论文笔记_S2D.15_2016-CVPR_ResNet_用于图像识别的深度残差学习网络
基本信息
- 题目： Deep Residual Learning for Image Recognition
- 作者： Kaiming He , Xiangyu Zhang , Shaoqing Ren , Jian Sun
- Microsoft Research
- 出处： He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).
摘要
更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差的学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。我们显式地将层重新配置为参考层输入学习剩余函数，而不是学习未参考函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更易于优化，并且可以通过深度的增加而获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估深度最大为152层的残差网络-比VGG网络[41]深8倍，但复杂度仍然较低。这些残留网络的整体在ImageNet测试仪上实现了3.57％的误差。该结果在ILSVRC 2015分类任务中获得第一名。我们还介绍了具有100和1000层的CIFAR-10的分析。表示的深度对于许多视觉识别任务至关重要。仅由于我们的深度表示，我们在COCO对象检测数据集上获得了28％的相对改进。深度残差网是我们提交ILSVRC和COCO 2015竞赛1的基础，在这些竞赛中，我们还获得了ImageNet检测，ImageNet本地化，COCO检测和COCO分割等任务的第一名。
网络结构
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