DenseNET

[Github项目]基于PyTorch的深度学习网络模型实现

天主要分享两份Github项目，都是采用PyTorch来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如ResNet、DenseNet、ResNext、SENet等，并且也给出相应的实验结果，包含完整的数据处理和载入
我，你要吗·2019-06-08 02:23

[Github项目]基于PyTorch的深度学习网络模型实现

2019年第48篇文章，总第72篇文章本文大约1500字，阅读大约需要4分钟今天主要分享两份Github项目，都是采用PyTorch来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如ResNet、DenseNet
spearhead_cai·2019-06-07 15:40

基本卷积神经网络（CNN） —— AlexNet，VGG-Net，Inception系列，ResNet，DenseNet等

文章目录概要介绍基本卷积神经网络（CNN）AlexNetZF-NetVGG-NetInception系列Inception-V1：GoogLeNetInception-V2：AnImprovedVersionofInception-V1Inception-V3：FactorizingNxNinto1xNandNx1Inception-V4：InceptionwithskipconnectionsR
aift·2019-06-05 21:52

ResNet，DenseNet

发展史BasicBlockResBlockResNet-18DenseNet堆叠通道，需要注意通道不要过大
咸鱼Chen·2019-06-01 11:00

【深度学习】分类网络结构RESNET RESNEXT DENSENET DPN MOBILE NET SHUFFLE NET

DENSENET相加改为相并联加强shortcut，将所有层直接连接在一起DPN将残差通道和denselyconnectedpath相融合，实现优缺互补-------------------------
Sun7_She·2019-05-24 09:23

DenseNet网络实践（caffe版）

pdf/1608.06993.pdf源码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetcaffe版源码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
GL3_24·2019-05-23 14:24

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络

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。
CVAIDL·2019-05-21 10:30

CNN的发展历程

目录简介开山之作：LeNet王者归来：AlexNet稳步前行：ZF-Net越走越深：VGG-Nets大浪推手：GoogLeNet里程碑式创新：ResNet继往开来：DenseNet简介卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架
唯我视你为青山·2019-05-20 14:19

Pytorch(笔记8)--手写自己设计的神经网络

在训练过程中经常做的一件事儿，就是拿已有网络模型ResNet，DenseNet等迁移到自己的数据集进行finetune，之后调整各个层级的输入输出等，我们先拿经典的lenet来说如何用Pytorch实现一个网络模型
九点前吃饭·2019-05-19 13:30

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

转载LeNetAlexNetZFVGGGoogLeNetResNetDenseNet内容链接：http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html
sakura小樱·2019-05-19 00:00

CNN发展历程（AlexNet-MobileNet V3）

CNN发展历程2012AlexNet2014VGG2014GoogLeNetInceptionv1Inceptionv2：Inceptionv3：Inceptionv42015ResNet2016DenseNet2017MobileNetMobileNetV1
Tristahong·2019-05-14 15:49

CondenseNet

论文地址代码地址1.简介  2.相关工作  3.CondenseNets  在DenseNet的基础上使用1x1的分组卷积效果不好，作者认为这是由使用前面的特征图与当前特征图合并做输入引起的。
醉看长安花·2019-05-09 16:43

深度学习之---卷积神经网络

后面也会介绍一点比较有代表性的神经网络网络结构，比如：AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet
小小的天和蜗牛·2019-05-09 11:01

常用的轻量化网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

随着性能的要求越来越高，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。
志小·2019-04-29 17:44

机器学习之路三：卷积神经网络

常用CNN网络（AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，DenseNet，inceptionV4）适合初学者的基础介绍：常见网络项目代码与代表论文卷积神经网络的基本结构传统神经网络对图片分类的不适用性传统的三层神经网络需要大量的参数
WM宸·2019-04-24 12:32

CNN分类，ResNet V1 ,ResNet V2,ResNeXt,DenseNet

一.CNN分类1.基于空间利用的CNN2.基于深度的CNN3.基于多路径的CNN4.基于宽度的多连接5.基于特征图的CNN6.基于通道的CNN7.基于注意力的CNN二，ResNetV12015ILSVRC第一论文指出归一化包括BN,权重初始化已经很大程度解决了梯度消失和爆炸的问题，所以单纯一层一层叠加的深层网络效果不好是由于网络退化的原因造成的，增加了shortcut能够能够让梯度直接回传，并且不
DL_fan·2019-04-17 20:07

Ubuntu16.04 caffe框架实现peleenet目标检测

一、简介PeleeNet是DenseNet(Huangetal.(2016a))的一个变体，PeleeNet遵循DenseNet的创新连接模式和一些关键设计原则。它也被设计来满足严格的内存和计算预算。
小白clever·2019-04-11 17:19

CNN经典结构 目标检测算法 论文笔记参考

，ResNet）参考链接:https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9606901.html论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet
ARVRinChina·2019-04-06 12:18

深入理解shortcut

概述shortcut(或shortpath，中文“直连”或“捷径”)是CNN模型发展中出现的一种非常有效的结构，本文将从Highwaynetworks到ResNet再到DenseNet概述shortcut
蓝鲸_007·2019-04-04 11:27

SSD系列算法扩展与优化

对小目标检测不够鲁棒（因为浅层featuremap的表征能力不够强）因此，针对以上问题，对传统SSD算法进行了扩展和优化；优化主要从两部分下手，一个是从主干网络，比如将传统的VGG16换成ResNet、DenseNet
eternity1118_·2019-03-29 15:44

DenseNet翻译

本文提出DenseNet。每一层与其他层之间使用反馈的方式进行连接。传统的L层卷积神经网络有L个连接，DenseNet有L(L+1)/2个直接连接。
houxy12·2019-03-20 16:45

ms计算机视觉：深度学习方向

属于图像分类的问题，或者判断两个人脸是否为同一张人脸等等，主要涉及深度学习的分类问题，重点是CNN的几个经典分类网络：LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Densenet
salonhuang-·2019-03-18 14:30

keras查看网络结构

最近想使用DenseNet做特征提取，但是不知道DenseNet具体结构，所以做了一下DenseNet结构可视化。
Cassiel.Lee·2019-03-18 11:19

DenseNet：密集连接卷积网络

DenseNet的优点在深度学习网络中，随着网络深度的加深，梯度消失问题会愈加明显，目
HRain·2019-03-16 21:08

卷积神经网络之DenseNet算法

DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
do_best_·2019-03-14 09:24

网络架构发展

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。
三点水_787a·2019-03-13 15:34

PyTorch提取中间层的特征（Resnet）

特征提取在深度学习的训练中是经常要做的事情，之前的一篇blog有写到使用pytorch提取Vgg、Resnet、Densenet三种模型下的特征，这里所述的是提取全连接层(FC层)的特征，详情可见：https
献世online·2019-03-11 22:27

DenseNet训练

-------------------------------------batch=1281e-031000次0.9没有BN层结论：加BN层6.1224165K0.2310K0.3615K0.4420K0.46-------------------------------------1e-031000次0.96.1224165K0.5610K0.6815K0.7120K0.73---------
湖心亭nineships·2019-03-11 10:29

【Densenet】Densenet网络结构的代码实现及解析

#===========================================================================================================================================================#[原始代码连接]https://github.com/LaurentMazare/de
马卫飞·2019-02-21 22:55

【MXNet】（二十六）：实现DenseNet

论文原文《Denselyconnectedconvolutionalnetworks》。frommxnetimportgluon,init,ndfrommxnet.gluonimportnndefconv_block(num_channels):blk=nn.Sequential()blk.add(nn.BatchNorm(),nn.Activation('relu'),nn.Conv2D(num
heiheiya·2019-02-20 17:54

[DenseNet 神经网络实践] 肌骨骼放射影像判读（1）

本文参考斯坦福提出的基线模型，使用Adam优化器在MURA上训练DenseNet-169网络来检测骨骼肌放
Zhang_P_Y·2019-02-20 15:07

寒假读论文列表

2019.1.27DPN两个支路，一个resnet，一个densenet。DenseNet所有层之间密集连接，相当于增加网络的宽度，还便于反传梯度。Largekernelmatters解决
nowherespyfly·2019-02-20 10:04

【残差网络】pytorch官方实现的resnet

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
idwtwt·2019-02-18 16:13

近年热门分类CNN网络结构的总结

总结的网络结构有：LeNet、AlexNet、ZF-Net、VGG、谷歌系列:Inceptionv1到v4、Resnet、ResnetXt、SeNet、DenseNet、DPN。
midori_27·2019-02-17 19:30

轻量级检测网络Pelee和DenseNet

MobileNetV1V2和ShuffleNetV1V2，似乎较少看到大家提到PeleeNet，网上搜到的结果也不多，这篇博客会简单介绍一下PeleeNet以及以它为backbone的检测网络Pelee，还有它的前身DenseNet
huang_nansen·2019-02-13 22:27

卷积神经网络中可以让特征图尺寸减半/不变的常用卷积结构

计算过程特征图尺寸减半参考DenseNet、ResNet中常见的一些结构,bottleneck之前对输入数据的处理#1.Conv2d(kernel_siz
midori_27·2019-01-22 16:21

DenseNet

转载自：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/79272082DenseNet优势：（1）解决了深层网络的梯度消失问题（2）加强了特征的传播
GL_a_·2019-01-15 11:27

Pytorch DenseNet Fashion-Mnist

pytorch实现DenseNetonFashion-MNISTfrom__future__importprint_functionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchi
hyhchaos·2019-01-14 15:26

DenseNet：比ResNet更优的CNN模型

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)文章目录前言设计理念网络结构实验结果及讨论使用Pytorch实现DenseNet小结参考文献前言在计算机视觉领域，卷积神经网络
xiaohu2022·2019-01-01 21:50

PeleeNet——一种面向实时应用的精简CNN结构

Pelee:AReal-TimeObjectDetectionSystemonMobileDevices1、Pelee分类网络PeleeNet是一种基于Densenet的轻量化网络变体（variant）
Law-Yao·2018-12-28 16:18

DenseNet 论文阅读笔记

该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet)如上所述，所提出的网络架构中，两个层之间都有直接的连接，因此该网络的直接连接个数为\(\frac{
范中豪·2018-12-27 21:00

Densenet网络理解

densenet和其他网络对比在resnet中前一层的输入和后一层的输入是相加到一起的，这在某种程度上阻碍了信息在网络中的流动，但是在den
李嘉图123·2018-12-27 21:55

densenet网络理解

网络基本结构我们放大一下DenseBlockDenseBlock上图中每一次的输入都是经过Channel-wiseconcatenation后的，如k0+k，k为growthrate。denseblock一个核心的点就是：每一层的输入来自前面所有层的输出。如下，H2的输入=最开始的输入+H1的输出=k0+kH3的输入=最开始的输入+H1的输出+H2的输出=k0+k+k=H2的输入+H2的输出H4的
Mr_health·2018-12-15 12:29

主流深度学习OCR文字识别方法对比：Tesseract（LSTM）、CTPN+CRNN、Densenet

这里是Tesseract（LSTM）、CTPN+CRNN、Densenet三个方法测试结果对比（结果不是最优，代码也经过优化）:PS：官方Tesseract-4.0需要Ubuntu-18.04支持，本人在
Raini.闭雨哲·2018-12-11 20:06

【PyTorch学习】（三）自定义Datasets

torchvision.datasets源码地址:https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/datasets前两篇从搭建经典的ResNet，DenseNet
Kevin NuNu·2018-12-06 13:28

【Keras-DenseNet】CIFAR-10

系列连载目录请查看博客《Paper》4.1小节【Keras】ClassificationinCIFAR-10系列连载学习借鉴github：BIGBALLON/cifar-10-cnn知乎专栏：写给妹子的深度学习教程参考本地远程访问Ubuntu16.04.3服务器上的TensorBoard《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》代码链接：https://pan.
bryant_meng·2018-12-05 14:47

深度学习入门之Pytorch——DenseNet

DenseNet因为ResNet提出了跨层链接的思想，这直接影响了随后出现的卷积网络架构，其中最有名的就是cvpr2017的bestpaper，DenseNet。
GQ17-kawaler·2018-12-01 19:47

DenseNet——对图片“特征”的极致利用 (目标检测)(one/two-stage)(深度学习)(CVPR 2017)

DenselyConnectedConvolutionalNetworks》论文下载：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf论文代码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet1
图像所浩南哥·2018-11-29 20:50

[深度学习从入门到女装]DenseNet

DenselyConnectedConvolutionalNetworksResNet是在每层卷积层之后加入一个shortcut，也就是将之前卷积层的输出连接到这一次卷积层的输出，l层一共有l个连接，而DenseNet
炼丹师·2018-11-26 15:39

PyTorch框架下分别使用Vgg、Resnet、Densenet提取图像集特征

这里主要是使用预训练好的模型进行图片特征的提取，分别使用三个模型进行抽取。而特征提取是提取神经网络模型的倒数第二层，这里自己对模型的进行了微调，话不多说，直接上代码。使用resnetimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimportmodels,transformsfromPILimp
献世online·2018-11-21 22:42
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