dense

【tensorflow】全连接层函数tf.layers.dense()原理

TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理-jianshuhttps://www.jianshu.com/p/3855908b4c29最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层
电子小白—豪狗八剑！·2023-01-17 09:14

如何取出 tf.layers.dense 定义的全连接层的weight和bias参数值

[原创]如何取出tf.layers.dense定义的全连接层的weight和bias参数值TensorFlow版本：1.14.0Python版本：3.6.8在TensorFlow中，tf.layers.dense
青松愉快·2023-01-17 09:14

Tensorflow学习之tf.layers.dense()

1.tf.layers.dense()首先，TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense()，方便了开发者自己手动构造权重矩阵WWW和偏移矩阵bbb，利用矩阵乘法实现全连接层。
捌椒·2023-01-17 09:43

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388论文代码：https://github.com/implus/GFocal一阶段检测器基本将目标检测定义为密集的分类和定位(即包围框回归)。分类通常采用FocalLoss优化方法，锚框定位通常在狄拉克分布下学习。一阶段检测器最近的一个趋势是引入单个预测分支来估计定位质量，其中预测的质量有助于分类，从而提高检测性能。本文探讨了
小小小~·2023-01-17 08:48

目标检测：Generalized Focal Loss（NIPS2020）

GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetectionCCF-AXiangLi/
cartes1us·2023-01-17 08:16

目标检测：Generalized Focal Loss V2（CVPR2020）

GeneralizedFocalLossV2:LearningReliableLocalizationQualityEstimationforDenseObjectDetectionCCF-AXiangLiWenhaiWangXiaolinHuJunLiJinhuiTangJianYangcomputervisionandpatternrecognitionarXiv
cartes1us·2023-01-17 08:16

《Deep Surface Light Fields》论文调研

Asurfacelightfieldrepresentstheradianceofraysoriginatingfromanypointsonthesurfaceinanydirections.Traditionalapproachesrequireultra-densesamplingtoensuretherenderingquality
HongyuJin·2023-01-16 21:59

视觉SLAM学习笔记

中英文对照表中文英文计算机视觉ComputerVision人工智能ArtificialIntelligence单目相机Monocular双目相机Stereo深度相机RGB-D视差Disparity稀疏Sparse稠密Dense
Jeet173·2023-01-16 16:53

ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling `build()` or calling

dropout_rate))model.add(LSTM(units=100,input_shape=(90,7)))model.add(Dropout(dropout_rate))model.add(Dense
sisiel·2023-01-16 12:43

论文阅读之DenseASPP

而空洞卷积能够在不牺牲特征空间分辨率的同时增大特征感受野计算方式：二、ASPP将不同扩张率的空洞卷积特征级联到一起，其是由Densenet的启发而来：用HK,d(x)来表示一个空洞卷积，缺陷：ASPP模块在尺度轴上特征分辨率还不够密集
qxq_sunshine·2023-01-16 11:59

空间金字塔池化_回顾语义分割—DenseASPP （密集空洞空间金字塔池化）

引言在分辨率大，分割目标尺度范围广的语句分割任务中，长距离的上下文信息以及不同尺度的信息对于分割结果十分重要。所以为了增大卷积但感受野，常常对提取的featuremap进行池化以达到感受野增大的效果，同时通过跳跃连接来结合多尺度的信息。存在的问题由于池化是一种直接粗暴的方式，所以每一次池化后都会牺牲空间分辨率，多次池化后可能造成信息丢失而影响分割效果提出的方法论文地址https://ieeexpl
weixin_39637285·2023-01-16 11:59

附代码 DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes论文解读

DenseASPPforSemanticSegmentationinStreetScenes论文解读代码地址：https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch
向上的阿鹏·2023-01-16 11:59

DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes

DenseASPPforSemanticSegmentationinStreetScenes摘要语义图像分割是自动驾驶中最基本的街景理解任务，高分辨率图像中的每个像素都被归为一组语义标签。
Lucifer1217·2023-01-16 11:57

(DenseASPP )DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes

但对于街景分类任务来说，并不能达到很好的效果，所以提出了密集型的ASPP，DenseASPP模型。ASPP模块扩展卷积
小镇大爱·2023-01-16 11:57

图像分割经典论文调研：DeepLabV3、DeepLabV3+、DenseASPP

引言：本文选取了三篇图像分割初期的经典论文：DeepLabV3、DeepLabV3+、DenseASPP，重点关注每篇论文要解决什么问题、针对性提出什么方法、为什么这个方法能解决这个问题文章目录DeepLabV3
落叶随峰·2023-01-16 11:27

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN的一些理解

摘要以往目标检测的backbone需要更多的计算资源，作者提出的跨阶段局部连接在不减少精度的前提下可以减少20%的计算量，CSPNet可以去取代以ResNet，ResNext和DenseNet为backbone
liiiiiiiiiiiiike·2023-01-16 09:39

CSPNet网络

CSPNet网络一、提出原因二、CSPNet结构分析2.1DenseNet2.2跨阶段局部DenseNet2.3局部稠密块2.4局部传输层一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络
百度森森·2023-01-16 09:38

【网络结构设计】6、CSPNet | 一种加强 CNN 模型学习能力的主干网络

文章目录一、背景二、方法2.1DenseNet网络结构2.2CrossStagePartialDenseNet2.3将CSPNet和其他结构结合三、效果论文：CSPNet:AnewbackbonethatcanenhancelearningcapabilityofCNN
呆呆的猫·2023-01-16 09:07

神经网络的搭建

首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_init
AI耽误的大厨·2023-01-16 06:35

论文翻译《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.GeneralObjectDetection2.2.Few-ShotLearning2.3.Few-ShotObjectDetection3.Method3.1.Prel
薛铁钢·2023-01-16 04:19

KITTI & Waymo双SOTA！基于稠密体素多模态融合的3D目标检测

论文标题：DenseVoxelFusionfor3DObjectDetection作者单位：UniversityofTo
自动驾驶之心·2023-01-16 00:49

神经网络中为什么要用到激活函数？为什么要用到不同的激活函数？

Tensorflow实现：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimport.Sequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensemodel
dreamer_2001·2023-01-15 14:42

Squeeze Excitation Module 对网络的改进分析

那思考densenet显式连接各层，resnet可以连到，DN为何要再
dingzhi1945·2023-01-15 12:04

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）

发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN-->GoogLeNet-->ResNet-->DenseNet-->ResNeXt--->EfficientNet神经网络年份标签作者
路人贾'ω'·2023-01-15 11:31

chainer-图像分类-DenseNet代码重构【附源码】

文章目录前言代码实现调用方式前言本文基于chainer实现DenseNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算DenseNet的参数量。
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:02

PyTorch - 常见神经网络

LeNetAlexNetDropoutAlexNet网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG各网络VGG-16网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRULeNet1998
伊织code·2023-01-15 09:53

多模态情绪识别调研

多模态情绪识别调研问题定义情绪Emotion多模态Multi-modal融合算法决策融合特征融合多模态HMM受限/深度玻尔兹曼机（Restricted/DeepBoltzmannMachine）不同设计的网络结构DenseMultimodalFusionMultimodalTransferModuleGATEDMULTIMODALUNITSEmotiConLateFusionofMultimoda
来碗拿铁️·2023-01-15 07:35

【论文速递】ECCV2022 - 密集高斯过程的小样本语义分割

【论文速递】ECCV2022-密集高斯过程的小样本语义分割【论文原文】：DenseGaussianProcessesforFew-ShotSegmentation获取地址：https://arxiv.org
凤⭐尘·2023-01-15 06:43

用于心电疾病诊断的深度学习模型库

ECG_NetsBaselinemodelcollectionofdeeplearningappliedintoECGs.Thosebaselinemodelsinclude1D-ResNet,1D-DenseNet
处女座程序员的朋友·2023-01-15 01:08

【代码复现】DIF-Net: Deformed Implicit Field: Modeling 3D Shapes with Learned Dense Correspondence复现记录

代码网址：DIF-Net论文网址：Arxiv-DeformedImplicitField:Modeling3DShapeswithLearnedDenseCorrespondence一、论文理解本小节仅记录一些个人对这篇论文的理解
passer__jw767·2023-01-14 09:37

OpenPCDet解析

2.2数据处理流程2.3模型拓扑的依赖关系2.4模型的前向传播和最优2.5模型2.5.1detector2.5.23Dbackbonenetwork2.5.32DBackbonenetwork2.5.4Denseheads2.5.5RoIH
zyw2002·2023-01-13 21:43

老卫带你学---keras画acc和loss曲线图

importprint_functionimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense
老卫带你学·2023-01-13 10:07

利用tensorflow.keras创建四层神经网络并绘制loss和accuracy曲线，打印和生成神经网络模型图

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.modelsimportSequential#引入引入网络模型fromtensorflow.keras.layersimportDense
如若是说·2023-01-13 10:35

SemanticFusion（已开源）环境搭建与配置(16.04/18.04)

SemanticFusion:Dense3DSemanticMappingwithConvolutionalNeuralNetworks语义融合：使用CNN的稠密3D语义建图搭建semanticFusion
つき·2023-01-13 00:33

keras学习笔记

()用于指定随机数生成时所用算法开始时的整数值（*）np.random.seed(1337)fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportmatplotlib.pyplotasplt
akulululu·2023-01-12 23:56

Pytorch、TensorFlow、Keras如何固定随机种子

可能引入随机性的地方cuDNN中大量nondeterministic的算法GPU多线程多个num_workers带来的随机性来自复杂模型的随机性（比如一些版本的RNN和LSTM、Conv、Dropout、Dense
木头年糕·2023-01-12 23:51

高光谱图像域适应论文（一）Unsupervised Domain Adaptation With Dense-Based Compaction for Hyperspectral Imagery

前言本文主要是在ADDA的基础上采用了以Densenet为框架的特征提取器网络，需要注意的地方就是本文末Eq7,如何进行域混淆。什么是DenseNet?
shawchan9·2023-01-12 18:54

机器学习之keras：keras中的complie、fit、predict、save函数说明

一、模型定义keras中模型定义十分简单，主要通过add函数来添加layers，而这些layers包含比如卷积层Conv2D、池化层Pool，全连接层Dense,激活函数层Activation等。
JacksonKim·2023-01-12 17:36

Anchor-free目标检测综述 -- Dense Prediction篇

 早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以FasterR-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习
晓飞的算法工程笔记·2023-01-12 16:19

torch.onnx.export(model, input, "xxx.proto", verbose=True)出现问题

想从pytorch中得到xxx.proto时候发现出现以下问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/leon/Leon/sparse-to-dense-Leon
LeonSun_0101·2023-01-12 16:42

Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction阅读笔记

Channel-wiseKD阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ResearchObject(四)ProblemStatement(五)Method5.1spatialdistillation5.2Channel-wiseDistillation(六)Experiments6.1实验设置6.2和最近knowledgeDistillation方法相比6.3消融实验6.4目标检测任务(七
不知道叫啥好一点·2023-01-12 13:31

浅谈Anchor-Free发展历程

1.早期探索：DenseBox:https://arxiv.org/abs/1509.04874YOLO:https://arxiv.org/abs/1506.026402.基于关键点：CornerNet
lighten-1996·2023-01-12 10:32

GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦

-05来源：CVer微信公众号原文：GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦前言Anchor-free目标检测无疑是近一两年内目标检测非常重要的研究方向之一，Amusi觉得特别是得益于DenseBox
Amusi（CVer）·2023-01-12 10:57

Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation

为此，提出Short-TermDenseConcatenatenetwork(STDCNet
写个翻译·2023-01-12 02:48

一维Unet+Resnet实现

网络结构Unet，实现一维信号denseprediction，如EEG情绪识别，受干扰信号修复，不同的任务需要设计不同的损失函数。
MatthewIsBig·2023-01-12 02:16

COVID-CT新冠肺炎检测（DenseNet网络）

2020年新冠肺炎席卷全球，经过科学家的研究发现，新冠病毒经过呼吸道，进入我们的肺部。我们的肺部，绝大部分都是肺泡，而肺泡里面是空气。由于空气对X射线的衰减很小，即CT数很小，所以健康肺部在CT图中基本是黑色的。新冠病毒到达肺部之后，通过肺泡孔扩散，然后附着在肺泡上皮，其间会引起我们免疫系统的反应，大量免疫细胞会去和新冠病毒大战，这些会改变肺泡的物理性质（如肺泡肿胀、肺泡间隔液体的渗出，肺泡间隔增
Blue Hole·2023-01-11 15:41

【论文阅读】RAL2022: Make it Dense: Self-Supervised Geometric Scan Completion of Sparse 3D LiDAR Scans in

0.参考与前言论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9812507代码链接：https://github.com/PRBonn/make_it_densevdbfusion
Kin__Zhang·2023-01-11 13:46

[论文阅读-NeRF+SLAM]NeRF-SLAM：使用神经辐射场表征的实时稠密单目SLAM系统

NeRF-SLAMNeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields第一个结合稠密单目SLAM和层次化体素神经辐射场（hierarchicalvolumetricneuralradiancefields
一杯半开水·2023-01-11 12:40

F.torch.sigmoid

importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFX=torch.tensor([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]],dtype=torch.float32)torch.random.manual_seed(420)dense
Dini_Dini·2023-01-11 11:30

alexnet实现cifar-10分类

Alexnetalexnet网络结构网络各层AlexNet参数数量使用到的激活函数Relu函数激活函数Relu激活函数简介Relu激活函数代码实现softmax激活函数kerasKeras是什么keras常用函数Dense
郭小傻·2023-01-11 06:40
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