ResNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
关于ResNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。源代码比较复杂，感兴趣的同学可以上官网学习： https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision本篇是简化版本 一、BasicBlock模块BasicBlock结.....
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的，在深度学习领域相当经典，在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧！论文原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385前情回顾：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）经典神经网络论文超详....
部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署
1简介这是【集智书童】第一次录制视频的PPT课件，这里公开给大家，希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远，让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容，由于时间问题就直接截图给大家：
ResNet-RS架构复现--CVPR2021
参考论文：Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者：Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现，由于论文中....
ResNet论文复现
ResNet论文笔记 一、论文简介先从Kaiming He的那篇paper说起吧，paper主要解决的还是神经网络的深度和准确率之间的关系，当神经网络的层数增加，出现了degradation，trainging error和test error都会增加，针对这种退化问题，作者提出了Residual block的结构： 下面这段话对这个block进行了理论解释：In this paper, we ....
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