笔记-论文-Deeply-Supervised Nets

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#笔记 #论文

【DSN】Deeply-Supervised Nets
OneCoder的博客
11-30 4789
这是一篇2014年的论文，还是有点年代感的，因为在Unet文章目录概述细节部分1、Motivation2、结构3、FormulationExperiments 概述 设计目的？ 让隐藏层的学习过程可以更加直接（direct）和透明（transparent）。 减少分类的错误。 让学习的特征更加的鲁棒性和discriminativeness（易区分的，独特的） 更好的解决梯度爆炸和梯度消失的...
[论文笔记] [2014] Deeply-Supervised Nets
Alexzhuan
07-07 845
这篇论文是比较早的工作了，但论文中提到 Deep Supervision 的概念在后面的工作中常会被提到。这篇论文的亮点就在于对每一隐层都引入 companion objective。简单说来就是每一个隐层都会后接一个分类器，去检验（监督）每一个隐层抽取出的特征的效果，这也是为什么标题叫 deeply-supervised。 如果先不看论文后面的部分，只看这么一个 idea，就会有一些疑问： 每个隐层都接一个分类器，整个模型怎么训练？目标函数怎么定义？反向传播怎么做？ 对每个隐层的分类器做优化，不会影响模
论文解读：深度监督网络（Deeply-Supervised Nets）
紫芝的博客
10-28 5590
所谓深监督(Deep Supervision)，就是在深度神经网络的某些中间隐藏层加了一个辅助的分类器作为一种网络分支来对主干网络进行监督的技巧，用来解决深度神经网络训练梯度消失和收敛速度过慢等问题。 深监督作为一个训练trick在2014年就已经通过DSN(Deeply-Supervised Nets)提出来了。具体参见DSN论文。 DSN的一个缺点在于使用的网络结构不够深，且辅助的分类器为传统的SVM模型。2015年的一篇Training Deeper Convolutional Networks w
Deeply-Supervised Nets
家家的专栏
12-21 4242
Deeply-Supervised Nets Chen-Yu Lee, Saining Xie, Patrick Gallagher, Zhengyou Zhang, Zhuowen Tu Our proposed deeply-supervised nets (DSN) method simultaneously minimizes classification error
论文解读:深度监督网络 Deeply-Supervised Nets
weixin_46575696的博客
11-10 1157
深度监督网络（DSN）可以提高隐藏层学习过程的直接性和透明度。（1）影响中间层的透明度具有整体分类;（2）学习特征的辨别力和稳健性，特别是在早期阶段;（3）面对消失的“梯度”训练有效性。为了解决这些问题，我们在每个隐藏层引入伴随目标函数，以及输出层的整体目标函数（与分层预训练不同的集成策略）。我们还使用随机梯度方法扩展的技术分析我们的算法。DSN的核心思想是为隐藏层提供集成的直接监督层，而不是仅在输出层提供监督，并将此监督传播回早期层的标准方法。
「Deep Learning」Note on Deeply-Supervised Nets
小锋子Shawn
03-31 1155
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/79765207 针对的问题： 第一，中间层的透明（transparency）对分类性能有影响。 第二，前些层的可学习特征具有区分性和鲁棒性。 第三，训练有效性面临梯度弥散（g...
论文阅读笔记：3D deeply supervised network for automated segmentation of volumetric medical images
啊哦的博客
08-23 3037
摘要 深度卷积神经网络（CNN）在二维医学图像分割方面取得了显著的成功，但由于其复杂的解剖结构等诸多相互影响的挑战，使得CNN从三维医学图像中分割重要的器官或结构仍然是一项艰巨的任务。立体图像中的环境、三维网络的优化难点和训练样本的不足。本文提出了一种新颖、高效的三维全卷积网络，该网络具有三维深度监控机制，可以全面解决这些挑战，我们称之为三维DSN。提出的三维DSN能够进行体对体学习和推理，消除了...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
DenseNet 论文笔记
黑暗星球
06-24 2627
摘要 DenseNet 沿着 shortcut 连接的思想，将每一层与除该层外的所有层连接起来。 前人的一般都是 LLL 层有 LLL 个 shortcut 连接。DenseNet 中 LLL 层有 L(L+1)2L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2} 个 identity 连接。 每一层都将前面所有层的特征图谱作为输入（使用 concatenate 来聚合信息）。 DenseNe...
[论文笔记] [2015] Training Deeper Convolutional Networks with Deep Supervision
Alexzhuan
07-07 1521
这篇论文的工作是将 Deep Supervision 的思路引入到训练 Deeper Convolutional Networks，即在训练深层网络过程中，在某些隐层后面接入 auxiliary supervision branch，提供了一个训练深层网络的trick。 deep network 效果好是毋庸置疑的，但同时也是存在很多问题。随着网络层数的增加，训练的难度和过拟合的问题也随之而来。在 googLeNet中，就提出了将 auxiliary supervision classifiers 加入到中
3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes
u013313168的专栏
02-25 409
【参考】论文笔记：3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT
目标检测--DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
AI小作坊 的博客
08-16 1万+
DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch ICCV2017 https://github.com/szq0214/DSOD针对目标检测问题，本文提出了不需要预训练模型的检测算法，可以看作 SSD + DenseNet 的结合以前的目标检测算法基本都是先在 ImageNet 数据库上进行预训练，然后再微调。这个微
复现Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections过程（附tensorflow+python代码）
gbyy42299的博客
03-02 1万+
趁着周末，把自己上周复现的paper CVPR 2017 “Deeply Supervised Salient Object Detection with Short Connections”写下来，以便以后加深影像。数据部分来自于项目的数据，所以并没有用论文中的原始数据测试和论文中的结果的差别。我会在文章结尾放出github地址，如果大家有兴趣，可以去跑一下论文里面的数据看看。主要是基于HED做...
python LCA: Brightway2 第三方库的使用（foreground 数据读取）
Cmmmmm丶的博客
01-07 812
采用bw2读入excel编制的foreground数据时，会碰到无法写入数据的情况 即.apply_strategies()方法无法实现。 这是因为，将foreground数据与background（e.g. ecoinvent）数据进行匹配时，foreground的数据可以匹配不止一个background数据序列。 此时，使用bw.Database('ecoinvent 3.6').search...
基于U-Net的递归残差卷积神经网络在医学图像分割中的应用
weixin_45723705的博客
07-03 7962
摘要基于深度学习（DL）的语义分割方法在过去的几年里已经提供了最先进的性能。更具体地说，这些技术已经成功地应用到医学图像的分类、分割和检测任务中。一种深度学习技术，U-Net，已经成为这些应用中最流行的技术之一。本文提出了一种基于U-Net的递归卷积神经网络（RCNN）和基于U-Net模型的递归残差卷积神经网络（RRCNN），分别命名为RU网和R2U网。该模型利用了U网络、残差网络和RCNN的优点。对于分段任务，这些提出的体系结构有几个优点。首先，在训练深层架构时，剩余单元会有所帮助。第二，利用递归残差卷积
人脸检测--Supervised Transformer Network for Efficient Face Detection
AI小作坊 的博客
10-19 1928
Supervised Transformer Network for Efficient Face Detection ECCV2016人脸检测： the cascaded network；end-to-end learning； jointly conduct face detection and face alignment Our detector runs at 30 FPS on a
Deeply supervised salient object detection with short connections 论文复现
qq_19329785的博客
11-28 2805
DSS Model论文复现 《Deeply supervised salient object detection with short connections》这篇文章是南开大学程明明教程在2017年CVPR发的一篇Saliency Detection领域的Paper，主要是借鉴HED结构，引用了short connections的方式，在结果上有了很大的提高。 论文的paper和Code，请...
CVPR 2017 Abstracts Collection
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07-11 3万+
https://github.com/MichaelLiang12/CVPR-2017-Abstracts-Collection/blob/master/CVPR2017_Abstract_Collection.md CVPR 2017 Abstracts Collection Collection of CVPR 2017, including titles, lin
f-string is neeted too deeply
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04-29
### 关于 f-string 嵌套过深的问题解决方案 在 Python 中，`f-string` 提供了一种简洁的方式来嵌入表达式并动态生成字符串。然而，当 `f-string` 的嵌套层次过多时，可能导致代码难以阅读、调试困难，甚至可能引发...
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