densenet

keras实现densenet和Xception的模型融合

我正在参加天池上的一个竞赛，刚开始用的是DenseNet121但是效果没有达到预期，因此开始尝试使用模型融合，将Desenet和Xception融合起来共同提取特征。
csliudh·2018-04-05 20:08

DenseNet

本文中，作者基于上述观察提出了DenseNet，该网络中任意两个层之间都包含shortconnection，所以DenseNet共包含了L(L+1)/2个directconnections。
cdknight_happy·2018-04-05 13:50

深度学习【34】DenseNet

DenseNet将跳跃连接做到了极致。DenseNet的优点：防止梯度弥散，加强特征传播，有利特征融合，减少参数量。
DCD_Lin·2018-04-02 11:50

tensorflow 踩坑记之batch_norm

近日在跑densenet，发现训练集和测试集的准确率相差甚远：须知这是个二分类问题，晕........再三检查代码，甚至将刚训练过的数据再喂进去跑，准确率竟然很低，至此检查到training_flag的问题
sirius_black_·2018-03-26 13:43

基于tf-slim框架的DenseNet实现

最近正好研究了一下DenseNet，这里基于tf-slim框架并结合论文实现一个DenseNet网络，并用来进行训练。
昌山小屋·2018-03-23 10:04

基于tf-slim框架的DenseNet实现

最近正好研究了一下DenseNet，这里基于tf-slim框架并结合论文实现一个DenseNet网络，并用来进行训练。
昌山小屋·2018-03-23 10:04

使用tensorflow 的slim模块fine-tune resnet/densenet/inception网络，解决batchnorm问题

使用tffine-tuneresnet模型前言使用tensorflow踩了很多的坑，尤其是使用tf的slim模块的时候，其中batchnorm的问题困挠了我很久，问题表现如下：训练结果很好，测试的时候is−trainingis−training设置成false测试结果很差，设置成true测试结果恢复正常训练结果很好，但是测试的结果要差上不少但是tensorflow官方提供的常见的网络代码以及与训练
Double_V_·2018-03-19 21:17

ResNet个人理解

2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPRbestpaper的锋芒。
nini_coded·2018-03-16 15:32

【论文笔记】DenseNet

介绍卷积神经网络(CNNs)已成为视觉物体识别领域占据主导的机器学习方法。虽然訪方法最初于20年前提出，但直到最近由于硬件性能和网络结构上的改善才真正意义上实现深层的CNNs训练。随着CNNs层次越来越深，新的问题随之出现。输入信息或者说梯度当经过众多层到达网络底端后会消失。这篇论文提出了一种新的连接模式：为最大化网络之间的信息流动，我们将网络中的每一层与其它层直接相连。每一层都从它之前的所有层中
昌山小屋·2018-03-11 09:05

【论文笔记】DenseNet

介绍卷积神经网络(CNNs)已成为视觉物体识别领域占据主导的机器学习方法。虽然訪方法最初于20年前提出，但直到最近由于硬件性能和网络结构上的改善才真正意义上实现深层的CNNs训练。随着CNNs层次越来越深，新的问题随之出现。输入信息或者说梯度当经过众多层到达网络底端后会消失。这篇论文提出了一种新的连接模式：为最大化网络之间的信息流动，我们将网络中的每一层与其它层直接相连。每一层都从它之前的所有层中
昌山小屋·2018-03-11 09:05

DenseNet

原文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993DenseNet原版代码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet创新点：DenseNet
春枫琰玉·2018-03-07 20:56

DenseNet

原文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993DenseNet原版代码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet创新点：DenseNet
春枫琰玉·2018-03-07 20:56

深度学习总结（lecture 10）DenseNet

lecture10：DenseNet目录lecture10：DenseNet目录1、DenseNet网络结构2、稠密连接、优点3、DenseNet-BC代码4、一些实验及结论5、另外一些解释6、原作者的一些解释
九方先生·2018-03-03 11:53

从AlexNet到DenseNet，再到SENet，一文看懂图像分类领域的突破性进展

本文转自将门创投（thejiangmen）来源|ParallelDots编译|TomRen深度学习模型近年来在图像分类领域的能力得到了指数级的提升，并成为了AI领域最为活跃的研究领域。但其实深度学习的历史并不长，YannLecun在1998年的时候发表了卷积神经网络的前言探索，但是在深度学习真正爆发之前经历了多年的沉积。几年来深度学习的爆发归功于机器处理能力的大幅提升（GPU），以及海量的数据（I
AI科技大本营·2018-02-11 00:00

DenseNet解读

DenseNet优势：（1）解决了深层网络的梯度消失问题（2）加强了特征的传播（3）鼓励特征重用（4）减少了模型参数DenseNet的网络基本结构如上图所示，主要包含DenseBlock和transitionlayer
watersink·2018-02-06 16:04

轻量级网络模型优化进化史总结——Inception V1-4，ResNet，Xception，ResNeXt，MobileNe，,ShuffleNet，DenseNet

摘要网络从轻量级的LeNet到更深层结构的经典AlexNet、VGG等网络结构，对于无论是recognition还是classification的精确度都有了一个很好的提升，但随之而来也带来了许多问题。例如在训练中常常会遇到的梯度弥散/爆炸、过拟合、欠拟合、泛华性能差、准确度退化等等，以及随着网络变深带来的运算时间、空间的代价剧增。尽管显卡的运算性能也在不断提升，但是从根本算法上解决才是最为行之有
每天都要深度学习·2018-01-21 10:51

基于残差网络的城市人群流动预测

1.4论文组织结构第二章相关理论与技术基础2.1残差网络基本理论2.2现有残差网络结构2.2.1传统残差网络结构ResNet2.2.2深度神经网络的聚合残差变换ResNeXt2.2.3密集连接的卷积网络DenseNet2.3
Gemu·2018-01-07 10:10

解读Dual Path Networks（DPN，原创）

DualPathNetworks，论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629.pdfResNet和DenseNet是近几年两种比较热门的网络结构，ResNet把输入直接加到
docrazy5351·2018-01-07 10:07

解读DenseNet(原创)

DenselyConnectedConvolutionalNetworks，原文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf自从2016年何恺明大神提出ResNet后，众多神经网络的研究者似乎突然悟到了很多，各种利用shortpath来提升性能的结构如雨后春笋，层出不穷。有点名头的比如Stochasticdepth、FractalNets，影响最大的就是这个康奈尔
docrazy5351·2018-01-07 10:10

[unfinished]论文阅读《CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions 》

参考：http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/78747711paper：https://arxiv.org/abs/1711.09224code：https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet（PyTorch）
BojackHorseman·2017-12-21 09:15

密集卷积网络(Densenet)论文阅读笔记

密集卷积网络(Densenet)论文阅读笔记作者ZhuangLiu(个人主页:https://liuzhuang13.github.io/)论文的下载地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993
RobertY·2017-12-12 10:19

Kaggle cifar10炼丹总结

最近使用mxnet的新接口gluon玩了一下cifar10的比赛，主要使用的是densenet和resnet，目前调参的成绩已经超过了leaderboard的第一名。Paste_Image.png
SherlockLiao·2017-12-11 06:47

Dual Path Network（DPN）

通过这种跨层参数共享和保留中间特征的方式，特征re-use，ResNet将输出与输入相加，形成一个残差结构，可以有效的降低特征上冗余度，重复利用已有特征，但缺点在于难以利用高层信息再发掘底层特征；2）DenseNet
女王の专属领地·2017-12-09 17:59

随笔记

R-FCN：链接1；链接2LightHeadR-CNN：链接SSD：链接FSSD：链接ION：链接HyperNet：链接Networkinception系列网络的总结：链接1；链接2Shufflenet：链接Densenet
Dlyldxwl·2017-12-04 10:49

随笔记

R-FCN：链接1；链接2LightHeadR-CNN：链接SSD：链接FSSD：链接ION：链接HyperNet：链接Networkinception系列网络的总结：链接1；链接2Shufflenet：链接Densenet
Dlyldxwl·2017-12-04 10:49

深度学习小白——DenseNet学习

原论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.06993用Keras写的pre-model代码地址：https://github.com/flyyufelix/DenseNet-Keras
MargaretWG·2017-11-27 16:44

深度学习小白——DenseNet学习

原论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.06993用Keras写的pre-model代码地址：https://github.com/flyyufelix/DenseNet-Keras
MargaretWG·2017-11-27 16:44

caffe_ocr之路(一)----项目配置与编译

代码包含了对lstm、warp-ctc、multi-label等的适配和修改，还有基于inception、restnet、densenet的网络结构。代
RobertY·2017-11-15 17:58

CVPR17最佳论文－densenet 及 resnet ：为什么可以消除梯度反向传播的梯度弥散问题

说是原创，其实是看了大牛的知乎来的，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28124810?group_id=883267168542789632但是看知乎下面的评论，这个观点蛮有争议的，大家还是认为梯度弥散和爆炸的解决主要归功于BN.resnet的残差则主要是使得学习更快了（虽然这一点我还没理解清楚为什么就学习更快了？！！？）不过感觉理解resnet可以解决弥散问题，也
jiachen0212·2017-11-14 22:39

DenseNet详细解读

这篇文章是DenselyConnectedConvolutionalNetworks的解读，在精简部分内容的同时补充了相关的概念。如有错误，敬请指正。论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.06993代码地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetAbstract最近在卷及网络方面的进展显示，如果在深层网络中的输入和输出层中加入sho
东风逍遥游·2017-10-26 19:12

[Keras实战] 构建DenseNet实现Cifar10数据集90%+准确率

构建DenseNet实现Cifar10数据集90%+准确率Cifar-10数据集本文使用的数据集基于Cifar-10，关于这个数据集本身的来历和细节网上有太多的文章了，这里不做多余的介绍了,基本上下面的这样张图就可以概括了
Kexiii·2017-09-30 18:57

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题原标题：为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。
温故-知新·2017-09-16 11:14

DenseNet 网络

DenseNet是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。
温故-知新·2017-09-16 10:26

用TensorFlow构建基础的神经网络(一)：MLP

DeepLearning方面的知识，并尝试着用Google近些年刚提出的TensorFlow框架来搭建各种经典的神经网络，如MLP、LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet
XJTU_Ironboy·2017-08-25 08:46

物体检测“DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch”

code:https://github.com/szq0214/DSOD亮点是不需要使用ImageNet预训练，设计了一些训练的准则，一个是深度监督（deepsupervision）,由DenseNet
cv_family_z·2017-08-22 16:12

DenseNet 简介

1.首先对深度学习做一个简单的回顾2.介绍DenseNet3.参考文献1.1DNN回顾如下图所示是一个基本DNN结构，通过forward传播和backword传播来训练一个模型。
Bryan__·2017-08-17 19:11

DenseNet：更接近于真实神经网络的跨层连接

一.提出背景CVPR2017的BestPaper，简单大气上档次！论文：DenselyConnectedConvolutionalNetworks【点击下载】Caffe代码：【Github】受Highway、ResNet等算法思路的启发，提出一种跨层的连接网络，思路非常简单，直接上图：二.算法思路作者这个提法比较大胆，每个层的input包括之前所有层的信息，通过将前面N多个层的Feature组合起
linolzhang·2017-08-16 22:08

DenseNet算法详解

github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet版本代码（有ImageNet预训练模型）:https://github.com/miraclewkf/DenseNet
AI之路·2017-07-15 08:15

极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它

转自：http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/67637785感谢张俊林通俗的分析。================================================================================================================ResidualNetwork通过引
langb2014·2017-03-29 09:47

极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它

/*版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息.*/ResidualNetwork通过引入SkipConnection到CNN网络结构中，使得网络深度达到了千层的规模，并且其对于CNN的性能有明显的提升，但是为何这个新结构会发生作用？这个问题其实是个挺重要的问题。本PPT归纳了极深网络相关的工作，包括ResNet为何有效以及目前的一些可能下的结论。PPT大纲：•ResidualNe
张俊林博客·2017-03-28 16:39

系统学习深度学习（二十）--ResNet,DenseNet,以及残差家族

转自：http://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/50328175CVPR2016https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks这是微软方面的最新研究成果，在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练
Eason.wxd·2017-03-15 13:15

ResNet && DenseNet(实践篇)

上篇博客说了ResNet和DenseNet的原理，这次说说具体实现ResNetdefbasic_block(input,in_features,out_features,stride,is_training
GavinZhou_xd·2016-12-05 10:28

ResNet && DenseNet(原理篇)

这篇博客讲现在很流行的两种网络模型，ResNet和DenseNet,其实可以把DenseNet看做是ResNet的特例文章地址:[1]DeepResidualLearningforImageRecognition
GavinZhou_xd·2016-12-03 16:45
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