Densenet

CNN发展简史——DenseNet（六）

简介这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。众所周知，最近一两年卷积神经网络提高效果的方向，要么深（比如ResNet，解决了网络深时候的梯度消失问题）要么宽（比如GoogleNet的Inception），而作者则是从feature入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数。原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf（-2017-
Residual NS·2020-08-11 03:06

深度学习系列-经典网络解读（LeNet-5，AlexNet，ZFNet，NIN，VGGNet，GoogLeNet，ResNet，DenseNet）在更

文章目录1.LeNet-51.1模型介绍1.2模型结构1.3模型特性1.LeNet-51.1模型介绍LeNet-5是由LeCunLeCunLeCun提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）[1]^{[1]}[1]，其命名来源于作者LeCunLeCunLeCun的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeN
Way_X·2020-08-11 03:29

densenet tensorflow 中文汉字手写识别

densenet中文汉字手写识别，代码如下：importtensorflowastfimportosimportrandomimportmathimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttimeimportloggingimportnumpyasnpimportpicklefromPILimportImageimporttensorflowastf
djph26741·2020-08-11 03:41

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_34128237·2020-08-11 02:19

深度/机器学习基础知识要点：CNN、ResNet、DenseNet

CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为：INPUT->[[CONV]*N->POOL?]*M->[FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式其中，AAA是卷积层输出的featuremap，D是深度动态计算过程Pooling层输出值的计算Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉FeatureMap中不重要的样本，进
szZack·2020-08-11 01:37

DenseNet论文学习笔记

DenseNet：DenselyConnectedConvolutionalNetworks目录[TOC]说明：文章中的图来自于论文中一、文章内容摘要通过以前网络的发展观察出，高精度来源于不同级别的语义理解
头狼586·2020-08-10 18:29

AI实战：pytorch版DenseNet迁移学习

前言我的另外一篇基于tensorflow的迁移学习文章：AI实战：迁移学习之使用ResNet做分类本文介绍pytorch版DenseNet迁移学习。本质：迁移学习到的是特征。
szZack·2020-08-10 13:14

AI实战：pytorch版ResNet迁移学习

ResNet详解详见：深度/机器学习基础知识要点：CNN、ResNet、DenseNet加载预训练模型特征层model.features分类层model.classifier构建basemodel，作为特征层
szZack·2020-08-10 13:43

PaddleClas-SSLD知识蒸馏方法梳理（82.4%ResNet50系列模型养成之路）

简介PaddleClas是PaddlePaddle最近开源的图像分类代码库，里面包括了目前比较常用的分类模型，ResNet、HRNet、DenseNet、ResNeXt等，配置文件里也提供了这些模型的训练脚本
Strangers_bye·2020-08-10 01:29

特征融合方式：concat和add

concat和add1.如何理解concat和add：实际上add与concat都可以理解为用于整合特征图信息，ResNet/FPN等网络结构逐元素做值的叠加而通道数是不变的，采用的add方式来融合特征；而DenseNet
小娜美要努力努力·2020-08-09 01:47

【卷积网络模型系列】轻量级卷积网络SqueezeNet的介绍与实现（Pytorch,Tensorflow）

一、背景介绍在2012年AlexNet问世以为，卷积神经网络在图像分类识别，目标检测，图像分割等方面得到广泛应用，后续大牛们也提出了很多更优越的模型，比如VGG,GoogLeNet系列，ResNet,DenseNet
9完美并不美·2020-08-08 22:19

CNN网络架构学习：Chapter-1-LetNet(附代码tensorflow)

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
蜡笔小新灬·2020-08-08 20:58

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
javastart·2020-08-08 16:41

开源项目推荐——ImageAI目标检测

ImageAIApythonlibrarybuilttoempowerdeveloperstobuildapplicationsandsystemswithself-containedDeepLearningandComputerVisioncapabilitiesusingsimpleandfewlinesofcode.支持网络框架：DenseNet-BC
律者无疆·2020-08-08 11:37

深度学习 经典网络模型对比分析 LeNet / AlexNet / VGGNet / GoogLeNet / ResNet / DenseNet

背景：imagenet比赛自2009年开赛，到2017年截赛，催生了众多经典的深度学习神经网络模型，这也就是李飞飞教授团队对行业发展的最大贡献之一。此后的很多网络模型几乎都是基于这些经典的网络模型所衍生。网络发展主要特点：网络加深，增强卷积模块LeNet：LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层。被认为是CNN的鼻祖。输入32*32*1卷积层3个：卷积的
王爷 -_-·2020-08-07 21:17

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(
·如烟··2020-08-07 21:49

DenseNet阅读笔记

在这篇论文中，我们提出了denseNet的结构，在DenseNet中每个层以前向的方式与后面的层进行连接。
冬竹子·2020-08-07 19:49

Tensorflow基础API与使用技巧总结(最快学会使用TF)

开始使用tensorflow基础api复现过各种神经网络网络算法，包括：各种网络结构如DenseNet，基础api撸出来的反响传播，非常规训练算法BinaryNet,FTPROP,网络修剪TaylorPruning
Exir-lxr·2020-08-06 12:27

计算机视觉基础知识汇总 （持续更新～）

链接DenseNet：更密集的网络，充分融合每一层级的信息（特征重用）链接
Wei Ji·2020-08-05 13:13

[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
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