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Densenet
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
深度学习
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
ML
DL
【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
深度学习-语义分割
python
深度学习
计算机视觉
语义分割
pytorch
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
人工智能
深度学习与人工智能
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
语义分割
深度学习
语义分割-目标检测论文解读
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
densenet
121
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
图像分割
深度学习
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
深度学习
python学习
机器学习
《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
动手学深度学习
深度学习
机器学习
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
论文笔记
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/1608.06993
DenseNet
姚先生97
·
2020-07-11 18:59
python
机器学习
深度学习
计算机视觉
卷积神经网络
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
场景文字识别
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
Deep
Learning
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)1.3
DenseNet
(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
动手学深度学习
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
深度学习
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
pytorch
pytorch 加载已训练好的(.pth)格式模型
文章目录1简介2下载相应模型3加载已保存的模型参考链接:网盘下载链接:1简介pytorch里有一些非常流行的网络如resnet、wide_resnet101_2、squeezenet、
densenet
等
water19111213
·
2020-07-10 06:15
Pytorch相关
【深度学习--图像分类】10分钟了解下图像识别库imageAI
提供用于图像预测的4种算法包括SqueezeNet,ResNet,InceptionV3和
DenseNet
。
开心果汁
·
2020-07-10 04:31
深度学习--图像分类
VGG、resnet预训练模型下载地址
'alexnet':'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth','
densenet
121':'http://data.lip6
小镇大爱
·
2020-07-09 23:18
笔记
论文阅读 || 深度学习之图像分类--
DenseNet
(很详细)
目录1网络结构加深的演变2Dense模块的介绍3
DenseNet
实现过程3.1
DenseNet
优点3.2网络结构4实验4.1数据处理4.2模型训练超参数4.3在CIFAR和SVHN上的实验结果4.4ImageNet
magic_ll
·
2020-07-09 20:48
论文阅读
【论文阅读笔记3】
DenseNet
和分类网络汇总
可参考:
DenseNet
简介论文:DenselyConnectedConvolutionalNetworks一、介绍这篇论文是CVPR2017的bestpaper,主要探讨了如何改进网络结构提升网络性能的方法
云若祯初
·
2020-07-09 20:16
论文阅读
Pytorch预训练模型
Pytorch预训练模型Pytorch支持预训练的模型如下Fromtorchvisionpackage:ResNet(resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152)
DenseNet
lai_cheng
·
2020-07-09 18:39
Deep
learning
深度学习——
DenseNet
121
以
DenseNet
121为例,具体看以下代码defdense_block(x,blocks,name):foriinrange(blocks):x=conv_block(x,32,name=name+'
wind_700
·
2020-07-09 18:49
深度神经网络
2d和3d cnn 解决医疗影像分析问题
crop)spacingclassweight交叉验证模型权值初始化方法Xavier正态分布kaiming正态分布方法2维的方法3维的方法方法1:方法2:结果不同模型之间的比较resnet34训练测试
densenet
huangbx_tx
·
2020-07-09 17:47
深度学习
作业
用预训练的
densenet
121模型训练cifar10数据集
densenet
121采用pytorch预训练模型,这里用cifar10作为数据集importtorchvision.modelsasmodelsimportsslssl.
hellosonny
·
2020-07-09 14:18
深度学习笔记——分类模型(七)
DenseNet
121
#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefdense_block(x,blocks,name):foriinrange(blocks):x=conv_block(x
wind_700
·
2020-07-09 08:43
深度神经网络
FlyAI-遥感影像场景分类预测经验总结
PyTorch(1)数据预处理:加权采样(2)数据增强:采用随机裁剪,随机旋转,随机翻转,随机擦除(3)模型选择:Senet154(4)模型优化:标签平滑、学习率热身(5)模型集成经验2.准确率93.12%:
DenseNet
三岁与十八
·
2020-07-09 07:35
cv
ResNet和
DenseNet
理论上来说,对神经网络添加新的层,充分训练之后应该更能够有效地降低误差。因为原模型解的空间只能是新模型解空间的子空间。也就是说,新模型可能会得出更优的解来拟合训练数据。但是在实践中却不是这样,添加过多的层后训练误差往往不降反升,即使利用批量归一化带来的数值稳定性训练能使训练深层模型更加容易,该问题依然存在。针对这个问题,何凯明等人提出了残差网络(ResNet)。其在2015年的ImageNet图像
Fronzy
·
2020-07-09 05:47
深度学习-李牧
学习笔记
教程 | 图像分类: Caltech 256数据集
为什么要用
Densenet
121模型?本项目使用在PyTorch框架下搭建的神经网络来完成图片分类的任务。由于网络输出的类别数量很大,简单的网络模型无法达到很好的分类效果,因
weixin_34417814
·
2020-07-08 18:51
CNN经典网络:
DenseNet
、SENet
DenseNetSENetDenseNet论文:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码:Tensorflow/slim特点
densenet
紧接着在resnet之后提出
傅里叶不积分1
·
2020-07-08 00:21
笔记
2019 AI procon | 张祥雨 高效轻量级深度模型的研究和实践 AI开发者大会部分内容
有限的计算复杂度实现尽可能高的模型表示能力高效的卷积计算方式深度可分离卷积例如Xception、MobileNetv1增加有效的通道数量Bottleneck结构例如ResNeXt、MobileNetv2特征服用、多特征融合例如
DenseNet
鹿鹿最可爱
·
2020-07-07 21:58
CV
Basic
2019
ai
procon
张祥雨
NAS
网络轻量化
动手造轮子:
DenseNet
classdenseNet(nn.modual):def__inital__(self,input_dim=10,output_dim=10,kernel_size=1,stride=1):super(
denseNet
dgi_ace
·
2020-07-07 08:20
深度学习
Keras实现
DenseNet
结构操作
DenseNet
结构在16年由HuangGao和LiuZhuang等人提出,并且在CVRP2017中被评为最佳论文。
·
2020-07-06 15:27
【深度学习入门】Paddle实现手写数字识别详解(基于
DenseNet
)
【深度学习入门】Paddle实现手写数字识别(基于
DenseNet
)0.闲言碎语:1.MNIST数据集:2.
DenseNet
详解:2.1ResNet(颠覆性的残差结构):2.2
DenseNet
(跨层链接的极致
Memory逆光
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2020-07-06 06:21
深度学习-图像识别
深度学习-基础
Paddle项目
T3D基于
DenseNet
可变时序的3D视频行为识别网络
Temporal3DConvNets:NewArchitectureandTransferLearningforVideoClassification论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.08200最近读了一篇关于行为识别方向的文章《Temporal3DConvNets:NewArchitectureandTransferLearningforVideoClassific
深沉的背影
·
2020-07-06 05:43
行为识别
DenseNet
Models for Tiny ImageNet Classification(翻译+代码)
PS:个人学习记录;有问题请留言,看到会回复!谢谢!原文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.10429摘要:本文提出了两种基于微型ImageNet数据集的图像分类模型。我们基于密接卷积网络的思想从无到有地建立了两个截然不同的网络。根据该数据集的图像分辨率,通过计算卷积层的接收场,设计了网络结构。我们还使用了一些与图像增强和循环学习率相关的非常规技术来提高模型的准确性。该网络
( •̆ ᵕ •̆ )◞♡
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2020-07-06 05:56
论文翻译
神经网络
tensorflow
深度学习
LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetInception-ResNet-v2、FractalNet、
DenseNet
2006年Hinton他们的SciencePaper再次引起人工神经网络的热潮,当时提到,2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要
deep_learninger
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2020-07-05 18:08
深度学习
caffe
SqueezeNet模型参数降低50倍,压缩461倍
DenseNetCNN网络从Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,DeepResidualLearning,FractalNet,
DenseNet
。网络越来越深,越来越宽。
deep_learninger
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2020-07-05 18:08
卷积神经网络的网络结构——CondenseNet
CondenseNet是作者在
DenseNet
基础上进行改进,集合了分组卷积、稠密连接、剪枝等。实验证明,CondenseNet比前沿的MobileNet和ShuffleNet性能更好。
Peanut_范
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2020-07-05 18:58
网络结构
[paper] Bags of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
随着深度学习的发展,不断有新的网络结构被提出,例如VGG,NiN,Inception,Resnet,
DenseNet
,NASNet等。伴随着新的网络结构的诞生,分类准确率也在不断上升。
四月晴
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2020-07-05 12:57
计算机视觉
paper
图像处理
新冠肺炎CT识别COVID-CT(二)| 深度之眼Pytorch打卡(八):新冠肺炎CT影像识别(二分类 | 逻辑回归)
作者给了一个用torchxrayvision中的
DenseNet
模型在COVID-CT数据集上的训练、验证和测试代码,其中
DenseNet
是预训练好的。
意疏
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2020-07-05 12:34
智慧医疗
PyTorch
pytorch从头训练自己的图像分类模型并利用flask部署模型
在一些图像分类比赛中也可以获得不错的成绩,亲测可用利用pytorch实现图像分类,其中包含的
densenet
,resnext,mobilenet,efficientnet等图像分类网络,可以根据需要再行利用
lxztju
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2020-07-04 23:51
深度学习代码
深度学习
图像识别
如何让你的YOLOV3模型更小更快?
前言之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七|ICCV2017的一篇模型剪枝论文,也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/ResNet/
DenseNet
just_sort
·
2020-07-04 20:54
目标检测
OpenVINO之六:转换MXNet模型
MXNet模型2-1Classificationmodels:VGG-16VGG-19ResNet-152v1SqueezeNet_v1.1InceptionBNCaffeNetDenseNet-121
DenseNet
mingo_敏
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2020-07-04 01:39
OpenVINO
pytorch从头训练自己的图像分类模型并利用flask部署模型
利用pytorch实现图像分类,其中包含的
densenet
,resnet,resnext,mobilenet,efficient
lxztju
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2020-07-04 00:38
【知识星球】分组卷积最新进展,全自动学习的分组有哪些经典模型?
CondenseNet以前我们给大家讲了许多的分组网络,如果分组本身可以学习,而不是通过预先定义的规则,可能取得更好的效果,其中的一个典型代表就是condensenets,这是一个效率更高的模型,它是对
densenet
言有三
·
2020-07-04 00:11
python+LeNet+mnist手写数字识别+gpu运行
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
Mr_FengT
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2020-07-01 11:08
pytorch
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