.png