开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

流量网络和残差网络

流量网络（FlowNet）是一种用于计算机视觉中光流估计的深度学习模型。光流估计是指通过分析图像序列中的像素点的运动来推断出场景中物体的运动信息。流量网络通过学习从输入图像对到对应的光流场的映射关系，能够准确地估计出图像中每个像素点的运动向量。

流量网络的优势在于其能够在没有标注光流数据的情况下进行监督学习，通过使用大量的合成数据进行训练，可以获得较好的光流估计结果。此外，流量网络还具有较快的推理速度和较低的计算资源消耗，适用于实时应用场景。

流量网络的应用场景包括视频分析、动作识别、目标跟踪、虚拟现实等领域。在视频分析中，光流估计可以用于运动检测、视频稳定和视频压缩等任务。在动作识别中，光流估计可以用于提取人体运动的特征，从而实现动作分类和行为识别。在虚拟现实中，光流估计可以用于实现虚拟场景中的真实感运动效果。

腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务，其中包括图像识别、人脸识别、OCR文字识别等。这些产品可以与流量网络结合使用，实现更加丰富和高效的视觉应用。具体产品介绍和链接地址如下：

图像识别：腾讯云图像识别服务可以实现图像分类、标签识别、物体识别等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tii
人脸识别：腾讯云人脸识别服务可以实现人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/facerecognition
OCR文字识别：腾讯云OCR文字识别服务可以实现身份证识别、银行卡识别、车牌识别等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ocr

通过结合流量网络和腾讯云的计算机视觉产品，开发者可以快速构建出高效准确的视觉应用，提升用户体验和业务效果。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

经典卷积网络--ResNet残差网络

经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。...ResNet 的核心是残差结构，如下图所示。在残差结构中，ResNet 不再让下一层直接拟合我们想得到的底层映射，而是令其对一种残差映射进行拟合。...对这种新的残差映射进行优化时ÿ

9822 0

残差网络ResNet网络原理及实现

ResNet网络结构 ResNet中最重要的是残差学习单元：对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。...一个残差单元的公式如下：后面的x前面也需要经过参数Ws变换，从而使得和前面部分的输出形状相同，可以进行加法运算。...首先定义两个残差结构，第一个是输入和输出形状一样的残差结构，一个是输入和输出形状不一样的残差结构。...，对于x的输入，我们先进行一次卷积和池化操作，然后接入四个残差块，最后接两层全联接层得到网络的输出。

5560 0

残差网络ResNet网络原理及实现

2、ResNet网络结构 ResNet中最重要的是残差学习单元： ?...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。一个残差单元的公式如下： ?...后面的x前面也需要经过参数Ws变换，从而使得和前面部分的输出形状相同，可以进行加法运算。在堆叠了多个残差单元后，我们的ResNet网络结构如下图所示： ?...首先定义两个残差结构，第一个是输入和输出形状一样的残差结构，一个是输入和输出形状不一样的残差结构。...，对于x的输入，我们先进行一次卷积和池化操作，然后接入四个残差块，最后接两层全联接层得到网络的输出。

2.5K3 0

【深度学习】残差网络理解

残差块（Residual Block）结构、两种不同残差路径的残差块结构以及残差网络架构如下图1所示：图1：残差网络 ResNet 提出了两种 mapping（映射）：一种是 identity mapping...残差块（Residual Block）的结构，如图 2 所示，一个残差块有 2 条路径 F(x) 和 x，F(x) 路径拟合残差H(x)-x，可称为残差路径，x 路径为恒等映射（identity mapping...ResNet18 其 layers 层中的残差模块数量（即units数量）分别为2、2、2和2。...因为 ResNet18 使用的是 basic block（基础版残差模块)，即每个残差模块中只包含了 2 层卷积，故残差模块的总层数为 (2+2+2+2)*2=16 , 再加上第一层的卷积和最后一层的分类...通过反向传播的SGD，整个网络仍然可以被训练成终端到端的形式。残差网络的进一步理解请参考这篇文章，有代码和网络结构分析。

2.2K2 0

深度学习: ResNet (残差) 网络

结果不仅没有，误差反而更大了（下图为20层和56层的常规网络在CIFAR-10数据集上的训练错误率[左图] 和测试错误率[右图]）： ?...研究发现，原来如果继续加大网络的层数，梯度消失这货就会又跑出来作祟了。原来那些对应措施已经不够用了，是时候开始鸟枪换炮了。于是 ResNet (残差) 网络在2015年便应运而生： ?...残差模块残差网络是由下面这种残差模块垒叠而成： ? 残差模块又分为常规残差模块[左图] 和瓶颈残差模块 (bottleneck residual block)[右图]： ?...瓶颈残差模块中的1×1卷积能够起到升降维的作用，从而令3×3卷积可以在较低维度的输入上进行。在非常深的网络中，该设计可大幅减少计算量。...残差网络由于残差模块的引入，有效缓解了梯度消失的影响，使得网络模型层数可以大大增加。下图为 ResNet-34网络与 VGG-19网络的深度对比： ?

3.5K2 0

基于slim的残差网络

\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。...reuse: 是否应该重用网络及其变量。为了能够重用“范围”，必须给出。scope: 可选variable_scope。...如果global_pool是假的，那么与各自的height_in和width_in相比，height_out和width_out将减少一个output_stride因子，否则height_out和width_out...end_points:从网络组件到相应激活的字典。...有关arg和返回描述，请参见resnet_v1()。

1.6K3 0

深度残差收缩网络详解

深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。...1.为什么要提出深度残差收缩网络呢？首先，在对样本进行分类的时候，样本中不可避免地会有一些噪声，就像高斯噪声、粉色噪声、拉普拉斯噪声等。...2.png 4.深度注意力机制下的软阈值化深度残差收缩网络借鉴了上述SENet的子网络结构，以实现深度注意力机制下的软阈值化。...2.png 5.深度残差收缩网络或许有更广泛的通用性深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法。这是因为很多特征学习的任务中，样本中或多或少都会包含一些噪声，以及不相关的信息。...6.Keras和TFLearn程序简介本程序以图像分类为例，构建了小型的深度残差收缩网络，超参数也未进行优化。为追求高准确率的话，可以适当增加深度，增加训练迭代次数，以及适当调整超参数。

1K0 0

深度残差收缩网络（三）网络结构

深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。...简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。（1）回顾一下深度残差网络的结构在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。...（2）深度残差收缩网络的网络结构在该论文中，提出了两种深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks，简称DRSN)。...2.png 可以看出，深度残差收缩网络的整体结构，和传统的深度残差网络，没有区别。其区别在于残差模块的不同。...前两篇的内容：深度残差收缩网络：（一）背景知识 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11598844.html 深度残差收缩网络：（二）整体思路 https://www.cnblogs.com

8250 0

Pytorch-ResNet（残差网络）-上

由之前的研究，会有人疑问是否往往更深层次的神经网络具有更佳的表现？这种问题现在还无法进行完美的解答。但在尝试进行更深层次的神经网络时，网络性能不一定会得到显著的提升，反而训练和测试的性能有时会下降。...这是由于网络结构变深，每一层的求导结果是要参考上一层的结果，因此层层累计的误差会随着层数的增多而急剧增大，进而造成更严重的梯度离散和梯度爆炸的现象。...因此我们希望更多层数的神经网络至少不差于低层次的神经网络结构。 ? 如上图所示，我们新创建的30layers的网络结构在性能上最起码不要差于22层的googlenet。...因此short cut的建立可以保障即便训练效果再差，也会优于22层的网络结构。注意这里的short cut不是每一层都加，而是每隔数层之后再加。 ?...对比一下各个网络层的结构 ? 上图中，VGG结构的空白部分代表了在ResNet中可替换的short cut层。

8843 0

无处不在的残差网络

带了个'family'，意义很明确，即本文接下来要介绍的这批网络模型和 ResNet 都是一个家族的，它们都对原生的残差网络进行了改造，目的是为了更好地解决不同类型的任务。...这就成了一个优化问题，既然网络加深了，那么至少也得不差于浅层网络吧，不然多尴尬呀，于是ResNet 拿出了它的大招——残差学习，构造一个表现至少与对应的浅层模型相当的深层模型来进行学习，具体说来，是这样...可能会单调递增，影响网络的表征能力，因此我们希望残差出来后的结果分布均匀。...OK，明白了，那试着把（3）中残差里最后的 BN+ReLU 移到恒等映射和残差加和之后像（2）一样呢？...它的结构主要分为两部分，包括主干（Trunk）和软掩膜分支（Soft Mask Branch），主干是残差操作，软掩膜用于生成注意力因子，然后与主干的输出相乘，接着，采用了残差学习的思想把主干的输出与结合了注意力的结果相加

1.1K1 0

Pytorch-ResNet（残差网络）-下

20层结构是很多网络结构性能提升的分水岭，在20层之前，模型性能提升较容易。但在20层之后，继续添加层数对性能的提升不是很明显。...如图我们想构建一个如下图所示得神经网络 ? 首先要明确ResNet本质上是由多个基本单元堆叠实现的，写法与之前所讲的类似。

1.1K2 0

resnet残差网络代码_pytorch卷积神经网络

工欲善其事必先利其器，在使用该网络之前要先了解该网络的具体细节，我今天也是第一次查资料，然后加上自己的理解去写这篇学习成长文章。...是一个下采样函数，根据结果来判断是否执行想采样，残差模块的代码很简单，相信可以看明白。...主干网络模块网络卷积图图片上的右边是resnet34残差网络的整体卷积过程，慢慢来逐个理解一下。..._make_layer(64, 128, 3) ### 3 个 64 通道的残差单元，输出 128通道，共6层 self.layer2 = self....以上就是我的理解，目前对一些实战中各个卷积层输入输出通道数的选择和卷积核的选择还是有一点疑惑和不解的，需要继续学习。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

5392 0

深度残差收缩网络（二）整体思路

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions...翻译：本文提出了新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，来提高深度学习算法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。...解释：不仅明确了所提出的方法（深度残差收缩网络），而且指出了面向的信号类型（强噪声信号）。...翻译：软阈值化作为非线性层，嵌入到深度神经网络之中，以消除不重要的特征。解释：深度残差收缩网络是ResNet的改进。这里解释了深度残差收缩网络与ResNet的第一点不同之处——引入了软阈值化。...---- 总结：深度残差收缩网络=ResNet+软阈值化+自动设置阈值。

4980 0

深度残差收缩网络（五）实验验证

实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds...，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称DRSN-CW...)”，与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNet)和深度残差网络(Deep Residual Networks, ResNet)进行了对比。...前四篇的内容：深度残差收缩网络：（一）背景知识 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11598844.html 深度残差收缩网络：（二）整体思路 https://www.cnblogs.com.../yc-9527/p/11601322.html 深度残差收缩网络：（三）网络结构 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11603320.html 深度残差收缩网络：（四

6400 0

OpenCV基于残差网络实现人脸检测

Networks，其主要思想是使用残差结构来训练网络，一个残差结构如下：作者认为F(x) = H(x)-x所以得到H(x) = F(x) + x这样的恒等映射，然后作者就建立34层plain...网络与34层的残差网络作为对比，而最左边的VGG-19网络作为参考，整个的网络结构显示如下：模型建立好的之后，作者在不同的数据集上进行了训练与测试，均观察到残差网络的效果要明显优于34层...plain网络，而且发现基于残差结构的网络层数越深效果越好，而34层plain网络跟18层的plain网络相比有明显的褪化现象出现。...对比训练的结果如下：在残差网络没有出来之前，很少有网络的层数会超过100层，但是残差网络可以达到上千层，毫无疑问何凯明团队也凭借残差网络模型在2015年的ImageNet图像分类比赛中获得了冠军...，当时使用152层的残差网络。

1.6K8 0

残差网络与非残差网络间的插值-Interpolation between Residual and Non-Residual Networks

地址：https://arxiv.org/pdf/2006.05749.pdf

7192 0

【Pytorch基础】深度残差神经网络

深度残差神经网络为了解决上述问题，大佬们提出了深度残差神经网络，对比普通的平原神经网络 (Plain Net)：残差模块上图中的 WeightLayer 可以是卷积层也可以是线性层...可以看出，平原网络的输出为 H(x)，而残差网络由于在输出前将其与输入相加使得最终输出为 H(x)=F(x)+x。...实现（MNIST 数据集）残差模块的实现 class ResidualBlock(torch.nn.Module): def __init__(self,channels):...,transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset,shuffle=False,batch_size=batch_size) # 残差模块...= self.rblock2(x) x = x.view(in_size,-1) return self.fc(x) model = ResNet() # 损失函数和优化器

6681 0

卷积神经网络2.3-2.4深度残差网络

Residual Networks 残差网络由残差块构成，对于一个“普通的神经网络层的结构”而言，神经层到再到网络的主路径"Main Path"可表示为: ?...ResNet 的发明者认为使用残差块能够训练更深的神经网络，所以构建一个 ResNet 网络就是通过将很多这样的残差块堆积在一起，形成一个深度神经网络。 ?...如图所示，五个残差块连接在一起构成一个残差网络。 ? 理论上说越深的神经网络应该会取得更好的结果，但是实际上对于普通网络随着神经网络网络层数的增加，训练的误差会先下降再上升。...NG认为残差网络起作用的主要原因是：这些残差块学习恒等函数非常容易，你能确定网络性能不会受到影响，很多时候甚至可以提高效率，至少效率不会降低。...其中卷积层使用“SAME”卷积模式，保持特征图的维度信息即特征图的长和宽，但是对于残差块中有池化层的情况，则需要使用调整维度，使跳跃连接的前后层可以保持一致的维度使其可以相加。

8672 0

TFLearn快速搭建深度残差收缩网络

作为一种新颖的深度学习算法，深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。...首先，简单地回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如图所示。相较于一般的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。...timg.jpg 然后，相较于深度残差网络，深度残差收缩网络引入了一个小型的子网络，用这个子网络学习得到一组阈值，对特征图的各个通道进行软阈值化。这个过程其实是一个可训练的特征选择过程。...timg.jpg 深度残差收缩网络其实是一种通用的方法，不仅可以用于含噪数据，也可以用于不含噪声的情况。这是因为，深度残差收缩网络中的阈值是根据样本情况自适应确定的。...最后，堆叠一定数量的基本模块，就得到了完整的网络结构。 timg.jpg 利用深度残差收缩网络进行MNIST数据集的分类，可以看到，效果还是不错的。下面是深度残差收缩网络的程序： #!

6520 1

深度残差收缩网络（完整PyTorch程序）

1、基础理论深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。...20210402230413630.png 其功能特色包括： 1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。...3）当数据噪声很弱、没有噪声时，深度残差收缩网络可能也是适用的。其前提是阈值可以被训练成非常接近于0的值，从而软阈值化就相当于不存在了。...所以深度残差收缩网络的注意力模块是经过专门设计的，与一般的SENet是存在明显区别的。该方法的文献来源： M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, M....另一方面，残差收缩网络的核心代码，则是来源于知乎上最前线创作的一篇文章《用于故障诊断的残差收缩网络》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/337346575）。

4K1 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭