计算机视觉之ResNet

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1 ResNet介绍 1.1 ResNet概述 RestNet是2015年由微软团队提出的，在当时获得分类任务，目标检测，图像分割第一名。该论文的四位作者何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑如今在人工智能领域里都是响当当的名字，当时他们都是微软亚研的一员。实验结果显示，残差网络更容易优化，并且加深网络层数有助于提高正确率。在ImageNet上使用152层的残差网络（VGG net的8倍深度，但残差网络复杂度更低）。对这些网络使用集成方法实现了3.75%的错误率。获得了ILSVRC 2015竞赛的第一名。 1.2 ResNet网络结构 ResNet的经典网络结构有：ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152几种，其中，ResNet-18和ResNet-34的基本结构相同，属于相对浅层的网络，后面3种属于更深层的网络，其中RestNet50最为常用。 残差网络是为了解决深度神经网络（DNN）隐藏层过多时的网络退化问题而提出。 ………………………………