Densenet

卷积神经网络系列以及代码实现继往开来的backbone（Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）

继往开来的backbone（卷积神经网络系列）(Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）LeNet首先看一下网络图这时候的卷积神经网络是没有
just-solo·2022-11-23 09:31

CNN经典模型之ALexNet、ResNet、DenseNet总结和比较

目录ALexNet(2012研究背景思路和主要过程网络模型数据增强主要贡献点ResNet(2015研究背景思路和主要过程Residualblock(残差块)和shortcutconnections(捷径连接)bottleneckblock-瓶颈模块主要贡献点:Denset(2017研究背景思路和主要过程DenseBlock+Transitio结构主要贡献和启发总结与思考ALexNet(2012研究
我超爱Debug·2022-11-23 08:32

Pytorch CIFAR10图像分类 DenseNet篇

PytorchCIFAR10图像分类DenseNet篇文章目录PytorchCIFAR10图像分类DenseNet篇4.定义网络（DenseNet）DenseNet的网络结构BottleneckTransitionDenseNet-BC5
风信子的猫Redamancy·2022-11-23 04:11

统计官方模型的参数量和计算量

ModelParams(M)FLOPs(G)alexnet61.100.71densenet1217.982.90densenet16128.687.85densenet16914.153.44densenet20120.014.39googlenet6.621.51inception_v323.835.75mnasnet0
玄云飘风·2022-11-22 22:18

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——卷积层)

再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络数整个检测算法的“骨架”，也被称为BackboneBackbone是物体检测技术的基础，其中也涌现除了多种经典结构，如VGGNet、ResNet和DenseNet
丁天牛·2022-11-22 11:27

深度学习-backbone网络模型

1.VGG2.ResNet3.DenseNet4.ResNeXt相关代码参考：PyTorch实现ResNeXt5.ResNeSt在ResNeXt的分组结构基础上，继续对每组划分R个split，执行SplitAttention
ReaFly·2022-11-22 11:51

UNet++ (Nested U-Net) 阅读笔记：A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation

UNetPlusPlus引言原始的UNet直接将来自解码器子网络具有语义的粗粒度的特征图与来自编码器子网络具有低级别的细粒度的特征图concatenate起来，这样会产生semanticgap结构作者灵感来自于DenseNet
Fan72·2022-11-22 07:29

RepVGG：让VGG风格的ConvNet再次伟大起来

随着Inception[33，34，32，19]、ResNet[12]和DenseNet[17]的出现，许多研究兴趣转向了设计良好的架构，使得模型越来越复杂。
Mick..·2022-11-22 02:17

CNN卷土重来！超越Transformer！FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt

本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯
Amusi（CVer）·2022-11-21 16:13

错误处理：RuntimeError: [enforce fail at ..\caffe2\serialize\inline_container.cc:145] . PytorchStreamRead

pytorch加载程序的时候，出现以下问题resnet=timm.create_model('densenet121',num_classes=1000,pretrained=True)model=torch.nn.Sequential
UQI-LIUWJ·2022-11-21 08:11

学习资源-20220309

githubhttps://github.com/zziz/pwc深度学习领域的文章和代码(按年份来排的)pytorch-cifar100实现ResNet,DenseNet,VGG,GoogleNet,
翁乐安·2022-11-21 06:37

【pytorch】预训练模型的使用

pytorch自带有一些高级的复杂模型，我们可以通过torchvision.models调用，例如torchvision.models.densenet169(pretrained=True)就调用了densenet169
一起来学深度学习鸭·2022-11-20 18:19

yolov5（6.1）学习历险记

常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。（其中yolov5s采用CSPD
旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:05

“上采样”与“反卷积”

在阅读YOLO模型和DenseNet网络模型的时候，对“上采样”和“反卷积”的概念不甚理解，查阅了一些资料，整理如下。并附上pytorch实现上采样的源码。
一只眠羊e·2022-11-20 13:43

tensorflow2.x --------------------DenseNet-----------------------------

用tensorflow2.4实现了DenseNet-121,训练基于ImageNet图像数据集，图片输入大小为224x224。
啥都会点的大秀·2022-11-20 08:22

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer！FAIR重新设计纯卷积新架构

本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯
Tom Hardy·2022-11-20 01:27

【搬运】九大经典CNN框架汇总

详解深度学习之经典网络架构（十）：九大框架汇总_chenyuping333的博客-CSDN博客DenseNet算法详解_AI之路-CSDN博客_densenet
Salmon_lee·2022-11-19 15:30

计算机视觉 | 面试题：21、特征融合concat和add的区别

问题在网络模型当中，经常要进行不同通道特征图的信息融合相加操作，以整合不同通道的信息，在具体实现方面特征的融合方式一共有两种，一种是ResNet和FPN等当中采用的element-wiseadd，另一种是DenseNet
Mrrunsen·2022-11-19 13:57

IVIF:multi-scale densenet

UNFusion:Aunifiedmulti-scaledenselyconnectednetworkforinfraredandvisibleimagefusion（UNFusion:用于红外和可见光图像融合的统一多尺度密集连接网络）大多数基于深度学习的方法主要侧重于卷积操作来提取局部特征，但没有充分考虑其多尺度特征和全局依赖性，这可能会导致融合图像中目标区域和纹理细节的丢失。为此，我们在本文中提
小郭同学要努力·2022-11-19 11:27

2022.11.13 第七次周报

文章目录前言一、文献阅读《ConvolutionalNetworkswithDenseConnectivity》DenseNet提出DenseNet介绍影响因子生长速率瓶颈层宽度压缩因子DenseNet
杨幂臭脚丫子·2022-11-19 08:57

2022.11.5 学习周报

文章目录摘要文献阅读1、题目2、摘要3、网络结构3.1网络示意图3.2稠密块3.3DenseNets结构的网络配置4、问题的提出5、DenseNet5.1普通卷积5.2残差结构5.3密集连接6、实验6.1
MoxiMoses·2022-11-19 08:11

Pytorch学习笔记——DenseNet模型

1.代码importtimeimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisiondevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')defconv_block(in_channels,out_channels):blk=
Scarletteocat·2022-11-19 07:52

CNN---用于图像分类的经典的卷积神经网络CNN

网络架构2.模型介绍3.模型特点三、VGGNet1.模型架构2.模型简介3.模型特点四、GoogLeNet1.网络架构2、模型解析3、模型特点五、ResNet（深度残差网络）1、模型解析2、模型特点六、DenseNet1
qq_32790593·2022-11-19 04:29

卷积神经网络发展（网络骨架：Backbone）

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
AI路上的小白·2022-11-19 04:53

常见的卷积神经网络模型

5.2残差网络背后的原理5.3ResNet能够解决的问题5.4网络退化的原因六：DeepResidualLearning七：DenseNet八：M
雨落的太敷衍..·2022-11-19 03:43

pytorch用自己数据集训练Unet

比如结合DenseNet和Unet的FCDenseNet,Unet++一、Unet网络介绍论文：https://arxiv.org/abs/1505.
专业女神杀手·2022-11-18 08:45

深度学习入门（三十四）卷积神经网络——DenseNet

深度学习入门（三十四）卷积神经网络——DenseNet前言卷积神经网络——DenseNet教材1从ResNet到DenseNet2稠密块体3过渡层4DenseNet模型5训练模型6小结参考文献前言核心内容来自博客链接
澪mio·2022-11-15 13:06

PyTorch搭建预训练AlexNet、DenseNet、ResNet、VGG实现猫狗图片分类

其中AlexNet和ResNet均在笔记本电脑上运行，GPU为3050Ti；DenseNet和VGG在colab上运行，显卡为TeslaT4：Ale
Cyril_KI·2022-11-13 11:56

【pytorch】预训练模型的使用

pytorch自带有一些高级的复杂模型，我们可以通过torchvision.models调用，例如torchvision.models.densenet169(pretrained=True)就调用了densenet169
学渣渣渣渣渣·2022-11-09 12:46

DenseNet网络结构详解及代码复现

1.DenseNet论文详解Abstract:如果在靠近输入和靠近输出层之间包含更短的连接，那么卷积神经网络可以很大程度上更深，更准确和高效地进行训练。
何如千泷·2022-11-07 21:42

【网络结构设计】4、DenseNet | 通过密集连接让信息实现层间最大流动的主干网络

文章目录一、背景二、方法三、效果论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks代码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet出处：
呆呆的猫·2022-11-07 17:25

DenseNet重点介绍和源码分享

因此DenseNet基于这一特性，不在盲目的增加网络层数，而是参考ResNet出现的问题，ResNet将每一个模块的输出和原始输入数据相加作为最后的输出，而DenseNet是将每一个模块中，每一个卷积层的输入都是来自其之前所有卷积层的输出
Philo`·2022-11-06 07:04

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）

卷积神经网络（DenseNet）识别Fashion-MNIST数据集（Pytorch版）1.前言1.1案例介绍1.2环境配置1.3模块导入2.图像数据准备2.1训练验证集的准备2.2测试集的准备3.卷积神经网络的搭建
奔跑的chanchanchan·2022-11-06 07:27

李沐_动手学深度学习第5章卷积神经网络第二部分_笔记

）2.深度卷积神经网络（AlexNet）3.使用重复元素的网络（VGG）4.网络中的网络（NiN）5.含并行连结的网络（GoogLeNet）6.批量归一化7.残差网络（ResNet)8.稠密连接网络（DenseNet
爱敲代码的小雨·2022-11-01 19:14

卷积神经网络架构

==ResNet==-里程碑式创新DenseNet-密集连接卷积网络1.LeNet-5第一个卷积神经网络，开始的目的是用来识别数字的。
闲看庭前梦落花·2022-11-01 11:25

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

目录ImageNet预训练模型库模型库概览图SSLD知识蒸馏预训练模型ResNet及其Vd系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception
libo-coder·2022-10-31 03:57

pytorch不加载fc_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
weixin_39745013·2022-10-29 13:52

Pytorch预训练模型以及修改

参考Pytorch预训练模型以及修改-云+社区-腾讯云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
Wanderer001·2022-10-29 13:51

LeNet | AlexNet | VGG | NiN | GoogLeNet | ResNet | DenseNet (CNN模型) - PyTorch

卷积神经网络笔记一、LeNet二、深度卷积神经网络(AlexNet)三、使用块的网络(VGG)四、网络中的网络(NiN)五、含并行连结的网络(GoogLeNet)六、残差网络(ResNet)七、稠密连接网络(DenseNet
葫芦娃啊啊啊啊·2022-10-21 15:22

图像分类之经典卷积神经网络AlexNET、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet

1、CNN的架构模型  CNN是一种前馈网络，即信息流从输入到输出都是单向的。正如人工神经网络(ANN)是受生物学启发的，CNN也是。大脑的视觉皮层由简单细胞和复杂细胞交替组成(Hubel&Wiesel,1959,1962)，这激发了他们对CNN架构的设计。CNN的架构有多种变体，通常，它们由卷积层和池化层(subsampling)组成，这些层被分组成模块。在前馈网络中，最后会连接一层或多层全连接
Jiraiya90·2022-10-21 15:51

经典论文阅读笔记——AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

  近期读了一些经典论文，本博客主要是基于CNN方面经典的网络做一下总结，基于自己对论文的理解和向他人博客的学习总结。AlexNet  AlexNet是2012年由深度学习之父Hinton的学生Alex提出的，其在图像处理方面优异的表现开创了一个新时代。这篇文章个人感觉偏重于工程性应用，尽管说许多idea放在今天已经不太实用了（现在有更好的方法和模型），但是在十年前能做出这样的成果确实是难能可贵的
gailj·2022-10-21 15:20

神经网络中concat与add的区别

xys430381_1/article/details/88355956一、如何理解concat和add的方式融合特征在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wiseadd来融合特征，而DenseNet
阿委困的不能行·2022-10-19 14:49

YOLOv4 改进 | 记录如何一步一步改进YOLOv4到自己的数据集（性能、速度炸裂）

改进后的YOLOv4网络架构如下：通过在Backbone中集成DenseNet来优化特征传播和重用，使检测精度和速度最大化，在Backb
Tom Hardy·2022-10-16 12:00

YOLO 图文入门 04 v4 PAN，SAM（含代码+原文）

文章目录前言背景一、网络结构1.1Backbone（骨干）DenseBlock&DenseNet1.2Neck（颈）多尺度特征金字塔PANetSAMSPPNet二、YOLOv4的改进方法2.1带上SPPNet2.2
湘粤Ian·2022-10-12 22:51

动手学习深度学习 07：现代卷积神经网络（AlexNet、VGG、NiN、GoogleNet、批量归一化、ResNet、DenseNet）

文章目录01深度卷积神经网络-AlexNet1、学习表征1.1、缺少的成分：数据1.2、缺少的成分：硬件2、AlexNet2.1、模型设计2.2、激活函数2.3、容量控制和预处理2.4、读取数据集2.5、训练02使用块的网络-VGG1、VGG块2、VGG网络3、训练模型4、代码汇总5、小结03网络中的网络-NiN1、NiN块1.1、概述1.2、实现2、NiN模型3、训练模型4、小结04含并行连结的
DLNovice·2022-10-11 14:43

论文笔记系列：主干网络（二）-- DenseNet

✨写在前面：强烈推荐给大家一个优秀的人工智能学习网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。稠密连接卷积神经网络DenselyConnectedConcolutionalNetworks论文链接：DenselyConnectedConvolutionalNetworks前言:Dense
GoAI·2022-10-06 07:28

ResNet论文翻译-Deep Residual Learning for Image Recognition

经典分类网络（传送门）：目录索引、LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception、DenseNet、SeNet。
alex1801·2022-10-03 07:57

VGG一维复现pytorch

比起GoogLeNet，ResNet和DenseNet来简直就是小学生难度。
浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:54

DenseNet一维复现pytorch

DenseNet复现DenseNet网络是2017年提出的一种借鉴了GoogLeNet的Inception结构，以及ResNet残差结构的一种新的稠密类型的网络，既利用残差结构避免网络退化，又通过Inception
浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:54

LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorch-含视频手敲教程

，毫无疑问就需要了解不同类型模型的特点，然后在对每一类模型有一定基础的了解上，再进行创新，目前主要有的经典模型有LeNet-AlexNet-ZFNet-VGGNets-GooLeNet-ResNet-DenseNet
浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:23
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