问题标签 [resnet]
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lua - 在 Torch 中将 Softmax 添加到 ResNet 模型
上下文：我正在尝试修改此 Facebook 的 ResNet 特征提取器脚本以对图像进行分类并打印 ImageNet 类标签。假设我在火炬中有模型：
这给了我每个班级的分数。我想获得前 5 个类别及其概率。我认为要将分数转换为概率，我应该首先使用 SoftMax 层。
所以我这样做：
但是当我运行它时，我得到：
/SpatialSoftMax.lua:38: 'resizeAs' 的参数 #1 错误（预期为torch.DoubleTensor，得到了torch.CudaTensor）
该模型对我来说看起来不错：（仅显示最后一层）
关于什么可能是错的任何想法？
label - 获取torch中1000维输出张量中特定索引的ImageNet标签
对于带有猫图像的 ResNet 模型的 Facebook 实现，我有前向传递的输出张量。那是一个具有分类概率的 1000 维张量。使用torch.topk我可以获得输出张量中的前 5 个概率及其索引。现在我想查看那些最可能的索引的人类可读标签。
我在网上搜索了标签列表（显然也称为 sysnets），只发现了这个：http: //image-net.org/challenges/LSVRC/2015/browse-synsets
我使用行号作为标签索引将这些标签放在一个文件中，当我使用两个不同的猫图像运行网络时，我得到“螺丝刀”作为两者的最高猜测。如果我按字母顺序对标签文件进行排序，我会得到两者的“电影”。
这似乎是将索引转换为标签的问题，对吧？所以......问题是： 如何正确地将网络输出张量中的索引映射到 Imagenet 标签？
neural-network - Caffe 中的缩放层
我正在查看深度残差网络的 Caffe prototxt，并注意到了一个"Scale"层的出现。
但是，该层在Caffe 层目录中不可用。有人可以解释这一层的功能和参数的含义或指向 Caffe 的最新文档吗？
deep-learning - 没有卷积的 DenseNet？
最近的论文 Densely Connected Convolutional Networks https://arxiv.org/abs/1608.06993 表明他们的 DenseNet 深度学习架构优于最先进的 ResNet 架构。是否有类似架构但没有卷积（RNN/只是密集）的类似论文/存储库？
tensorflow - TensorFlow inception_v2_resnet 推理
参考这篇文章：
将预训练的 inception_resnet_v2 与 Tensorflow 结合使用
我也在尝试使用 inception_resnet_v2 模型来预测图像。因此，我查看了该片段并试图让它运行，但它说“input_tensor”未定义。提到的代码中是否缺少任何内容，或者任何人都可以给我一些提示以使其运行/如何定义 input_tensor 变量？
这里又是一个片段：
谢谢
tensorflow - 在tensorflow中寻找resnet实现
张量流中是否有任何resnet实现？我遇到了一些（例如https://github.com/ry/tensorflow-resnet，https://github.com/xuyuwei/resnet-tf），但是这些实现有一些错误（例如，请参阅各自的问题部分github页面）。我正在寻找使用 resnet 训练 imagenet 并寻找 tensorflow 实现。
python - 我们可以裁剪输入激活以匹配 ResNet 论文中提到的输出维度吗
我试图用 numpy 在 python 中从头开始实现 Resnet。虽然个别层工作完美。我目前被困在 conv2_3 和 conv3_1 层之间，其中带有 1x1、128 过滤器的 conv3_1 层以 2 的步幅对 56x56 到 28x28 的输入进行下采样。我目前正在构建 152 第一层
我无法弄清楚的部分是当我应用这个表达式时
在这种情况下，结果是 (56-1+(2*0)) / 2 + 1 = 28.5 大于所需尺寸。我觉得唯一的出路是裁剪我不确定的输入图像（激活图），因为这可能会导致图像信息的耗尽。知道 tensorflow、caffe、torch 等其他库是如何做到这一点的吗？
keras - 使用 Resnet50 进行 Keras 迁移学习失败并出现异常
我正在使用 Resnet50 进行迁移学习。后端是张量流。我试图在 Resnet 上再堆叠三层，但失败并出现以下错误：
堆叠两个模型的代码如下：
lua - Torch CAddTable.output 错误：仅包含 0 和 1 值
我想在前向传递后在预训练的 ResNet 上获得每一层的激活。对于大多数层，我可以只使用模块的输出参数来查询激活，但是对于 CAddTable，输出参数只包含 0 或 1 个值，对应于正向传递期间真实输出的符号。CAddTable 后面的 ReLU 单元包含非整数值，这表明在前向传递期间，CAddTable 返回了正确的值。
例如，对于单个特征图，我有 2 个 CAddTable 输入：
输入 1：
输入 2：
CAddTable 输出（我希望这是输入的总和，但它实际上是总和的单位步长函数）
CAddTable 之后 ReLU 单元的输出
有谁知道为什么会发生这种情况？
python-2.7 - mx.viz.plot_network，无法绘制 resnet
伙计们，我从这个网址下载 resnet-152：http: //data.mxnet.io/models/imagenet-11k/resnet-152/
然后，我尝试以这种方式绘制这个 152 层的 resnet：
但是，输出的 pdf 文件是空的。我可以绘制 LeNet、AlexNet 和 VGG，但是 resnet 有什么问题？非常感谢。