densenet

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

pytorch深度学习训练模板

LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorchVGG:VGG一维复现pytorchGoogLeNet:GoogLeNet一维复现pytorchResNet:ResNet残差网络一维复现pytorch-含残差块复现思路分析DenseNet
浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:15

微软Microsoft Azure 机器学习工作室的案例之Image Classification using DenseNet

MicrosoftAzureMachineLearningStudio是微软强大的机器学习平台，在设计器中，微软内置了15个场景案例，但网上似乎没有对这15个案例深度刨析的分析资料，所以我就计划写一个系列来完成。既然是深度刨析，就不再是简单的介绍操作，而是深入每一个细节，宁愿过度详细扩展，也不简单扫过。微软MVP实验室研究员王豫翔，Leo微软圈内人称王公子。微软10年+MVP，大龄程序员。目前核心
·2022-09-28 01:01

PyTorch 入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）

DenseNet1紧随其后，再次研究了超
Skr.B·2022-09-21 07:00

Pytorch CIFAR10 图像分类篇 汇总

PytorchCIFAR10图像分类篇汇总接下来我会分别利用深度学习的方法，用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类大概预计的模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet
风信子的猫Redamancy·2022-09-09 07:56

目标检测——关键点检测学习记录（一）：图像识别与检测

1.1WhyCNNforImage1.2ConvolutionalNeuralNetworks（CNNs）1.3ConvolutionLayer1.4PoolingLayer1.5Flatten2.从VGG到CSPN2.1ResNet2.2DenseNet2.3CSPNet3
狸狸Arina·2022-09-01 07:52

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v3

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法-MobileNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-SqueezeNet

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法-总结对比

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:24

第05章 深度卷积神经网络模型

2.理论目标ResNet的基础模型架构、训练细节与数学推理DenseNet的基础模型架构、训练细节与数学推理SeNet的基础模型架构、
撸码的xiao摩羯·2022-08-31 19:52

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:51

Cats vs Dogs之使用迁移学习进行图像识别

前言：前面介绍如何使用AlexNet、VGG19、ResNet_152、InceptionV4、DenseNet训练自己的数据集，接下来两节主要介绍如何使用迁移学习进行图像识别的任务。
YYLin-AI·2022-08-23 07:14

Yolov3/Yolov4原理对比改进创新

YoLoV3原理详解Yolo的整个网络，吸取了Resnet、Densenet、FPN的精髓，可以说是融合了目标检测当前业界最有效的全部技巧。
酸辣土豆丝不要辣·2022-08-16 08:53

【深度】清华黄高等人新作：动态神经网络首篇综述

传统的静态网络（如人们熟知的ResNet,DenseNet）在测试阶段对所有的输入样本均采用相同的网络架构与参数。
智源社区·2022-08-05 07:15

图像分类网络整理

Alexnet1.简介2.网络结构VGG1.简介2.网络结构3.VGG改进点总结GoogLeNet1.网络简介2.inception的结构3.1x1卷积核的主要作用4.几点说明Resnet1.简介2.网络结构DenseNet1
C_小米同学·2022-08-01 07:49

基于深度学习的图像分类算法核心思想与算法优化总结（深度学习与图像分析-李松斌）

深度学习-图像分类算法小卷积核应用-VGGNet最优局部稀疏结构-Inception恒等映射残差单元-ResNet多层密集连接-DenseNet特征通道重标定-SENet通道压缩与扩展-SqueezeNet
古月哥欠666·2022-07-21 18:55

深度网络架构的设计技巧(三)之ConvNeXt：打破Transformer垄断的纯CNN架构

单位：FAIR(DenseNet共同一作，曾获CVPR2017bestpaper)，UC伯克利ArXiv：https://arxiv.org/abs/2201.03545Github：https://github.com
烧技湾·2022-07-12 07:53

FS2K人脸素描属性识别

根据FS2K数据集，利用VGG16，DenseNet，ResNet进行训练和测试，实现输入一张图片(简笔画和普通照片)，输出该图片的属性特征信息
linkcxt·2022-06-28 15:00

遥感图像中细弱目标分割方法

基本思想首先融合DenseNet思想和U-Net网络结构，提出一种新的Dense-Unet的网络结构，从而可以提取场景中的细小目标，其次为了增强学习能力，使用代价敏感重向量方法，改进训练时的目标
浪子私房菜·2022-06-24 07:31

densenet论文_深度学习/图像处理历史最全最细-网络、技巧、迭代-论文整理分享...

本资源整理了深度学习/图像处理技术发展过程中的所有模型、优化技巧、网络结构优化、迭代过程中所有经典论文，并进行了详细的分类，按重要程度进行了仔细的划分，对于想要了解深度学习模型迭代朋友来说非常值得参考。鲜美多汁的春见（耙耙柑）新鲜上市啦-淘宝网item.taobao.com本资源整理自网络，源地址：https://github.com/xw-hu/Reading-List基础模型和技巧•AlexN
weixin_39669265·2022-06-11 07:05

yolox-backbone详解之CSPLayer（含代码

更强的梯度流动2.减少了参数数量3.保存了低维度的特征缺点：进行了多次concat操作，导致显存占用过大cspdensenet评价：优点：1.加强CNN的学习能力2.消除计算瓶颈3.降低内存成本在此进行对比，densenet
暄染落墨·2022-06-08 07:43

使用Pytorch框架自己制作做数据集进行图像分类（二）

第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)第一章：Pytorch框架制作自己的数据集实现图像分类第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)第三章：Pytorch框架构建DenseNet
张_哈哈·2022-06-07 08:08

Pytorch预训练模型和修改——记录

文章目录加载模型读取预训练模型模型参数修改训练特定层（冻结层）PyTorch的Module.modules()和Module.children()加载模型一般从torchvision的models中加载常用模型，如alexnet、densenet
helloworld_Fly·2022-05-30 07:13

CVPR 2022 | 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）·2022-05-22 07:44

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception

InceptionV3-20151.3、InceptionV4-2016二、ResNetV1-V2、ResNeXt2.1、ResNetV1-20152.2、ResNetV2-20162.2、ResNeXt三、DenseNet
满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:03

深度学习之CSPNet网络分析

CSPNet是一种处理的思想，可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。图是cspne
曙光_deeplove·2022-05-18 07:23

深入理解网络结构设计中的add操作和concatenate操作

在网络结构的设计上，Resnet是做值的叠加，通道数是不变的；DenseNet和Inception是做通道的合并。
偶尔躺平的咸鱼·2022-05-16 07:35

深度学习+pytorch自学笔记（十）——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）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.9_googlenethttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/googlenet.html请大家也多多支持这两个很好用的平台~大部分内容为书中内容，也有部分自己
子非鱼icon·2022-05-16 07:04

以图搜图 图像匹配_图像匹配，基于深度学习DenseNet实现以图搜图功能

原标题：图像匹配，基于深度学习DenseNet实现以图搜图功能度学习的发展使得在此之前以机器学习为主流算法的相关实现变得简单，而且准确率更高，效果更好，在图像检索这一块儿，目前有谷歌的以图搜图，百度的以图搜图
weixin_39724748·2022-05-15 07:57
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