正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将详细介绍卷积神经网络中经典网络模型案例分析，包括Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network、残差网络模型，更多详细内容以及注释可阅读书籍获取~
Rethinking and Improving the Robustness of Image Style Transfer 图像风格化鲁棒性的再思考和提升 Paper Link：https://l
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，在2015年提出的时候便取得了五项第一，而何恺明大神也凭借这一paper斩获CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention。 目录 背景（深度网络的退化问题） 残差结构 残差结构起作用的原因 网络结构 实验结果 论文地址 背景（深度网络的退化问题） 对于卷积神经网络，深度是一个很重要的因素。深度卷积网络自然的整合了低中高不同层次的特征，特征的层次可以靠加深网络的层次
在ImageNet 图像识别挑战赛里，2010 和2011 年的冠军队伍都使用了经典的视觉方法，基于手工设计的特征+ 机器学习算法实现图像分类，Top-5 错误率在25% 上下。
卷积神经网络CNN Convolutional Neural Networks是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
图像识别的深度残差学习————联合编译：李尊，陈圳、章敏 摘要 在现有基础下，想要进一步训练更深层次的神经网络是非常困难的。我们提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，这种网络比以前使用过的网络本质上层次更深。我们明确地将这层作为输入层相关的学习残差函数，而不是学习未知的函数。同时，我们提供了全面实验数据，这些数据证明残差网络更容易优化，并且可以从深度增加中大大提高精度。我们在ImageNet数据集用152 层--比VGG网络深8倍的深度来评估残差网络，但它仍具有较低的复杂度。在ImageNet测试集中，
ResNet (残差) 网络 由He Kaiming、Sun jian等大佬在2015年的论文 Deep Residual Learning for Image Recognition 中提出。
在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。
卷积神经网络（二） ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要介绍几种卷积网络模型，学习它们的结构、组成、特点等。 二、Let
卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：
来源： 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字，建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构，包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks，原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
CVPR2016 code: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。
作者：叶 虎 编辑：王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个
【新智元导读】层数越多的神经网络越难以训练。当层数超过一定数量后，传统的深度网络就会因优化问题而出现欠拟合（underfitting）的情况。ResNet 作者之一、现在 Facebook AI 实验室工作的何凯明在演讲中描述了残差学习框架，大幅降低训练更深层网络的难度，也使准确率得到显著提升。在 ImageNet 和 COCO 2015 竞赛中，共有 152 层的深度残差网络 ResNet 在图像分类、目标检测和语义分割各个分项都取得最好成绩，相关论文更是连续两次获得 CVPR 最佳论文。 何凯明还在演讲
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
ResNet是由一个个残差块堆叠而成的，每个残差块的数学表达式为：y=f(x)+x，其中f(x)叫残差，x叫残差连接（residual connection），或者直连通道（shortcut connection）。ResNet相较于VGG更受欢迎的一个关键原因，在于其使用的残差连接，能够将输入特征保留下来，在训练时只需要学习输出特征与输入特征的差值f(x)，即残差。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
卷积神经网络的基本结构由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）以及激活函数（Activation Function）组成。
一、为什么要进行实例探究？ 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络，本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二、
总结了一下这几个网络的比较重要的点，像这些经典的网络，面试的时候，估计会经常问到，怎么用自己的话说出来？不知道大家想过没有。 今天有空就总结了一下，尽量简单和通俗，希望对大家有帮助。同时欢迎大家补充！谢谢！ AlexNet AlexNet共有9层，包括输入层，5个卷积层和3个全连接层，中间使用了3次最大值池化。卷积核的大小由11x11到5x5再到3x3， 最后输出层是1000维的SoftMax多分类。第2,4,5和三个全连接层神经元的偏置初始化为常数1，其它层初始化为0。为了避免过拟合，AlexNet使用数
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。网络架构
目前主要的网络先是AlexNet，然后到VGG，到GoogleNet再到ResNet，深度是逐渐加深的分别是8层、19层、GoogleNet V1是22层和ResNet第一篇文章是152层，其中VGG和ResNet结构简洁而且性能比较好，因此使用比较广泛。GoogleNet的性能最好，但是网络很复杂，思想是先分级再分支然后再各自做变换然后再合并，就是增加了网络的宽度，先分支各个网路做各自的卷积或池化，最终把结果串接起来形成更多的特征通道。残差网络主要是对通达上的操作，通道拆解。目前网络有三大维度，深度、宽度(GoogleNet主做的维度)、残差网络的升级版ResNeXt增加了维度基数，因此有三个参数来表征网络的复杂度，换句话说就是模型的表达力，网络越复杂模型表达力越强。
如果说你对深度学习略有了解，那你一定听过大名鼎鼎的ResNet，正所谓ResNet 一出，谁与争锋？现如今2022年，依旧作为各大CV任务的backbone，比如ResNet-50、ResNet-101等。ResNet是2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的冠军，是中国人何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑在微软亚洲研究院（AI黄埔军校）的研究成果。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文：https://arxiv.org/abs/1512.03385 GitHub：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
本文介绍了深度学习网络中残差网络（ResNet）的基本原理、结构和特点。残差网络通过在输入和输出之间加入shortcut connection来解决深层网络训练中的梯度消失问题，从而可以将网络深度提高到152层。实验证明，深度残差网络在图像分类任务中表现优异，其本质优于之前的网络。
Q1:每当看到一个新的网络，总会思考，这个网络提出来有什么意义，解决了什么问题？
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!!
在深度重要性的推动下，出现了一个问题：学些更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸这个众所周知的问题，它从一开始就阻碍了收敛。然而，这个问题通过标准初始化（normalized initialization）和中间标准化层（intermediate normalization layers）在很大程度上已经解决，这使得数十层的网络能通过具有反向传播的随机梯度下降（SGD）开始收敛。（ResNet解决的不是梯度消失/爆炸问题）
来源：机器之心 作者：FAIZAN SHAIKH 本文长度为3000字，建议阅读5分钟 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。 近日，Faizan Shaikh 在
残差网络 ResNet 是在2015年开始火起来的，之前只是在书上看过它的大名，但是没有深入学习过。最近在参加kaggle竞赛，查资料的过程了解到 ResNet 在图像分类、目标检测等问题中作为 backbone 的效果很不错，所以打算深入学习下。
图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。
更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些剩余网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%，该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示，我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础，并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。
在本文，我们ResNet进行了回顾。通过学习残差表征函数而不是直接学习目标表征，ResNet可以拥有多达152层的非常深的网络。
选自Analytics Vidhya 作者：FAIZAN SHAIKH 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲、黄小天 近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章，总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构，并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 时刻跟上深度学习领域
LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语，近期迅速蹿红，成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？ 1998年，Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，至今，深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
ResNet——MSRA何凯明团队的Residual Networks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且Deep Residual Learning for Image Recognition也获得了CVPR2016的best paper，实在是实至名归。
题目：图像识别领域的深度残差学习 文章地址：《Deep Residual Learning for Image Recognition》 arXiv.1512.03385 ResNet Githu
尽管残差连接有助于极深网络训练，但其多分支拓扑结构不利于在线推理 。这也就促使了诸多研究员设计推理时无残差连接的CNN模型。比如，RepVGG将训练时的多分支结构重参数为推理时的单分支类VGG结构，当网络相对浅时表现出了非常优异性能 。然而，RepVGG无法将ResNet等价转换为类VGG结构，这是因为重参数机制仅适用于线性模块 ，而将非线性层置于残差连接之外则会导致有限的表达能力，对于极深网络影响尤为严重。
ResNet 是何凯明团队的作品，对应的论文 《Deep Residual Learning for Image Recognition》是 2016 CVPR 最佳论文。ResNet 的 Res 也是 Residual 的缩写，它的用意在于基于残差学习，让神经网络能够越来越深，准确率越来越高。
编译 | 图普科技 本文由图普科技工程师编译自《An Overview of ResNet and its Variants》。 从AlexNet[1]在2012年的LSVRC分类大赛中取得胜利之后，“深度残差网络[2]”可以称得上是近年来计算机视觉（或深度学习）领域中最具开创性的工作了。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，并且训练的成果也是可圈可点的。 利用ResNet强大的表征能力，不仅是图像分类，而且很多其他计算机视觉应用（比如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，这里我们首先简单介绍一下什么是残差网络，然后给出其人脸检测模型在OpenCV基于摄像头实时人脸检测演示。 一：残差网络(Resnet) 最初的CNN网络LeNet与AlexNet卷积层都比较少，VGG通过小的卷积核实现了网络深度的增加取得了显著效果，但是当层数过度增加的时候就发现训练错误与测试错误都在增加，图示如下：
答案无疑是否定的，人们发现当模型层数增加到某种程度，模型的效果将会不升反降。也就是说，深度模型发生了退化（degradation）情况。
“GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。”
OpenCV基于残差网络实现人脸检测 OpenCV3.3版本第一次把深度神经网络(DNN)模块引入到正式发布版本中，最新的OpenCV3.4中DNN模块发布了两个必杀技，一个支持Faster R-CNN的对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力，另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到HAAR级联检测器的实时性，但是准确性与模型泛化能力可以说完爆HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。作为OpenCV开发者需要人脸检测功能时候又多了一种更加可靠的选择，
OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成，这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。
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