Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers---8x deeper than VGG nets but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves 3.57% error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation.

Store the head detection model in checkpoints/ folder.

今天小编就为大家分享一篇pytorch 更改预训练模型网络结构的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架，该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中文字句，结构，语义等方面ERNIE在情感分析，文本匹配，自然语言推理，词法分析，阅读理解，智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术，在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上，突破首次突破90分，获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上，ERNIE摘得5项世界冠军，该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI，IJCAI收录。E

主要介绍了Tensorflow加载Vgg预训练模型操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

自然语言处理-基于预训练模型的方法 笔记

本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中，每次正向传递需要计算的部分写在forward中，例如把矩阵压平之类的。 加载预训练alexnet之后，可以print出来查看模型的结构及信息： model = models.alexn

T5飞马 中文生成式预训练模型，以mT5为基础架构和初始权重，通过类似PEGASUS的方式进行预训练。 详情可见： ://kexue.fm/archives/8209 分词器 我们将T5 PEGASUS的令牌生成器转换成BERT的令牌生成器，它对中文更友好。同时，我们重新排列一版词表，从而里边的字，词都更加完善，目前的vocab.txt共包含5万个token，真正覆盖了中文的常用字，词。 预训练任务 具体来说，假设一个文档有n个句子，我们从中挑出大约n / 4个句子（可以不连续），因此这n / 4个句子拼起来的文本，跟剩下的3n / 4个句子拼写的文本，更长公共子序列重置长，然后我们将3n / 4个句子拼写的文本视为标题，n / 4个句子拼起来的文本透视摘要，通过这样的方式构成一个“（Reuters，摘要）”的伪摘要数据对。 模型下载 目前开源的T5 PEGASUS是基本版，总参数量为2

损失函数matlab代码我们的 CVPR 2016 论文的预训练模型：“通过最小化全局损失函数学习具有深度连体和三重卷积网络的局部图像描述符” 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文： @InProceedings{G_2016_CVPR, author = {Kumar B G, Vijay and Carneiro, Gustavo and Reid, Ian}, title = {Learning Local Image Descriptors With Deep Siamese and Triplet Convolutional Networks by Minimising Global Loss Functions}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2016} } 要求：软件 MATLAB MatConvNet-13 ()

使用目标检测的Deep-CNN模型 在这种情况下，使用预训练的卷积神经网络（CNN）MobileNet SSD（单发多盒检测器）模型来检测对象，并通过在对象上方添加一个包含对象名称的框来将对象定位在图像边界内等级和准确性。 mobilenet-ssd模型是旨在执行对象检测的Single-Shot Multibox Detection（SSD）网络。 通过使用SSD，我们只需要单张拍摄即可检测图像中的多个对象。该模型是使用Caffe *框架实现的。 要运行代码，只需运行RUN：python object_detection_image.py或python realtime_object_detection.py