Dense 第28页

神经网络：卷积神经网络基础学习

1、卷积神经的由来1.1引言全连接层也称为稠密连接层(DenseLayer)，网络层的每个输出节点都与所有的输入节点相连接，用于提取所有输入节点的特征信息，这种稠密的连接方式全连接层参数量大、计算代价高

~hello world~·2022-12-13 10:32

Pytorch 中怎么计算网络的参数量

本博文以DenseBlock为例，Pytorch为DL框架，最终计算模块参数量方法如下：importtorchimporttorch.nnasnnclassNorm_Conv(nn.Module):def

程序员大飞1·2022-12-13 07:18

ResNet与Densenet之间的关系以及区别

一、ResNet和DenseNet的之间的关系以及区别，如参数量和训练速度。

诸神黄昏的幸存者·2022-12-12 19:07

NeurIPS 2021 | 又一超强视觉Transformer主干！HRFormer：学习高分辨率表征

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：集智书童HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction论文：https

Amusi（CVer）·2022-12-12 09:47

【PyTorch】04模型搭建

模型搭建4.1网络模型创建【PyTorch】3.1模型创建图像分类的经典网络模型：【可以查看使用torchvision.models里面实现的AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet

执志@☆飞扬か·2022-12-12 01:00

改进YOLOv5系列：首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络，从另一个视角改进YOLO目标检测模型，打造高性能检测器

该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容降低改进难度,改进多种结构演示本篇文章基于基于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-tiny等网络首发结合Dense

芒果汁没有芒果·2022-12-11 21:01

自动驾驶之MultiPath++论文阅读笔记

预测道路参与者的futurebehavior.摘要将输入由denseimage-basedencoding改为asparseencodingofheterogeneoussceneelements.即用

mathlxj·2022-12-11 20:50

VovNetV2代码分析之detectron2(backbone)

文章目录前言一、优化的地方二、VovNet1.VoVNetV22.代码分析总结前言ResNet是目标检测模型最常用的backbone，DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强，而且其参数更少，

电饭锅22·2022-12-11 20:54

高效推理网络：PeleeNet、VoVNet、DetNet

对此文章全部采用传统卷积的形式在DenseNet的基础上进行改进得到名

m_buddy·2022-12-11 20:23

MNIST数字分类——使用卷积神经网络

简介关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。

guotianqing·2022-12-11 01:21

DenseNet 学习与总结

1.文献阅读（1）DenseNet是什么DenseNet的网络基本机构如上图，简单来说就是每一层的输入同前面各层相连，每一层的输出同后面各层相连，保证了网络中层之间的最大的信息流动。

定睛一看·2022-12-11 00:22

超分算法RCAN：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks图像超分辨率重建

这篇文章是EDSR的一个加强版，也是RDN的姊妹版（把RDN的DenseBlock换成了ResBlock）当然这篇文章中提出了新的通道注意力机制CA。

暖风️·2022-12-10 22:45

姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自计算机视觉life姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据主要有整体方式、霍夫投票方式、Keypoint-based方式、DenseCorrespondence

小白学视觉·2022-12-10 17:18

（普、深、6）6D姿态估计算法汇总

参考链接：机械臂抓取---（1）概述-PeterPeng7997-博客园(cnblogs.com)17篇6D姿态估计算法汇总（含论文，代码及解读）6D位姿估计（开源包含视频测试）1.DenseFusion

cocapop·2022-12-10 17:17

近年Recsys论文

shenxiaolin/p/8321722.html】SIGIR-2015【Title】WEMAREC:AccurateandScalableRecommendationthroughWeightedandEnsembleMatrixApproxim

weixin_30263277·2022-12-10 16:58

FFB6D 论文阅读

简介部分使用RGBD图像，融合RGB图像和深度图，是对DenseFusion的改进。

little vegitable dog·2022-12-10 16:35

DenseFusion复现详解（全流程图解）

配置：ubuntu18.04，RTX2060，virtualenv，python3.6，cuda100，torch1.0.0github链接：densefusion-pytroch1.0.0我是通过virtualenv

little vegitable dog·2022-12-10 16:35

【步态识别】SMPLGait 算法学习《Gait Recognition in the Wild with Dense 3D Representations and A Benchmark》

目录1.论文&代码源2.论文亮点2.1SMPLGait模型2.23D-STN2.3Gait3D数据集3.模型结构3.1SLN——SilhouetteLearningNetwork3.23D-STN——3DSpatialTransformationNetwork3.33DSpatialTransformationModule3.4损失函数4.Gait3D数据集4.1数据集介绍4.2构建过程4.2.1

一只菟葵·2022-12-10 16:34

简单分类模型设计与实现

摘要：本Task通过训练DenseNet网络结构，对具有100个标签值的CIFAR-100图像分类数据集进行分类。

艺术家常·2022-12-10 15:19

CVPR2020：D2Det论文解读

ThunderF·2022-12-10 14:14

NIPS2022 | 港大最新Sparse2Dense：通用点云3D检测稠密模块！

‍点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【Sparse2Dense】获取本文论文和代码！

自动驾驶之心·2022-12-10 14:42

Warning: Can save best model only with val_acc available, skipping

Warning:Cansavebestmodelonlywithval_accavailable,skipping今天使用DenseNet网络结构，在保存最优模型的时候出现Warning:Cansavebestmodelonlywithval_accavailable

风吹落叶花飘荡·2022-12-10 09:06

Keras 手写数字辨识

fromkerasimportlayersfromkerasimportInputfromkerasimportModelfromkerasimportoptimizersimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt主要网络层：网络层名称Dense

一夜星尘·2022-12-10 08:08

Oracle中生成排名的三种方式

over(PARTITIONBYdeptnoORDERBYsalDESC)ASrow_number,rank()over(PARTITIONBYdeptnoORDERBYsalDESC)ASrank,dense_rank

Leagues·2022-12-10 08:27

Yolov5网络架构和组件

head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck颈部模块，检测头DensePrediction

反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

轻量级网络综述 — 主干网络篇

干货第一时间送达轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet系列CondenseNetESPNet

Tom Hardy·2022-12-10 03:38

Pytorch 实现Malconv

MalwareDetectionbyEatingaWholeEXE神经网络：fromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportDense

梦想闹钟·2022-12-09 23:13

keras快速入门——函数式（Functional）模型

输入输出均为张量，以张量为参数，并返回一个张量1.全连接网络中函数式模型fromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModel#这部分返回一个张量

润叶~·2022-12-09 18:26

Keras函数式API

优点：可以不同于sequential，能够有共享层以及多个输入输出简单介绍Sequentialfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

JamePrin·2022-12-09 18:26

Keras自定义模型

inputs=tf.keras.Input(shape=(32,))#构建一个输入张量#层layer的实例对象是callable的，他接受一个tensor，并返回一个处理之后的tensorx=layers.Dense

kang0709·2022-12-09 18:55

Object Detection论文清单

LeaderboardPapersR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCDeepBoxMR-CNNYOLOYOLOv2AttentionNetDenseBoxSSDDSSDInside-OutsideNet

lien0906·2022-12-09 18:02

Object Detection--的一个好的对比总结文章

LeaderboardPapersR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCDeepBoxMR-CNNYOLOYOLOv2AttentionNetDenseBoxSS

leoking01·2022-12-09 18:31

dense_flow安装日志

安装opencv（+opencv_contrib)笔者环境：ubuntu18.04+CUDA10.1获取opencv和opencv_contrib,注意版本一致，笔者使用3.4.10版本wgethttps://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.10.zip-Oopencv_3.4.10.zipwgethttps://github.com/opencv/ope

zhh_hhz·2022-12-09 17:25

dense flow安装

DenseFlow安装详见brantchopencv-3.1。参考dense_flow安装日志。

maze2023·2022-12-09 17:24

ubuntu16.04 下安装opencv3.1.0的扩展库 opencv_contrib并编译安装 dense_flow

在配置two-stream(双流网络)环境时,需要配置dense_flow来获取光流图,需要用到opencv中的扩展库(这部分算法具有不稳定性,所以opencv没有直接发布在release中,而是作为扩展库单独给出

YanPeilun01·2022-12-09 17:54

ubuntu16.04+安装opencv及扩展库+dense_flow教程（吐血总结，亲测有效，超详细）

因为要用到dense_flow对视频进行光流提取剪切图片帧，需要配置dense_flow基础环境，利用opencv源文件进行安装，特此总结，自己走过的坑跪着也要写完。

帅不帅自己说了算·2022-12-09 17:53

TSN-denseflow提光流和RGB帧

因为又重新处理别的数据集，需要在服务器上重新配置denseflow的环境。叫组里的师弟，倒腾了２周，也没弄好。

冬后晚晴·2022-12-09 17:52

dense_flow复现

最近做动作识别，得对视频提取光流，如果需要提取warpopticalflow的话也可以,这个可以让视频减少视频背景对动作光流的影响，专注于前景运动，dense_flow源码地址https://github.com

Double-E·2022-12-09 17:52

Ubuntu使用dense_flow提取视频图像的光流图像

使用dense_flow求取图像的光流图像，原项目地址：https://github.com/wanglimin/dense_flow该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法，输出为flow_x

weixin_30247159·2022-12-09 17:51

Ubuntu16.04+opencv4.1.0 dense_flow配置过程记录

GitHub参考：https://github.com/yjxiong/dense_flow/blob/opencv-3.1/README.md1.下载opencv4.1.0和Opencv_contribwget-OOpenCV

海苔眉毛·2022-12-09 17:20

ubuntu20.04系统+cuda10.1+opencv4.1.0+dense_flow的编译与安装，吐血总结！！！

环境：ubuntu20.04+cuda10.1+opencv4.10+cmake3.16+libzip1.18+ffmpeg推荐Ubuntu18.04+opencv4.1.0+dense_flow1、安装

木子可可呀呀呀·2022-12-09 17:20

Ubuntu16.04配置dense flow所需相关环境

先说以下本人使用的denseflow源码：https://github.com/daveboat/denseFlow_GPU下面是这次配置的环境和机器配置：系统：Ubuntu16.04显卡：GeForceRTX2080cuda9.0cudnn7.0.5opencv

qq_33369129·2022-12-09 17:50

【denseflow】error unsupported GNU version gcc versions later than 8 are not supported

原因按照denseflow教程安装GPU依赖的opencv时报错。

liuz_notes·2022-12-09 17:18

ubuntu18.04 中dens_flow编译安装

dens_flow编译参考攻略安装LibZip：apt-getinstalllibzip-devgitclone--recursivehttp://github.com/yjxiong/dense_flow3

梅津太郎·2022-12-09 17:17

ubuntu18.04 opencv4.1.0 + dense_flow安装与使用

安装与测试1配置环境Nvidia驱动cudaNVIDIAVIDEOCODECSDKffmpegopencv和opencv_contrib1.0安装Nvidia驱动1.1安装cuda安装cuda1.2安装NVIDIAVIDEOCODECSDK注意cuda9.0与cuda10.0的区别CUDA10.0中Decode模块已经被废弃：https://docs.nvidia.com/cuda/video-d

Guan19·2022-12-09 17:16

ubuntu编译dense-flow报错

1.dense-flow安装前，需先cmake编译安装opencv,opencv_contrib,opencv和opencv_contrib版本号应一致。

理解&&记忆·2022-12-09 17:12

用残差网络实现MNIST数据集手写数字识别

左边为基础的CNN结构，右边为带残差的网络结构残差块是目前网络模型中，一个跟经典、很基础的结构，像DenseNet就是基于残差块来提出的，一个新的网络模型。2.MNIST数据集参考笔者的上篇博客：

做个好男人！·2022-12-09 09:40

深度学习100问-14：图像语义分割有哪些经典的上采样方法？

目前已知的大多数分类网络，比如说VGG、ResNet、MobileNet、Inception和DenseNet等，均可用于分割时的信息编码，那么恢复图像像素的上采样方法都有哪些呢？经

louwill12·2022-12-09 08:32

语义分割论文学习记录上

AlexNet2012Inceptionv12014VGG2015FCN2015ResNet2015U-Net2015Inceptionv32015deeplabv12015deeplabv22017deeplabv32017Xception2017Inceptionv42017PSPNet2017MobileNetv12017deeplabv3+2018DenseNet2018M

宇宙鹏·2022-12-09 08:00

tf全连接dense的几个函数

tf中关于dense有几个函数(对象)，比如说下面的，但其实是一样的，只不过在tf2中只能用后者tf.contrib.layers.fully_connectedtf.layers.densetf.keras.layers.DenseForRecommendationinDeeplearningQQGroup102948747ForVisualindeeplearning

小李飞刀李寻欢·2022-12-09 08:52

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