Dense-Net in CVPR 2017

最新推荐文章于 2022-11-13 19:57:58 发布
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本文详细介绍DenseNet（密集连接卷积网络）的原理，包括其创新的密集连接结构如何改善特征传播和重用，减少参数量，提高模型效率。文章提供了论文链接和多个开源实现的GitHub代码资源，包括MXNet版本的ImageNet预训练模型。

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转自： https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/75142664/

论文：Densely Connected Convolutional Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf

代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet

MXNet版本代码（有ImageNet预训练模型）: https://github.com/miraclewkf/DenseNet

详细全文地址请点击：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/75142664?utm_source=copy

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DenseNet:以前馈方式将每一层连接到其他每一层。对于具有L层的传统卷积网络有L个连接(每一层与其后续层之间有一个连接)，而DenseNet有L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2}2L(L+1)​个连接。  对于每一层，所有前面层的特征图都被用作输入，它自己的特征图被用作所有后续层的输入。  DenseNet有几个引人注目的优势：  在本文中，我们提出了一种架构，将这种见解提炼成一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流，我们将所有层（具有匹配的特征图大小）直接相互连接。为了保持
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DenseNet
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1、网络结构（CVPR2017最佳论文）     与Inception系列和ResNet网络不通，Inception网络主要是从网络的宽度方面改进网络的结构从而提高网络的表达能力，而ResNet主要是从网络的深度方面改进网络的结构来提高表达能力，而DenseNet则是通过特征图重用的方式来探索网络的潜能。DenseNet让网络的每一层的输入变成所有前面层的叠加（concat），然后把它的特征图传...
【4】卷积神经网络之DenseNets
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SE模块也可以应用在其它网络结构
GLU-Net:论文GLU-Net（CVPR2020-Oral）的正式实施
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GLU-Net：全球本地通用网络，用于密集流量和通信（CVPR 2020-Oral）。 作者： ， 和Radu Timofte [] [] [ ] [] [] 查看我们的相关出版物 （）和相应的代码！ 如有任何疑问，问题或建议，请通过与Prune联系。 ...
Residual-Dense-Net-for-Super-Resolution
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介绍 这是这篇cvpr18的文章的非官方keras...the result in Set5 dataset usage open inference.py,modify xdir='?',this is a link of test attain the metric of PSNR,researcher prefer to use Matlab.Still clone at
软著代码matlab-deep-goggle:CVPR2015年的“通过反转它们来了解深层图像表示形式”的源代码
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深度学习------经典卷积网络总结（2）之DenseNet
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特征融合的方式： summation-加，缺点：阻碍网络中信息流。 concatenation- 串联 密度连接模式的一个可能反直觉效果是它需要更少的参数相比较于传统的卷积网络，由于不需要重新学习冗余的feature-maps。传统的前馈传播架构可以被当作带有状态的算法，状态从一个层传到另一个层。每层从它的之前网络层读取状态，并将状态写到后面一层。这样不经改变了状态，而且传递所需要保存的信息...
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