Dense

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类引言模型SequentialModel基本函数1.全连接层Dense2.卷积层Conv2D3.池化层Maxpool2D搭建网络1.导入数据集2
江南汪·2022-12-30 17:17

CVPR2019 图像描述（image caption）论文汇总

AdversarialSemanticAlignmentforImprovedImageCaptions使用对抗学习的思想来加强image和caption之间的关联2.ContextandAttributeGroundedDenseCaptioning
Charles、洛·2022-12-30 14:07

2020 image captioning最新论文

DenseRelationalImageCaptioningviaMulti-taskTriple-StreamNetworks论文https://arxiv.org/pdf/2010.03855v2.
一桥风景·2022-12-30 14:36

ECCV 2020 论文大盘点-人脸技术篇

–Unsupervised,Model-basedDenseFaceAli
我爱计算机视觉·2022-12-30 13:43

杰理之nnom【篇】

使用一行代码将Keras模型部署到NNoM模型,支持复杂的结构;Inception，ResNet，DenseNet，OctaveConvolution…
Rambo-Lamborghini·2022-12-30 12:44

汇总tf.keras模型层layers

tf.keras.layers.Dense()：密集连接层。
mina-666·2022-12-30 10:10

论文阅读《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、密集关系蒸馏模块(DRD)3.2、上下文感知聚合模块(CFA)3.3、学习策略4、实验消融实验1、存在的问题在以往的小样本目标检测工作中，支持特征和查询特征之间的关系没有得到充分的发掘和利用，传统方法利
薛铁钢·2022-12-30 10:40

DeepGCNs:Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文学习笔记

论文学习笔记一个好笔记的意义就在于：可以不用看原文-------鲁树人(滑稽)Abstract目前GCN由于受限于梯度消逝的问题，都比较浅层（一般小于4）本文将几个在深度CNN中使用的技巧：residualconnections，denseconnection
sendy.lee·2022-12-30 09:36

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs ICCV2019

借鉴CNN的residual/denseconnections和dilatedconv改进到GCN1.GCN网络结构GCN网络可以总结为以下3个模块：（1）Feat
weixin_38313113·2022-12-30 09:05

小白科研笔记：简析论文DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs

这篇文章的核心创新点是把残差连接（ResidualConnection）和全连接方式（DenseConnection）从二维卷积迁移到图卷积中，同时把空洞卷积（DilatedConvolution）概念延伸至图卷积中
Niuip·2022-12-30 09:34

粗读Task Driven Generative Modeling forUnsupervised Domain Adaptation:Application to X-ray Image Seg

之后，用DRR图像和标签训练一个DI2I(DenseImagetoImage)网络模型。
格里芬阀门工·2022-12-30 09:34

【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

1.Introduction2.Methodology2.1图上的表征学习2.2ResidualLearningforGCNs2.3DenseConnectionsinGCNs2.3DilatedAggregationinGCNs3
kiyoxi·2022-12-30 09:01

DeepGCNs- Can GCNs Go as Deep as CNNs?

讲了3个method：1.Resnet2.Densenet3.Dilatedconvolutions。该模型的很多技巧以及method对其他的方向感觉有比较大的借鉴意义。
Lyp_student·2022-12-30 09:00

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

文章目录1前言2问题定义3DeepGCN3.1ResidualLearningforGCNs3.2DenseConnectionsinGCNs3.3DilatedAggregationinnGCNs4.
Miha_Singh·2022-12-30 09:00

使用tensorflow2写一个简单的线性回归模型的训练与预测

tensorflw2.7importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimport(Dense
吴天德少侠·2022-12-30 08:22

anchor free 目标检测_目标检测中的Anchor Free方法

最近大致梳理了下最近一些AnchorFree方法的发展脉络，不考虑早期的YOLO和DenseBox等算法的话，SOTA的应该是18年CVPR提出的CornerNet，而进入2019年之后，AnchorFree
weixin_39552286·2022-12-30 08:15

【Pytorch】densenet网络结构复现及预训练权重加载

前言最近在自己搭建densenet的网络结构，论文的原文中对网络结构的具体参数并没有很详尽的描述，所以只能参照作者给出的github代码自己搭建。
唔噜噜噜噜·2022-12-30 08:54

经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

今天我们要介绍的是DenseNet(《Denselyconnectedconvolutionalnetworks》)模型，它的基本思路与ResNet一致，但是在参数和计算成本更少的情形下实现了比Re
路人贾'ω'·2022-12-30 08:24

densefusion代码

转载于https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/103053585代码详细注解从之前的博客，我相信大家都已经知道，训练代码为tools/train.py，下面时对该代码的详细注解（这里只要随便看看就好，最后面还有总结）1.tools/train#--------------------------------------------
naath·2022-12-30 08:52

【深度学习基础】CSPNet——PyTorch实现CSPDenseNet和CSPResNeXt

【深度学习基础】CSPNet——PyTorch实现CSPDenseNet和CSPResNeXt1论文关键信息1.1CSP结构1.2关于PartialTransitionLayer2pytorch实现CSP-DenseNet
Cai Yichao·2022-12-30 08:20

DenseNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）

关于DenseNet的原理和具体细节，可参见上篇解读：经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们就来复现一下代码。
路人贾'ω'·2022-12-30 08:50

OpenCV角点检测—Harris,SIFT,ORB(7)

OpenCV的10种特征检测方法：FAST，STAR，SIFT，SURF，ORB，MSER，GFTT，HARRIS，Dense,SimpleBlob其中最常用的是SIFT，S
思考之路·2022-12-30 03:15

训练模型时如何加载预训练权重

是所加载的预训练权重跟网络的初始权重是一一对应的，即字典的键值是对应的只是键的名称不同；2）是所加载的预训练权重跟网络的初始权重不是一一对应的，但所加载的权重中有跟网络初始权重所对应的值第一种情况net_weights=net.dense.state_dict
梧梨香院·2022-12-29 17:12

全网首发！超全SparseR-CNN实战教程

第一大类是从非Deep时代就被广泛应用的densedetector，例如DPM，YOLO，RetinaNet，FCOS。在densedetector中，大量的obj
Tom Hardy·2022-12-29 17:28

torchvision.models之实现一个通用接口调用各种classifier

使用pytorch的童鞋们应该对torchvision很熟悉了，其中的torchvision.models支持的大部分的分类器，主要是alexnet、resnet、vgg、inception、densenet
仙女修炼史·2022-12-29 12:24

Pytorch源码学习之五：torchvision.models.densenet

0.基本知识DenseNet论文地址DenseNet加强了每个DenseBlock内部的连接，每层输出与之前所有层进行concat连接，使用三个DenseBlock的网络示意图如下：每个Block之间使用
mathlxj·2022-12-29 12:49

Pytorch学习（二） --- 模型定义之torchvivsion.models快速构建预训练模型

torchvision.model是torchvision一个很重要的包，里面包含了以下模型结构：AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNet…并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型
梦坠凡尘·2022-12-29 12:48

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR

在训练Densefusion模型时报错RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR使用torch.backends.cudnn.enabled=False
小憨憨!·2022-12-29 12:16

Pytorch总结十三之 神经网络模型：批量归一化、ResNet、DenseNet

Pytorch总结十三之神经网络模型：ResNet、DenseNet本节将介绍批量归一化(batchnormalization)层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易。
明月醉窗台·2022-12-29 12:10

卷积神经网络之稠密连接网络（DenseNet）介绍及其Pytorch实现

目录1.稠密块介绍及其实现2.过渡层定义3.构造DenseNet模型4.获取数据并训练DenseNet模型5.总结稠密连接网络（DenseNet）是在ResNet网络的基础上进行改进的。
阿_旭·2022-12-29 12:35

杰理之nnom【篇】

使用一行代码将Keras模型部署到NNoM模型,支持复杂的结构;Inception，ResNet，DenseNet，OctaveConvolution…
Rambo-Lamborghini·2022-12-29 11:27

卷积拆分与分组卷积的典型代表网络的总结

使用小的卷积核替代大的卷积核（VGG）2.2因式分解卷积3,通道分组卷积网络3.1,简单的通道数分组3.1.1AlexNet3.1.2Xception3.1.3MobileNet3.1.4ShuffleNet3.1.5CondenseNet3.2
YOULANSHENGMENG·2022-12-29 11:19

NeurIPS2020 Generalized Focal Loss论文翻译

论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法4.实验5.结论参考论文地址：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection
Laughing-q·2022-12-29 11:46

人群密度估计--CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting

CrowdNet:ADeepConvolutionalNetworkforDenseCrowdCountingpublishedintheproceedingsofACMConferenceonMultimedia
O天涯海阁O·2022-12-29 03:05

稠密图与稀疏图

稠密图与稀疏图定义  数据结构中对于稀疏图的定义为：有很少条边或弧（边的条数|E|远小于|V|²）的图称为稀疏图（sparsegraph），反之边的条数|E|接近|V|²，称为稠密图（densegraph
Next***·2022-12-29 00:07

批量归一化和残差网络 凸优化和梯度下降

BatchNormalization）1.对全连接层做批量归一化2.对卷积层做批量归⼀化3.预测时的批量归⼀化残差网络（ResNet）残差块（ResidualBlock）ResNet模型稠密连接网络（DenseNet
loveheart123·2022-12-28 19:37

PyTorch 1.0 中文文档：torchvision.models

译者：BXuan694models子包定义了以下模型架构：AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInceptionv3你可以通过调用以下构造函数构造随机权重的模型：importtorchvision.modelsasmodelsresnet18
weixin_30902675·2022-12-28 15:09

torchvision.models

torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型
skycrygg·2022-12-28 15:08

TORCHVISION MODELS

modelimporttorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()vgg16=models.vgg16()squeezenet=models.squeezenet1_0()densenet
Claroja·2022-12-28 15:06

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践：RNN实现情感分类

官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、数据准备1.数据下载模块2.加载IMDB数据集2.加载预训练词向量三、数据集预处理四、模型构建1.Embedding2.RNN(循环神经网络)3.Dense4
Yeats_Liao·2022-12-28 14:37

论文解读：DenseCap: Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning

原文连接：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/作者个人主页：https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/PS
ZeroZone零域·2022-12-28 13:51

yolov4、yolov5学习笔记（up， 霹雳吧）

YOLOV4一、网络结构1.Backbone：cspDarknet53CSPDarknet53采用cspdensenet结构，resblock依旧像yolov3一样2.Neck：SPP,PANspp多尺度融合
m0_59749051·2022-12-28 13:39

【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）

11tf.keras.layers.Conv2D()f.keras.layers.MaxPool2D()定义块卷积层部分全连接层tf.keras.layers.Flatten()tf.keras.layers.Dense
往阳光走·2022-12-28 08:50

深度学习——以花朵识别为例，分析构造神经网络时用到的各个类构造函数（Dense、Conv2D、Flatten等）

layers.Conv2D参数说明总结layers.MaxPooling2Dlayers.AveragePooling2D参数说明总结layers.Dropout参数说明总结layers.Flattenlayers.Dense
尘心平·2022-12-28 07:19

使用keras框架进行猫狗分类

keras框架进行猫狗分类一.卷积运算二.准备数据集2.1从Kaggle官网中下载数据集2.2通过脚本制作数据集分类三.构建网络四.数据预处理五.使用图像增强技术一.卷积运算密集连接层和卷积层的根本区别在于，Dense
仝佳轩·2022-12-28 06:37

Dive into Deep Learning笔记——上

文章目录S线性回归softmax图像分类多层感知机MLPK则交叉验证正则卷积批量归一化BN经典卷积网络LeNetAlexNetVGGNetNiNGoogLeNetResNetDenseNetGPU相关迁移学习目标检测
星尘逸风·2022-12-28 06:06

上海交大&华为：“非完全监督下基于深度学习的图像分割方法”最新综述

（即标签有限）下的图像分割方法最新综述“ASurveyonLabel-efficientDeepSegmentation:BridgingtheGapbetweenWeakSupervisionandDensePrediction
PaperWeekly·2022-12-28 04:32

数据挖掘模型学习

importpandasaspdfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation参数初始化inputfile
weixin_46089872·2022-12-28 01:44

【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 9 - Keras Demo

3.1configuration3.2寻找最优网络参数代码示例：#1.Step1model=Sequential()model.add(Dense(input_dim=28*28,output_dim=
Yanqiang_CS·2022-12-28 01:35

Elastic LiDAR Fusion Dense Map-Centric Continuous-Time SLAM 概述

摘要时间连续轨迹表达的提出为现代多传感器融合SLAM提供了更高的精度和效率。然而除了这些优势，一些由于全局优化的需求造成的一些问题阻碍了这类系统的实时和长周期的应用。文章提出了一种基于连续时间轨迹的稠密的以地图为主的SLAM方法来解决以上问题。提出的系统和传统连续时间轨迹SLAM（CT-SLAM）方法类似，不同点在于通过使用全局一致的地图而不是对于全局轨迹的优化。该方法在闭环检测的时间复杂度上不依
Kmiracler·2022-12-27 20:07
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