DenseNet

[PyTorch]PyTorch中模型的参数初始化的几种方法（转）

中模型的参数初始化的几种方法（转）~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文目录1.xavier初始化2.kaiming初始化3.实际使用中看到的初始化3.1ResNeXt，densenet
急流勇进·2020-08-04 07:42

【图像超分辨】SRDenseNet

SRDenseNet网络结构参考博客DenseNet是CVPR2017的bestpapaer获奖论文。
而与你及·2020-08-04 01:13

OCR最佳实践

,psenet(8.5M)+crnn(6.3M)+anglenet(1.5M)总模型仅17Mchineseocr:基于YOLOv3检测的中文识别chinese_ocr:Keras实现基于CTPN检测和DenseNet
迷若烟雨·2020-08-03 20:42

稠密连接网络（DenseNet）--跑的结果

trainingoncpuepoch1,loss0.0071,trainacc0.839,testacc0.794,time7453.1sec
lbywyj·2020-08-03 18:19

电子科大提出BT-RNN：替代全连接操作而大幅度提升LSTM效率

优秀的ResNet和DenseNet等CNN架构试图绕过巨大而繁琐的全连接层，但改进RNN全连接式的线性变换仍然只有有限的研究。
机器之心V·2020-08-03 14:38

深度学习之稠密连接⽹络（DENSENET）

DenseNet与残差网络（ResNet）有区别也类似。区别如下：在跨层连接上：ResNet（左）使⽤相加；DenseNet（右）使⽤连结。
慕木子·2020-08-03 13:23

神经网络学习小记录46——Densenet模型的复现详解

神经网络学习小记录46——Densenet模型的复现详解学习前言什么是Densenet代码下载Densenet1、Densenet的整体结构2、DenseBlock3、TransitionLayer网络实现代码学习前言据说
Bubbliiiing·2020-08-03 08:51

SE_densenet+efficient memory

SE_densenet参考http://www.zhouyuangan.cn/2018/11/se_densenet-modify-densenet-with-champion-network-of-the
所思即所得·2020-08-03 04:33

DL-Pytorch Task06:批量归一化和残差网络；凸优化；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
DEREKLN·2020-08-02 15:03

《Deep Layer Aggregation》泛读记录

已有多种网络模型使用组合、聚合的方式（FPN,DenseNet,…)，但FPN结构会受浅层特征影响，DenseNet增加内存消耗。
CsdnWujinming·2020-08-02 15:29

特征金字塔网络 (FPN)

FPN是基于一个特征提取网络的，即是基于一个主干模型的，它可以是常见的ResNet或者DenseNet之类的网络（常见的命名方法是：主干网络-层数-FPN，例如：ResNet-101-FPN）。  
whitenightwu·2020-08-02 14:16

pytorch深度学习网络调试办法

可以用如下代码段进行eval：以densenet为例if__name__=="__main__":dense121=densenet121(pretrained=False,progress=True,
小白拉普拉斯·2020-08-01 11:11

神经网络模型(Backbone)--从AlextNet讲起

目录1.LeNet-52.AlexNet3.ZFNet3.VGGNet4.GoogLeNet4.1GoogLeNetV14.2GoogLeNetV2,V34.3GoogLeNetV45.ResNet6.DenseNet7
无崖子0·2020-08-01 01:12

Tensorflow 坑（和一些说明）

工作中遇到的一些问题，随手记下来自我的cmdhttps://www.zybuluo.com/jiehanwang/note/770502densenet耗费显存的解释：不少人跟我们反映过DenseNet
汉杰·2020-07-30 23:18

深度神经网络模型压缩

深度学习近几年非常火，网络不断涌现，从AlexNet,GoogleNet,VggNet到ResNet,DenseNet,这些网络不断地提升各大分类比赛，识别比赛的精度，因此研究者们又开始着手于深度学习的实际应用
L~花海·2020-07-30 19:23

神经网络结构：DenseNet

论文地址：密集连接的卷积神经网络博客地址（转载请引用）：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html前言在计算机视觉还是音频领域，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、时序TCN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
凌逆战·2020-07-29 22:14

Dense-Unet实现眼底图像血管分割(VesselNet)

之前用RetinaUnet项目实现了眼底图像血管分割，分割网络用的是Unet，现在看了DenseNet之后，将之前Unet网络中的Conv2d替换成下图的DenseBlock之后，效果会有提升。
SIAT_啊哦·2020-07-29 15:46

语义分割--Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation

TheOneHundredLayersTiramisu:FullyConvolutionalDenseNetsforSemanticSegmentationCVPRW2017Code:https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet
O天涯海阁O·2020-07-29 02:54

CVPR 2017最佳论文解读：密集连接卷积网络DenseNet

本文由机器之心编辑，“机器之心”专注生产人工智能专业性内容，适合开发者和从业者阅读参考。点击右上角即刻关注。日前，CVPR2017获奖论文公布，其中一篇最佳论文为康奈尔大学、清华大学、FacebookFAIR实验室合著的《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》。在这篇文章中，Momenta高级研发工程师胡杰对这篇文章进行了解读。此文为该系列专栏的第三篇。近几年
zchang81·2020-07-29 02:00

DenseNets论文笔记及读后感

12.19densenets完结首先是densenet的结构图。传统的神经网络层与层之间一般只有L个输出，而从图中可以看到而我们的这个新的网络有L(L+1)/2个输出。
weixin_40012507·2020-07-28 20:54

Keras 预训练权重下载（持续更新中）

weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5DenseNetdensenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5densenet2
逸_·2020-07-28 10:11

基于tensorflow下的DenseNet 简易搭建

基于tensorflow下的DenseNet简易搭建前言笔者最近在研究深度学习网络，正好看到了DenseNet网络，觉得简易可实现，然后基于了一维数据集完成了DenseNet网络搭建。
A霸天下·2020-07-28 09:52

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.09224论文代码：https://github.com/S
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:15

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.09224论文代码：https://github.com/S
VincentLee·2020-07-27 17:41

CVPR 2017最佳论文

论文网址：https://arxiv.org/abs/1608.06993该论文提出一种DenseNet模型，实现了CNN中每一层都以前馈的方式与其他层相连。
Dream_yz·2020-07-27 14:10

深度学习图像语义分割网络总结：U-Net与V-Net的Pytorch实现

图像语义分割网络系列博文索引FCN与SegNetU-Net与V-NetDeepLab系列DenseNet、PSPNet、与DenseASPPMaskR-CNN（后四个在计划中，敬请期待）图像语义网络分割之
神仙院B栋4楼保安·2020-07-18 21:15

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.09224论文代码：https://github.com/S
晓飞的算法工程笔记·2020-07-17 17:00

PyTorch 08： PyTorch实现迁移学习（densenet121，resnet,，alexnet等）

现在，我们来学习如何使用预训练的网络解决有挑战性的计算机视觉问题。你将使用通过ImageNet位于torchvision上训练的网络。ImageNet是一个庞大的数据集，包含100多万张有标签图像，并涉及1000个类别。.它可用于训练采用卷积层结构的深度神经网络。我不会详细讲解卷积网络，但是你可以观看此视频了解这种网络。训练过后，作为特征检测器，这些模型可以在训练时未使用的图像上达到惊人的效果。对
科学边界·2020-07-16 02:43

神经网络学习之 concat函数

在DenseNet和UNet中，常用concat函数在densenet中，concat操作如下：out=tf.concat((input1,input2,input3),3)unet网络（如下），蓝色框选处
luoying_ontheroad·2020-07-16 02:11

YOLOV3模型优化系列（一）Gaussian YOLOV3介绍

前言现在对目标检测网络算法模型YOLOV3优化的文章很多，有很多新的思想提出来了，比如focalloss，denseNet，anchorsfree以及注意力机制等。
ltshan139·2020-07-16 02:13

20185110054CSL组(天池大赛>MTWI 2018 挑战赛一：网络图像的文本识别)

简介基于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环境部署（基于Ubuntu操作系统）shsetup.sh即：pipinstallnumpyscipymatplotlibpillowpipinstalleasydictopencv-pythonkerash5pyPyYAMLpipinstallcython
NUDTDING2019·2020-07-15 18:05

DenseNet学习与实现

《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》提出了DenseNet，它用前馈的方式连接每一层与所有其他层，L层网络共有L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2}2L
zhongqianli·2020-07-15 12:36

经典CNN网络（Lenet、Alexnet、GooleNet、VGG、ResNet、DenseNet）

Lenet（1986）主要用于识别10个手写邮政编码数字，5*5卷积核，stride=1，最大池化。Alexnet（2012）卷积部分都是画成上下两块，意思是说把这一层计算出来的featuremap分开，但是前一层用到的数据要看连接的虚线。引入Group群卷积概念，最早是为了应对训练时硬件限制问题，额外的好处是减少参数，抑制过拟合，具体做法是：假设上一层的输出featuremap有N个，即通道数c
北落师门XY·2020-07-15 07:52

【语义分割小白教程】手把手教你训练自己的数据集（基于轻量级的FCN-DenseNet）

【语义分割小白教程】手把手教你训练自己的数据集（基于轻量级的FCN-DenseNet）0.任务描述：1.标注数据：1.1Labelme的安装：1.2Labelme的使用：1.3转换标注格式：2.数据的目录结构
Memory逆光·2020-07-13 21:10

DenseNet性能分析

在本系列这一篇中所说的性能，是指运算速度之类的性能。0GPU体系结构与计算性能本节的目的不是介绍GPU的体系结构，而是谈几点必要的概念以便读者能更好的理解本文所讨论的性能分析。NVIDIA的GPU和CUDA编程模型是现在深度学习的主要硬件平台，我们将基于它们进行讨论。下面的手绘图完整的展示了PC以及GPU内部的硬件结构，图中故意忽略了某些硬件单元以便集中在主要概念上。GPU的全局内存相当于PC中的
一蓑烟雨任平生·2020-07-13 15:42

语义分割--(DenseASPP )DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes

DenseASPP收录：CVPR2018(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)代码:PyTorch简介：将DeepLab系列中的ASPP和DenseNet
DFann·2020-07-13 15:03

DenseNet 密集型网络

Densenet可以用下面的这个图来表示，核心主要是DenseBlock原图在链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/37189203，这位大佬的讲解很明白没什么说的，以densenet121
foreveriver·2020-07-13 04:24

图像分割“The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation”

code::https://github.com/SimJeg/FC-DenseNetDSOD中的一篇参考文献，不需要预训练进行图像分割，同样使用了DenseNet。
cv_family_z·2020-07-13 03:19

算法工程师面试题整理2（待续）

面试题整理21.sobel算子知道吗2.twostageRCNN—cascadeRcnn，onestageyolo—RFBnet，介绍一下去雾算法3.分水岭算法4.Densenet的缺点5.手推LR6.
Tristahong·2020-07-12 21:44

《动手学深度学习》批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降

批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降批量归一化和残差网络对全连接层做批量归一化对卷积层做批量归一化残差网络（ResNet）ResNet模型稠密连接网络（DenseNet）过渡层DenseNet模型凸优化深度学习与凸优化优化在深度学习中的挑战凸性
Void_Pointer -·2020-07-12 11:01

CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions

1.摘要作者提出了一个前所未有高效的新奇网络结构，称之为CondenseNet，该结构结合了密集连接性和可学习的分组卷积模块。密集连接性有利于网络中的特征复用，而可学习的分组卷积模块则可以移除多余的特征复用之间的连接。在测试的时候，训练好的模型可以使用标准的分组卷积来实现，在实际中计算非常高效。2.介绍和相关工作深度学习模型一般都是在多个GPU上进行训练，然后再在计算资源有限的移动设备上进行部署。
seniusen·2020-07-11 22:03

Tensorflow2.0 DenseNet实现图片分类（猫狗大战）

1.DenseNet网络结构论文题目：《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.06993DenseNet
姚先生97·2020-07-11 18:59

基于STN的场景文字识别框架整理

当前场景文字识别较为主流的方法分为attentionmechanism（代表：Show,AttendandRead;Transformer-basedattention;各种各样的2DAttention）和STN+CRNN/DenseNet
Liu, Xu·2020-07-11 06:26

pytorch学习--卷积神经网络，BatchNorm，残差网络

文章目录卷积nn.Conv2d池化poolingupsampleReLUBatchNorm经典卷积神经网络ResNet残差网络DenseNet卷积Kernel_channels通常指kernel的个数Stride
bit_codertoo·2020-07-11 02:52

读Pytorch源码之AlexNet和Vgg

:\Python35\Lib\site-packages\torchvision\models\xxnet.py，这里有许多常用的网络结构的定义，包括AlexNet,ResNet,Inception,DenseNet
你好再见z·2020-07-11 01:25

批量归一化和残差网络 & 凸优化 & 梯度下降

请用代码实现一下BN1.2ResNet(残差网络)1.3DenseNet(稠密连接网络)二凸优化三梯度下降梯度下降方法解决优化问题有哪些挑战？
gbl5555·2020-07-10 21:12

pytorch预训练

Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet
zhu_Lydia·2020-07-10 14:40

深度学习基础网络概述（AlexNet、VGG、Inception、ResNet、DenseNet、注意力机制、GAN、多标签）

参考文章：综述：深度学习，图像分类，从vgg到inception,到resnethttps://blog.csdn.net/u012931582/article/details/76407235AlexNet概述：https://baike.baidu.com/item/AlexNet/22689612?fr=aladdin深入理解AlexNet网络https://blog.csdn.net/lu
yiyayiya557·2020-07-10 13:05

卷积简介

pooling卷积神经网络（LeNet）深度卷积神经网络（AlexNet）使用重复元素的网络（VGG）网络中的网络（NiN）含并行连结的网络（GoogLeNet）批量归一化残差网络（ResNet）稠密连接网络（DenseNet
SkaWxp·2020-07-10 10:43

pytorch之调用resnet、alexnet、vgg、squeezenet、densenet、inception预训练模型

pytorch调用resnet、alexnet、vgg、squeezenet、densenet、inception预训练模型from__future__importprint_functionfrom_
朴素.无恙·2020-07-10 09:40
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