DenseNet：密集连接卷积网络

最新推荐文章于 2025-01-20 10:45:13 发布
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本文整合了两篇技术文章的内容，涵盖了从简书和优快云博客的文章链接，虽然具体细节未在摘要中展示，但读者可以期待深入的技术探讨和实用的编程指南。
DenseNet(密集连接的卷积网络)
走在深度学习前沿的小宋
04-06 2万+
DenseNet是指Densely connected convolutional networks（密集卷积网络）。它的优点主要包括有效缓解梯度消失、特征传递更加有效、计算量更小、参数量更小、性能比ResNet更好。它的缺点主要是较大的内存占用。
DenseNet(密集连接的卷积网络)详解
2401_84095018的博客
07-26 2098
DenseNet，全称为Densely Connected Convolutional Networks（密集连接的卷积网络），是CVPR 2017的最佳论文之一，由Gao Huang、Zhuang Liu等人提出。DenseNet通过特征重用和旁路（Bypass）设置，既大幅度减少了网络的参数量，又在一定程度上缓解了梯度消失问题。
CVPR2017：密集连接的卷积网络DenseNet《Densely Connected Convolutional Networks》
要相信光
01-28 5250
DenseNet论文阅读
DenseNet-密集连接卷积网络
最新发布
池央的博客
01-20 2558
DenseNet的核心思想是通过将每一层与前面所有层连接，增强网络中信息和梯度的流动。在传统的卷积神经网络（CNN）中，每一层仅依赖于前一层的输出作为输入。而在DenseNet中，每一层的输入不仅包括当前层的输出，还包括所有前面层的输出。
CVPR 2017最佳论文解读：密集连接卷积网络DenseNet
zchang81的博客
07-26 2万+
CVPR 2017最佳论文解读：密集连接卷积网络
轻量级卷积网络DenseNet：密集连接卷积网络
panghuzhenbang的博客
05-07 7583
原文地址：CVPR 2017 《Densely Connected Convolutional Networks》 卷积神经网络如何提高效果： 网络做得更深：ResNet，解决了网络深时的梯度消失问题； 网络做得更宽：即增加每一层的输入输出通道数，例如GoogleNet的Inception； 还有什么方法可以提高网络的效果呢？ 作者的想法则是从feature map入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数，希望网络可以支持百层以上的深度，以减少更多的参数和计算量来实现更高的
Python基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石识别与分类项目源码+模型（高分项目）
12-14
Python基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石识别与分类项目源码+模型（高分项目Python基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石识别与分类项目源码+模型（高分项目Python基于深度学习DenseNet密集...
DenseNet：密集卷积网络（2018）
studyeboy的专栏
06-25 3120
[paper]Densely Connected Convolutional Networks(2018) [code]liuzhuang13/DenseNet [mxnet code]miraclewkf/DenseNet 文章 摘要 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更短的连接，则它们可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们接受了这一观察并介绍了密集卷积网络 (DenseNet)，它以前馈方式将每一层连接到其他每一层。而具有 L 层的传统卷积网络有 L 个连接—
Python基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石的识别与分类项目源代码+模型.zip
12-14
Python基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石的识别与分类项目源代码+模型.zipPython基于深度学习DenseNet密集连接卷积神经网络的岩石的识别与分类项目源代码+模型.zipPython基于深度学习DenseNet密集连接...
DenseNet——密集连接的卷积神经网络
qq_47790376的博客
02-28 7532
ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（skip connection），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模型基本思路与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），通过特征在channel上的连接来实现特征重用（feature reuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。
matlab代码金字塔-DCPDN:密集连接的金字塔除雾网络（CVPR'2018）
05-20
Matlab代码金字塔DCPDN 密集连接的金字塔除雾网络（CVPR'2018） ， []（CVPR'18） 我们提出了一种新的端到端单图像除雾方法，称为密集连接金字塔除雾网络（DCPDN），该方法可以共同学习透射图，大气光和除雾。 通过将大气散射模型直接嵌入到网络中来实现端到端学习，从而确保所提出的方法严格遵循物理驱动的散射模型进行除雾。 受到密集网络的启发，该网络可以最大化沿不同级别特征的信息流，我们提出了一种具有多级金字塔池模块的边缘保持密集连接的编码器/解码器结构，用于估计传输映射。 该网络使用新引入的边缘保留丢失功能进行了优化。 为了进一步结合估计的透射图和去雾结果之间的相互结构信息，我们提出了一种基于生成对抗网络框架的联合判别器，以决定相应的去雾图像和估计的透射图是真实的还是假的。 进行了消融研究，以证明在估算的透射图和除雾后的结果中评估的每个模块的有效性。 大量的实验表明，与现有技术相比，该方法具有明显的改进。 @inproceedings{dehaze_zhang_2018, title={Densely Connected Pyramid Dehazing Net
【论文阅读】Densenet:Densely Connected Convolutional Networks 密集连接的卷积网络
weixin_46274756的博客
05-28 1224
【论文阅读】Densenet:Densely Connected Convolutional Networks 密集连接的卷积网络
密集连接的卷积网络
qq_43314576的博客
10-29 632
本周主要阅读了CVPR 2017的经典论文，密集连接的卷积网络。因为前段时间对残差学习网络的学习，了解到其对网络整体更新的优化作用，学习到了卷积神经网络创新取决于其结构创新，于是在这次学习了也是结构创新的网络结构密集连接型的网络结构，在论文中了解到了其结构提出思路、整体网络结构及结构细节优化，在阅读完后对其结构优点作出了总结。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
详解DenseNet(密集连接的卷积网络)
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迷雾总会解
12-31 6万+
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），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。今天我们要介绍的是 DenseNet(Densely connected con
论文解读|【Densenet】密集连接的卷积网络（附Pytorch代码讲解）
zerone_zjp的博客
09-26 612
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33761963/article/details/83958802
DenseNet密集卷积网络详解（附代码实现）
雷恩Layne
09-03 2万+
文章目录前言Dense BlockGrowth rateBottleneckTransition layer压缩因子DenseNet网络结构DenseNet优缺点Pytorch实现DenseNet 前言 DenseNet是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinberger 所作，有兴趣的同
Mxnet (18): 密集连接的网络（DenseNet）
泛泛之素
09-27 3116
ResNet极大地改变了有关如何参数化深度网络功能的观点。DenseNet（密集卷积网络）在某种程度上是对此的逻辑扩展,它与ResNet的主要区别见下图： ResNet是相加 DenseNet是连结 x→[x,f1(x),f2([x,f1(x)]),f3([x,f1(x),f2([x,f1(x)])]),…]x→[x,f_1(x),f_2([x,f_1(x)]),f_3([x,f_1(x),f_2([x,f_1(x)])]),…]x→[x,f1​(x),f2​([x,f1​(x)]),f3​([x,f
DenseNet：Densely Connected Convolutional Networks（密集连接卷积网络）翻译
gz7seven
05-09 2588
Densely Connected Convolutional Networks 密集连接卷积网络 摘要 最近的研究表明，如果卷积网络在接近输入层和接近输出层的层之间包含更短的连接，那么它在本质上可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们接受了这一观察，并介绍了稠密卷积网络(DenseNet)，它以前馈的方式将每一层与每一层连接起来。传统的卷积网络有L层，而我们的网络有L(L+1)/2个直接连接。对于每个层，前面所有层的功能映射都用作输入，而它自己的功能映射用作所有后续层的输入。densenet有
DenseNet：超越ResNet的密集连接CNN
DenseNet是一种深度卷积神经网络（CNN），相较于ResNet，它提出了一种更为激进的网络结构，即在每个层之间建立了密集的连接。相比于ResNet的短路连接（skip connections），DenseNet采用的是所有前面层的特征图在...
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