【新智元导读】今天,AI大神何恺明正式宣布,将于2024年加入MIT EECS,学术总被引突破46万。原Meta AI科学家,ResNet创始人何恺明正式官宣即将入职MTI!提起何大神,要说最出名的贡献当属ResNet,一举成为计算机视觉领域的流行架构。包括ResNet在内,他的一系列研究成果已经成为深度学习领域的基石。现如今,ResNet论文被...
这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过,假设你在使用卷积神经网络,有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种。 2024年发现ResNet 论文被引用数量悄然突破了 20 万加。 《Deep Residual Learning for Image Recognition》在 2016 年拿下了计算机视觉顶级会议 CVPR 的最佳论文奖。 ResNet 的部分结构。...
性能:ResNext在多个基准测试中显示出与ResNet相似或更好的性能,尤其是在需要更宽网络的大规模数据集上。
(1)ResNet - 34 A:所有的shortcut都使用恒等映射,也就是多出来的通道补0,没有额外的参 (2)ResNet - 34 B:对需要调整维度的使用卷积映射shortcut来实现,不需要调整维度的使用恒等shortcut,升维的时候使用1 * 1卷积 (3)ResNet - 34 C:所有的shortcut都使用1 * 1卷积(效果最好,但引入更多的参数,不经...
何凯明的ResNet论文被引用10万次,究竟意味着什么?能否与Nature正刊相提并论,又是否具备院士的评选资格?在评价科研人员的学术地位时,院士的评选标准远不止于科研成果的水平。在提名杰青时,科研能力已作为首要考量,发表在顶尖期刊如Nature的成果被视为入门门槛。然而,成为院士并非仅仅依赖这些显赫的荣誉...
Neon, CIFAR-10, 使用预训练的 ResNet-32到 ResNet-110 模型、代码等 Torch, MNIST, 100层 Neon, Place2 (mini), 40层 容易重现结果 一系列的扩展和后续工作 6个月内超过200词引用(在2015年12月发布在arXiv上后) 深度残差网络——从第10层到100层 ...
近日,AI领域著名学者、残差神经网络ResNet发明人何恺明在个人网站上宣布即将回归学界,加入麻省理工学院(MIT)担任教职。何恺明的主要研究领域为计算机视觉和深度学习,他的ResNets论文是2019年、2020年和2021年Google Scholar Metrics所有研究领域中被引用最多的论文,并建立了现代深度学习模型的基本组成部分。在深度学习...
Neon, CIFAR-10, 使用预训练的 ResNet-32到 ResNet-110 模型、代码等 Torch, MNIST, 100层 Neon, Place2 (mini), 40层 容易重现结果 一系列的扩展和后续工作 6个月内超过200词引用(在2015年12月发布在arXiv上后) 深度残差网络——从第10层到100层 ...
何恺明的学术论文总被引次数突破了46万次。即便是在他加入 MIT 之后也将会成为该校论文引用量最高的学者,并且是不限学科,没有之一。 作为MetaAI科学家和ResNet的创始人,何恺明的研究成果已经成为深度学习领域的重要基石。尤其是ResNet架构,在计算机视觉领域迅速流行起来。除此之外,何恺明还在其他研究方向上做出了众多...
我想原因就是,不管是普通的ResNet还是Depthwise卷积构成的网络,我们从Operator的角度来想,它都不能做成...