DenseNET

Pelee：移动端实时检测Backbone

文章总体上参考DenseNet的设计思路，提出了三个核心模块进行改进，有一定参考价值。核心PeleeNet实际上是DenseNet的变体，使用的依然是DenseNet的连接方法，核心的
pprp·2020-05-17 09:00

DenseNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
越前浩波·2020-05-01 15:25

ECCV2018|ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。
有事没事扯扯淡·2020-04-14 07:17

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何能解决梯度弥散问题。

传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法把有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。而ResNet的出现就是为了解决这个问题，通过在卷积层之间增加一个skipconnection，就能很好的把梯度传到更远的层次中。那么问题来了，为什么加了一个捷
人工智豪·2020-04-10 18:44

论文-CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions

uselow-precisionorquantizedweights,usemoreefficientarchitectures（2）神经网络中的redundancy：layer-by-layer的连接模式迫使网络在整个网络中复制来自早期层的特性，DenseNet
笑着刻印在那一张泛黄·2020-03-23 17:00

flops

最近看到一些文章中有关于模型的计算力消耗问题，也就是flops，比如densenet中的这张图1对于一个卷积层，
Aliyy·2020-03-21 05:10

通俗易懂DenseNet

目录写在前面DenseBlock与TransitionLayerDenseNet网络架构与性能理解DenseNetPlainNet、ResNet与DenseNet参考博客：博客园|CSDN|blog写在前面在博客
shine-lee·2020-02-28 21:00

机器学习（ML）十三之批量归一化、RESNET、Densenet

批量归一化批量归一化（batchnormalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易。对图像处理的输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行，当每层中参数更新时，靠近输出层的输出较难出现剧烈变化。
Jaww·2020-02-18 22:00

临床应用视角看DL算法（2018-11-16）

（paper）文章贡献：用三个well-known网络：AlexNet,ResNet-18和DenseNet-121对200000张胸部X光进行分类，用ImageNet预训练的权重。
EdwardMa·2020-02-07 01:08

各种基础网络的通道数及尺寸问题记录

densenet每个bottleneck输出的特征通道数是相同的，一般为32，这个值也称为growthrate.densenet是拼接，所以需要在每个block上使尺寸保持一致。
暳花season·2020-02-06 22:00

从头学pytorch(二十一):全连接网络dense net

DenseNet论文传送门,这篇论文是CVPR2017的最佳论文.resnet一文里说了,resnet是具有里程碑意义的.densenet就是受resnet的启发提出的模型.resnet中是把不同层的featuremap
core!·2020-02-06 18:00

一次完整的OCR实践记录

我采用的算法是https://github.com/YCG09/chinese_ocr，这是基于Tensorflow和keras框架采用ctpn+densenet+CTC算
|旧市拾荒|·2020-02-03 20:00

腾讯实习面试经验

让我挑两个比较熟悉的讲一下，譬如VGG16，Alexnet、Googlenet、Resnet、DenseNet等
wendy_要努力努力再努力·2020-01-06 12:56

ResNet和DenseNet

ResNet深度深每一个Inception宽度广一个Kernel（一个核KKD，设D个通道channel）就是一个对应的featuremap.第一个核会在每一个通道上都（卷积）走一遍，然后将对应每个通道的卷积值加起来，形成第一个featuremap.其他依此类推。对于各个通道而言，核的值均可不一样，所以D个通道并不共享权值，所谓权值共享是在整张图上不同位置会共享同一个kernel。多通道卷积对于D
a微风掠过·2019-12-26 23:47

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

前言近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。
机器学习算法工程师·2019-12-22 17:58

网络学习系列（五）DenseNet

要解决的问题：作者认为，在resnet中正是由于短连接的使用才使网络可以变得很深，那么，能否使用短连接对网络做一定的改进使得网络可以更深？相关信息：1、加入跳跃连接，可以使网络在训练时获得更好的信息和梯度流，而且可以避免梯度消失的问题。2、ResNet看上去加深了深度，实际上去掉其中的一些隐藏层，其结果并没有变差，经过分析，这说明在反向传播时有些层并没有导通。2、使用一种密集连接网络，如下所示：每
叶天羽·2019-12-20 20:34

【图像复原】RDN论文详解（Residual Dense Network for Image Restoration）

1.残差网络（resnet）与密集网络（densenet）1.残差网络结构残差网络结构：在输入与输出之间引入一个前向反馈的shortcutconnection，
不可能打工·2019-12-15 06:19

轻量化模型之MobileNet系列

随着性能要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。
jimchen1218·2019-12-12 16:00

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

前言近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。
机器学习算法工程师·2019-12-06 10:50

解读Dual Path Networks（DPN，原创）

DualPathNetworks，论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629.pdfResNet和DenseNet是近几年两种比较热门的网络结构，ResNet把输入直接加到
张磊_0503·2019-12-01 12:51

tensorflow与pytorch卷积填充方式的差异

keras是基于tensorflowbackend的，因此tensorlfow的卷积和keras的卷积操作应该是一致的（实验证明也是一致的），因为工作需要，使用pytorch训练densenet模型，然后转为
欠我的都给我吐出来·2019-11-30 10:16

解读DenseNet(原创)

DenselyConnectedConvolutionalNetworks，原文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf自从2016年何恺明大神提出ResNet后，众多神经网络的研究者似乎突然悟到了很多，各种利用shortpath来提升性能的结构如雨后春笋，层出不穷。有点名头的比如Stochasticdepth、FractalNets，影响最大的就是这个康奈尔
张磊_0503·2019-11-29 17:49

轻量化模型之SqueezeNet

随着性能要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。
jimchen1218·2019-11-28 10:00

pytorch分类cifar-10（多模型对比）

之前沿着这样的路线：AlexNet,VGG,GoogLeNetv1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了，主要是人们发现很深的网络很难train，知道之后出现的BatchNormalization
赖子啊·2019-11-15 09:40

Densely Connected Convolutional Networks

摘要作者提出了一种新的网络结构，传统的L层网络间有L个连接，作者提出的Densenet的L层网络间有L(L+1)/2个连接。对某一层，之前的所有层的特征图都被用做输入。
whenIknow·2019-10-31 21:29

W tensorflow/core/util/ctc/ctc_loss_calculator.cc:144] No valid path found 或 loss:inf的解决方案

基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别(文本检测：CTPN，文本识别：DenseNet+CTC)，在使用自己的数据训练这个模型的过程中，出现如下错误，由于问题已经解决，
|旧市拾荒|·2019-10-30 16:00

Paper | Residual Dense Network for Image Super-Resolution

目录Residualdenseblock&network和DenseNet的不同摘要和结论发表在2018年CVPR。摘要和结论都在强调方法的优势。我们还是先从RDN的结构看起，再理解它的背景和思想。
RyanXing·2019-10-02 14:00

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet网络实现

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet实现一.实验环境win10anancondakeras2.2.4GTX1060二.实验概述
出走的二小姐·2019-09-29 11:36

内容索引

基础论文学习相关VGG论文研读GoogLeNetv1论文研读笔记GoogLeNetv2论文研读笔记GoogLeNetv3论文研读笔记ResNet论文研读笔记GoogLeNetv4论文研读笔记DenseNet
范中豪·2019-09-27 11:00

densenet比resnet参数量少，但训练速度慢的原因分析

笔者做一个四分类的模型，发现了一个非常有意思的问题，就是训练好的densenet的h5模型只有1.3M的参数量，而resnet50的参数量有271M之多，但是训练的速度竟然是densenet更慢，笔者很迷惑
dulingtingzi·2019-09-26 18:50

DenseNet算法详解

这篇文章转载自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664和https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76155291，文章下面的评论也非常好，建议大家去看作者原来的博客，我这里只是做一个转录。论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks论
dulingtingzi·2019-09-26 18:45

【tensorflow-DenseNet】使用DenseNet训练MNIST

DneseNet的代码：importtensorflowastfimporttflearnclassDenseNet(object):def__init__(self,growth_rate_K,is_training,dropout_rate):self.growth_rate_K=growth_rate_Kself.is_training=is_trainingself.dropout_rat
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2019-09-23 12:27

几种网络理解——Squeezenet、Mobilenet、Shufflenet、IGCV、Densenet

原文链接：https://blog.csdn.net/derteanoo/article/details/81160521文章最后一句话很有道理，PaddlePaddle的设计充分考虑了这一点，充分利用显卡计算资源与显存，搭配灵活性与使用方便，是评价一个深度学习框架的重要指标。。本文链接：https://blog.csdn.net/derteanoo/article/details/8116052
edward_zcl·2019-09-15 17:47

100+前沿“拿来即用”开源深度学习模型汇总分享

比如Pytorch仅需一行代码(torch.hub.load())调用ResNet,ResNext,BERT,GPT,PGAN,Tacotron,DenseNet,MobileNet等最新模型。
lqfarmer·2019-08-31 23:00

Densely Connected Convolutional Networks（DenseNet）

introduction作者提出了一种具有密集连接的卷积神经网络DenseNet,在该网络中，每一层的输入都是前面所有层的集合，而该层学习到的特征图也用于后面所有层作为输入,因此对于一个L层的网络，DenseNet
matt_3e17·2019-08-20 13:59

pytorch 加载(.pth)格式的模型实例

有一些非常流行的网络如resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有，包括网络结构和训练好的模型。
z智慧·2019-08-20 11:20

keras加载h5模型文件，进行图像分类任务的结果预测。

通过对DenseNet121进行迁移学习，将顶层修改为自己设计的8分类器，并在训练集上训练，（训练图像全部归一化为0-1范围内），获得训练好的模型:mod
枫雪镜夜·2019-08-05 14:50

CNN系列学习之VGG16

前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,InceptionV3,DenseNet等。
朔方_·2019-07-31 21:40

CNN经典结构学习笔记

【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；NetInNet；GoogLeNetInceptionV1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1
Wimb·2019-07-25 16:58

DenseNet详解

一、概述作为CVPR2017年的BestPaper,DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(
jiandanjinxin·2019-07-25 12:15

吴裕雄--天生自然 PYTHON数据分析：糖尿病视网膜病变数据分析(续五)

fromkerasimportlayersfromkeras.modelsimportModelimportkeras.backendasKK.clear_session()densenet=DenseNet121
吴裕雄·2019-07-24 15:00

多GPU训练机制

而当我们选择比较大型的网络时(如DenseNet121)，由于GPU资源有限，我们往往要减小batch-size。
GL3_24·2019-07-17 18:24

CNN经典分类网络发展历程GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet

本篇博文主要介绍GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet。
GL3_24·2019-07-06 19:34

用PyTorch微调预训练卷积神经网络

如果不懂微调的小伙伴请参考这篇：CNN之fine-tunemethodsresnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,densenet121,densenet169
初识-CV·2019-07-04 10:43

VALSE学习（十八）：复杂视频的深度高效分析与理解方法

VALSE2019中科院乔宇老师一、论文主题在报告中，乔老师首先回顾了深度网络的结构演化AlexNet、GoogLeNe、VGGNet、ResNet、DenseNet，给出深度网络发展的几个重要方法：优化
TheDayIn_csdn·2019-06-27 15:38

resnet，inception，densenet，senet

resnethttps://zhuanlan.zhihu.com/p/54289848opencv1、ResNet要解决什么问题？自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展。直觉上我们不难得出结论：增加网络深度后，网络可以进行更加复杂的特征提取，因此更深的模型可以取得更好的结果。但事实并非如此，人们发现随着网络深度的增加，模型精度并不总是
pursuit_zhangyu·2019-06-23 21:08

CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet）及其pytorch实现

GoogleNetInceptionv1Inceptionv2Inceptionv3Inceptionv4，Inception-ResNet5.ResNet6.preresnet7.resnext8.densenet9
vector_xfy·2019-06-19 21:37

Keras中部分函数的使用总结

1、keras中concatenate和add层的不同在网络结构的设计上，经常说DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作，而ResNet更多采用的add操作，那么这两个操作有什么异同呢
菜菜周·2019-06-18 09:06

转：resnet,densenet的反向传播详解

来源作者：迷途的Go来源链接：https://www.jianshu.com/p/7ee2650fe1ea正常网络的反向传播resnet_block.png,,,,初始化网络参数，给个初始值，经过前向传播，图中x,z,h,o的值都是已知的,o,h是已知的，,,代入公式得resnet的反向传播一个正常的两层网络resnet_block.png对于一个正常的block，一个两层的resentblock
beegreen·2019-06-15 21:56

转：resnet,densenet的反向传播详解

来源作者：迷途的Go来源链接：https://www.jianshu.com/p/7ee2650fe1ea正常网络的反向传播resnet_block.png,,,,初始化网络参数，给个初始值，经过前向传播，图中x,z,h,o的值都是已知的,o,h是已知的，,,代入公式得resnet的反向传播一个正常的两层网络resnet_block.png对于一个正常的block，一个两层的resentblock
beegreen·2019-06-15 21:56
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