cvpr关于resnet
时间: 2025-02-24 10:13:21 浏览: 43
### CVPR会议中的ResNet研究论文
#### 关于ResNet的起源和发展
残差网络(ResNet)首次被介绍是在2015年的论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》中[^2]。该研究表明通过引入跳跃连接解决了深层神经网络训练过程中遇到的梯度消失问题,使得可以构建更深更复杂的模型。
#### CVPR上的ResNet相关工作
计算机视觉模式识别大会(CVPR)作为计算机视觉领域最重要的年度学术活动之一,收录了许多基于或扩展自ResNet架构的工作:
- **改进版本**:许多后续工作中提出了各种变体来增强原始设计性能,比如Pre-Activation ResNet、Wide Residual Networks(Wide ResNets),以及DenseNet等。
- **应用拓展**:除了图像分类之外,在目标检测、语义分割等多个子任务上也广泛应用了这一结构,并取得了优异的成绩;例如Mask R-CNN就是建立在Faster R-CNN基础上进一步融合了特征金字塔机制与ResNet骨干网实现实例级掩码预测的任务框架。
#### 获取资源的方法
对于希望深入了解这些工作的读者来说,可以从以下几个方面入手获取更多关于CVPR会议上发表过的ResNet相关内容:
- 访问官方网页查阅历届会议记录;
- 利用Google Scholar或其他数据库搜索引擎输入关键词组合如"resnet cvpr year"进行精确查询;
- 浏览arXiv预印本服务器寻找尚未正式出版但已公开分享的手稿文档。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_cvpr_papers(keyword='ResNet',year=2023):
url = f'https://openaccess.thecvf.com/CVPR{year}?term={keyword}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
paper_links = []
for link in soup.find_all('a'):
href = link.get('href')
if 'papers' in str(href).lower():
paper_links.append(f"https://openaccess.thecvf.com/{href}")
return paper_links[:min(5,len(paper_links))] # 返回最多五个链接供查看
# 示例调用函数并打印结果
for idx,paper_link in enumerate(fetch_cvpr_papers(),start=1):
print(f'{idx}. {paper_link}')
```
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