Densenet论文解读 && 深度学习领域论文分析博主

最新推荐文章于 2024-05-29 17:46:19 发布
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#深度学习

本文深入解析了DenseNet算法的工作原理及其在网络结构上的创新之处。通过详细的介绍每一层之间的连接方式，展示了DenseNet如何有效地利用特征并减少参数数量。此外，还探讨了该算法在实际应用中的优势和可能面临的挑战。
Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文以及代码解析
Hide on bush
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Pyramid Vision Transformer1. Abstract2. Introduction3. Method3.1. Overall Architecture3.2. Transformer Encoder3.3. More Details4. PVT-V1代码解析4.1. main脚本4.2. pvt脚本4.2.1. PyramidVisionTransformer类的init4.2.2. PyramidVisionTransformer类的forward 论文地址：PVT-V1版本论文
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
沉迷单车的追风少年
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论文解析：DenseNet
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DenseNet论文解析
深度学习的一些论文解析
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轻量级网 MobileNet_v1 2017 ShuffleNet_v1 2017 MobileNet_v2 2018CVPR ShuffleNet_v2 2018ECCV MoblieNet_v3 2019ICCV SSD 2016ECCV YOLOv2 2017cvpr FPN 2017cvpr Mask RCNN 2017 ICCV yolov3 2018cvpr Refi...
第J3周：DenseNet算法实战与解析
最新发布
lihuhelihu的博客
05-29 1012
为了解决这个问题，DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构，其中DenseBlock是包含很多层的模块，每个层的特征图大小相同，层与层之间采用密集连接方式。今天我们要介绍的是DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dense connection)，它的名称也是由此而来。相比ResNet，DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。
DenseNet解读
年轻即出发，
02-06 1万+
Densely Connected Convolutional Networks ,作者清华姚班的刘壮，获得cvpr 2017 best paper。非常值得阅读。 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tr
DenseNet详细解读
花有重开日 人无再少年
10-26 5788
这篇文章是Densely Connected Convolutional Networks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。
CVPR2020最佳论文下载、解读&历届（2000～2020） CVPR 最佳论文汇总
极市平台的技术博客
06-16 1888
本届CVPR 2020最佳论文即将揭晓，敬请期待！ 本文汇总了从 2000 ~ 2019年历届** CVPR 会议最佳论文**，附上作者和论文链接(论文题目含超链），部分含论文解读和代码。文末有最佳论文合集的 下载链接~ 值得注意的是：香港中文大学汤晓鸥教授、博士生何恺明与微软亚洲研究院孙剑合作取得的有关图像去雾的论文（CVPR 2009）是自CVPR设立以来第一次由我国研究单位为主取得的 CVPR最佳论文奖。 西北工业大学何明一教授及其博士生戴玉超以及澳大利亚国立大学高级研究人员Hongdong Li博
【论文笔记】YOLOv7：Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
JehanRio's Private Blog
05-12 2392
最近真的是一刻也不敢停下来，日子一天天的在减少，越来越焦虑了。写的虽然很多，但或者这也导致我很多博文内容质量都不够精，哭哭┭┮﹏┭┮YOLOv7是去年出的，或说这一两年YOLO大家族迭代也太快了，我去年这会儿YOLO才第五代，今年就第八代了。之前的一个项目里面也用到了YOLOv7，YOLOv7很多地方都和v5很像，这一篇我会着重去讲一下v7的创新点。本文提出了一种新的实时检测器，解决了重参化模块的替换问题和动态标签的分配问题。主要贡献：高效聚合网络架构：对ELAN扩展，提出了E-ELAN。
Swin Transformer Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文解读
qq_45041871的博客
01-12 1233
本文提出了一种新的Vision Transformer，称为Swin Transformer，它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言转化为视觉的挑战来自于两个领域之间的差异，例如视觉实体规模的巨大变化，以及与文本中的单词相比，图像中的像素分辨率较高。为了解决这些差异，我们提出了一个分层(hierarchical)Transformer，它的表示是用移位窗口(shifted windows)计算的。Swin Transformer在计算机视觉领域均刷新了各类任务的SOTA。
DenseNet论文解读
weixin_58244117的博客
09-02 1039
DenseNet是CVPR2017的一篇oral paper，在获得更小的分类错误率的同时，网络模型的参数量也远小于之前的SOTA分类网络，如ResNets和Highway Networks等，并且由此获得了CVPR2017最佳论文奖。
densenet论文解析
pdn的博客
06-22 686
简介 最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则可以更加深入，更准确，更有效地进行训练。 在本文中，我们接受上面的观点，并介绍了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈的方式将每一层连接到其他层。 而传统卷积网络具有L层时其也具有L层的短连接 - 每层与其后续层之间都有连接 。但是当DenseNet网络为L层的时候，其具有L（L + 1）/2个直接连接。 对于...
论文DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）解读
DFan的NoteBook
10-19 2万+
论文地址：arxiv-paper实现代码：githubIntroductionDenseNet在ResNet的基础上(ResNet介绍)，进一步扩展网络连接，对于网络的任意一层，该层前面所有层的feature map都是这层的输入，该层的feature map是后面所有层的输入。示意图如下:原本LL层的网络有LL个连接，现在LL层的网络共有C2L+1=L(L+1)2C_{L+1}^2=\frac{L
图像分类算法DenseNet论文解读
qq_32172681的博客
08-21 1643
论文名称：Densely Connected Convolutional Networks 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 如果说ResNet扩展了网络的深度，GoogLeNet扩展了网络的宽度，那么DenseNet就是利用特征图的重用。 一、论文解读 1、DenseNet介绍 传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的下一...
DenseNet论文详解及PyTorch复现
frighting_ing的博客
11-27 3581
DenseNet 1. ResNet 与 DenseNet ResNet（深度残差网络，Deep residual network, ResNet）：通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”，这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。 DenseNet：采用密集连接机制，即互相连接所有的层，每个层都会与前面所有层在channel维度上连接（concat）在一起，实现特征重用，作为下一层的输入。 图1 Resnet网络的短路连接机制（其中+代表的是元素级相加操作） 这样，不但减缓了梯度消
DenseNet网络解析
bblingbbling的博客
07-23 1577
DenseNet网络解析简介网络结构代码实现 简介 Densenet： 全称Dense Convolutional Network，稠密卷积网络。 网络特点： 1. 网络结构 代码实现 以DenseNet-121网络为例 网络输入 inputs = Input([224, 224, 3]) blocks = [6, 12, 24, 16] 主干结构 def denseNet(inputs, blocks): x = Conv2D(24, (7, 7), padding='same', str
你应该知道的9篇深度学习论文（CNNs 理解）
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当时看到英文的博客，本想翻译给感兴趣的同学们看看，没想到已经有人翻译，于是作个转载，留给自己和更多的人学习。 英文博客：https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html 原文网址：http://blog.csdn.n
densenet代码分析
微信号：Custom-Software
06-15 401
#densenet原文地址 https://arxiv.org/abs/1608.06993 #densenet介绍 https://blog.youkuaiyun.com/zchang81/article/details/76155291#以下代码就是densenet在torchvision.models里的源码，为了提高自身的模型构建能力尝试分析下源代码：import re import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F impo
深度解析densenet与vggnet两大经典神经网络论文
对于深度学习领域的专业人士而言，掌握DenseNet和VGGNet等论文中的关键概念和模型架构是必备的基础。 5. 神经网络的应用 神经网络模型广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域。DenseNet和...
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