DenseNET

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

深度学习入门笔记之DenseNet网络

目录设计理念DenseNet优势DenseNet的网络基本结构图DenseBlock模块参考资料论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接：https://
ysukitty·2022-12-26 16:37

【深度】清华黄高等人新作：动态神经网络首篇综述

传统的静态网络（如人们熟知的ResNet,DenseNet）在测试阶段对所有的输入样本均采用相同的网络架构与参数。
我爱计算机视觉·2022-12-26 10:24

神经网络如何「动」起来？| 「动态神经网络」的六大待解难题

【栏目：关键问题】近年来我们不断见证了越来越强大的神经网络模型，如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet以及最近大火的Transformer等。
智源社区·2022-12-26 10:22

DIDL笔记（pytorch版）（九）

文章目录标准化和归一化全连接层批量归一化卷积层批量归一化预测时批量归一化残差网络背景残差块结构以及代码稠密连接网络ResNet与DenseNet的区别整体连接标准化和归一化标准化处理：(x-x.mean
Alter__·2022-12-25 19:13

PyTorch——DenseNet

https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.12_densenetDenseNetvsResNet与ResNet的主要区别在于，DenseNet
cqu_shuai·2022-12-25 03:48

pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数

pytorch：加载预训练模型中的部分参数，并固定该部分参数https://www.jianshu.com/p/d67d62982a24initial_cnn=models.densenet121(pretrained
要早日毕业哦·2022-12-24 21:08

从ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE Net、SE ResNeXt 演进学习总结

本文主要总结一下最近学习ResNet、DenseNet、ResNeXt、SENet、SEResNeXt的演进，归纳了一下整个特点，话不多说先上图：1.ResNet1.1结构特点1.shortcutconnection
*沧海明月*·2022-12-24 11:11

使用MindStudio进行基于MindX SDK火灾识别项目开发

本案例主要介绍如何利用获取的基于PyTorch框架的densenet模型（包括数据集和模型代码），在MindStudio中进行模型的转换和MindXSDK的开发部
神龍Str·2022-12-23 09:15

人工智能算法-inception v1 v2 v3 v4 resnet densenet

Inceptionv1inception的核心就是把googlenet的某一些打的卷积层换成11335*5的小卷积，这样可以大大的减少权值参数数量，下图例子:比如这一层本来是2828大小的卷积核，一共输出224层，换成inception以后就是64层11，128层33,32层55。这样最后依然是224层，但是参数个数明显减少，从28*28*224变成了64*1*1+128*3*3+32*5*5de
GeekPlusA·2022-12-23 08:34

图像分类网络-经典CNN网络简介

成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN-->GoogLeNet-->ResNet-->DenseNet
shanzsz·2022-12-22 12:10

Densenet121网络理解

论文：密集连接卷积网络论文链接：https：//arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https：//github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet版本代码（有ImageNet预训练模型）：https：//github.com/miraclewkf/DenseNetdenseblock中每个H操作33卷积前面都包含了一个11的卷积
北京纯牛奶·2022-12-22 11:19

ResNet or DenseNet? Introducing Dense Shortcuts to ResNet ResNet还是DenseNet？即插即用的DS涨点神器来了！

DSNet比ResNet取得了更好的结果，并且具有与DenseNet相当的性能，但需要的计算资源更少。其中改进的DS2Res2Net性能非常强大。
Amusi（CVer）·2022-12-21 12:48

微软Microsoft Azure 机器学习工作室的案例之Image Classification using DenseNet

MicrosoftAzureMachineLearningStudio是微软强大的机器学习平台，在设计器中，微软内置了15个场景案例，但网上似乎没有对这15个案例深度刨析的分析资料，所以我就计划写一个系列来完成。既然是深度刨析，就不再是简单的介绍操作，而是深入每一个细节，宁愿过度详细扩展，也不简单扫过。微软MVP实验室研究员王豫翔，Leo微软圈内人称王公子。微软10年+MVP，大龄程序员。目前核心
·2022-12-19 17:44

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD
张铁通·2022-12-19 00:39

详解DenseNet(密集连接的卷积网络)

前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skipconnection），这有助于训练过程中梯度的反向传
迷雾总会解·2022-12-18 19:13

RepVGG：一个结构重参数化网络

本文来自公众号“AI大道理”ResNet、DenseNet等复杂的多分支网络可以增强模型的表征能力，使得训练效果更好。但是多分支的结构在推理的时候效率严重不足。看起来二则不可兼得。能否两全其美？
AI大道理·2022-12-18 08:52

神经架构搜索

NeuralArchitectureSearch神经架构搜索简介ResNet、Inception、DenseNet自动设计神经网络的技术，通过算法根据样本集自动设计出高性能的网络结构有效降低神经网络的使用和实现成本原理搜索空间
JYliangliang·2022-12-18 07:42

计算机视觉入门笔记，未完待续……

基本入门分为CNN（卷积神经网络）主要是分类，包括（AlexNet，VGG，ResNet，DenseNet），分割（UNet，FCN）GAN（对抗生成网络），CA
Upward-Q·2022-12-16 08:45

torchvision包提图像特征

torchvision，torchvision是一个蛮方便的包，里面封装了目前常用的数据集（ImageNet，coco，cifar10等），还封装了常用的网络框架（VGG,ResNet,AlexNet,DenseNet
猴猴猪猪·2022-12-14 16:37

python加载模型包_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。
weixin_39634985·2022-12-14 08:06

01 Datafountain_云状识别_top1

01Datafountain_云状识别_top1摘要1云状识别算法总体思路和架构2云状识别算法具体实现过程2.1图像增强：2.2多图像尺寸训练：2.3选用densenet161预训练模型进行fine-tune
CV_七少·2022-12-13 20:08

机器学习课设Part1---天气识别（DenseNet121和ResNet50）

数据集的划分本次数据集全部存在同一个文件夹下，命名格式如cloud(233).jpeg，最终分为cloud、sun、cloudy三类，仅需划分为70%的训练集和30%的测试集，在TensorFlow中提供了划分训练集和验证集的方式，故此处仅将全部数据集划分为两部分，后续从训练集中再划分出训练集和验证集importosimportrandomimportshutildefDivideDataSet(
谛听misa·2022-12-13 20:35

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

【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

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

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

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

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

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

timm——pytorch下的迁移学习模型库·详细使用教程

timm（PytorchImageModels）项目是一个站在大佬肩上的图像分类模型库，通过timm可以轻松的搭建出各种sota模型（目前内置预训练模型592个，包含densenet系列、efficientnet
万里鹏程转瞬至·2022-12-09 03:53

论文阅读：HMER via Attention Aggregation based Bi-directional Mutual Learning

（1）在特征提取模块（FEM）中，使用DenseNet作为特征提取器，因为它在WAP中被证明是有效的，从数学表达式图像中提取特征信息。
Ashleyyyi·2022-12-08 20:26

resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等tensorflow预训练权重下载

vgg16/vgg19/resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等模型权重文件下载地址：https
weixin_38324954·2022-12-08 17:15

models.__dict__[args.model]()

__dict__{‘name’:‘torchvision.models’,‘doc’:None,‘package’:‘torchvision.models’,………‘DenseNet’:torchvision.models.densenet.DenseNet
junjian Li·2022-12-08 03:02

DenseNet——密集连接的卷积神经网络

DenseNet模型基本思路与ResNet
北_清·2022-12-08 02:48

[新手入门]深度学习常见术语解释-汇总

e.g.VGG、ResNet、DenseNet……(Detection)HeadBackbone之后连接的网络层。head是获取网络输出内容的网络，利用之前提取的特征，做出预测。
SmieSmile^_^·2022-12-08 01:32

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂
weixin_30268071·2022-12-08 01:31

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。
sun_m_s·2022-12-08 01:00

深度学习图像分类（七）：DenseNet

深度学习图像分类（七）：DenseNet文章目录深度学习图像分类（七）：DenseNet前言一、Motivation二、ModelArchitectureDenseBlockDown-samplingLayerGrowthrate
Arwin（Haowen Yu）·2022-12-07 07:44

【深度学习模型】CNN的进击之路——讲讲ResNet, Inception, ResNeXt和Densenet等常见网络

文章目录前言1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNetV14.GoogLeNetV25.GoogLeNetV36.ResNet7.GoogLeNetV48.DenseNet9.MobileNet10
weiquan fan·2022-12-05 14:37

DenseNet的基本思想

所以，就有了DenseNet的基本思想，其示意
公众号学一点会一点·2022-12-05 14:35

ResNeXt、DenseNet、CSPNet网络模型总结

开源代码：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Image_Classifier_TemplateResNeXt在网络架构设计层面，常见的几种提升网络性能的方法：网络的宽度width：每层卷积的输出通道数网络的深度depth：网络的层数网络的分辨率resolution：输入图像的分辨率大小网络的增长率growth：随着层数的增加，每层卷积输出通道数的增长比例
胖胖大海·2022-12-05 14:01

结构重参数化之二：RepVGG

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain前言相比于VGG这种简单重复堆叠conv、ReLU、pooling层的plain结构，Inception、ResNet、DenseNet
00000cj·2022-12-05 09:56

人工智能面试总结-经典分类网络与发展

说说DenseNet？说说Xception？简要说说MobileNet系列？说说ShuffleNet？说说SENet？</
啥都生·2022-12-03 09:39

【pytorch】Densenet121迁移学习训练可视化

先来看看Densenet的大致结构:由于论文还未发布，出于安全考虑，我这里暂时不公布数据集。这里给出
Leonard2021·2022-12-03 08:35

【图像分类案例】(2) DenseNet 天气图片四分类（权重迁移学习），附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下使用Tensorflow构建DenseNet卷积神经网络模型，并使用预训练模型的权重，完成对四种天气图片的分类。
立Sir·2022-12-03 08:52
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