7.DenseNet(Dense Convolutional Network )

原创 于 2023-03-23 10:52:58 发布 · 236 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能

DenseNet是继ResNet之后提出的一种深度学习网络架构，它有效解决了梯度消失问题，增强了特征在层间的传播，促进了特征的重用，同时通过连接各层降低了模型的参数数量，提高了效率。

 

 DenseNet 出现在ResNet之后。它缓解了梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励了特征重用，并大幅减少了参数的数量。

比较简单。

Densely Connected Convolutional Networks（文献阅读笔记）
weixin_44111292的博客
06-21 954
摘要 最近的研究表明，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，那么它的训练就可以更深入、更准确、更有效 在本文中，我们相信这一观察，并引入了Dense Convolutional Network(DenseNet)，它以前馈方式将每一层连接到每一层。传统的卷积网络有L层L个连接-在每层与其后续层之间有，而我们的网络有L(L+1)/2L(L+1) /2L(L+1)/2个直接连接。 对于每一层，前面所有层的特征图被用作输入，它自己的特征图被用作所有后续层的输入。DenseNets有几个引人注
DenseNet：Densely Connected Convolutional Networks（论文阅读笔记）
weixin_40671425的博客
07-30 1951
论文链接：《Densely Connected Convolutional Networks》 代码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 摘要 最近的研究表明，如果卷积网络包含接近输入层和接近输出层之间较短的连接，那么训练卷积网络将会更加深入、准确和有效。在本文中，我们接受了这一观察，并引入了Dense Convolutional Net...
深度学习论文翻译 -- Densely Connected Convolutional Networks
DAOCHI
11-06 1874
本文翻译论文为深度学习经典模型之一：DenseNet 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 摘要：最近的研究表明，如果在卷积网络的输入与输出之间添加短连接（shorter connections），那么可以使得网络变得更深、更准，并且可以更有效的训练。本文，我们围绕短连接思想，提出密集卷积网络（DenseNet）：前向传播中，每一层都与其前面的所有...
Densely Connected Convolutional Networks 论文学习
calvinpaean的博客
07-13 319
Abstract 近来的工作证明，卷积网络深度越深，准确率就越高，而如果再加上一些 short connections 将靠近输入和输出的层连接起来，训练起来可以更高效。在这篇论文中，我们借由此发现，提出了 Dense Convolutional 网络（DenseNet），它将每一层和其他层通过前馈的方式连接。传统的网络假如有 LLL 层，它就有 LLL 个连接，每一层都和它后面的那一层直接连接，...
DenseNet综述介绍_An Introduction Of Densely Connected Convolutional Networks
01-16
介绍DenseNets的PPT，包括背景介绍、原理、优缺点、相关研究综述、启发、下一步计划、扩展阅读。内容翔实，附带参考文献打包。
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DenseNet201_densenet_训练模型_densenet201_
09-29
DenseNet201是深度学习领域中一种高效的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）架构，由Gao Huang等人在2017年的论文《Densely Connected Convolutional Networks》中提出。这个模型的核心特点是其稠密...
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densenet121-a639ec97.zip
03-25
DenseNet121是一种在深度学习领域广泛应用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构，尤其在图像识别任务中表现出色。该模型由Graham等人在2017年的论文《Densely Connected Convolutional Networks...
DenseNet-BC-121-32.zip&&DenseNet;-BC-121-32-on-top.zip
05-11
DenseNet 是一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）架构，由Gao Huang等人在2017年提出，它以其紧密连接的层结构而闻名，旨在解决传统CNN中梯度消失和特征重用的问题。 DenseNet的主要特点在于...
Underwater-Acoustic-Target-Classification-Based-on-Dense-Convolutional-Neural-Network-master.zip
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11-08
该压缩包文件是一个关于水下声目标分类的项目，其核心是基于密集型卷积神经网络(Dense Convolutional Neural Network, DenseNet)的实现，适用于处理水下声学信号并进行目标识别和分类。项目代码兼容多个版本的Matlab...
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基于Pytorch实现DenseNet-附项目源码-优质项目实战.zip
05-28
DenseNet是一种高效的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结构，由Gao Huang等人在2017年提出，其核心思想是通过密集连接（Dense Connections）来促进特征的流动与重用。本项目是基于Pytorch框架实现...
【DenseNet】Densely Connected Convolution network笔记
OneCoder的博客
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1、摘要部分 卷积网络现在做得越来越深，精确，并且训练起来越来越高效。本文根据这一个结论，提出了一种稠密卷积神经网络(DenseNet)。传统的L层卷积神经网络又L个连接——位于每一层和它后面一层，而我们的神经网络有，对于每一层，其输入的特征是之前的所有层，而它自己的输出特征则作为之后所有层的输入。 2、Advantage alleviate the vanishing-gradient p...
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目录 ●Dense Block●DenseNet 结构●DenseNet 的优势●CIFAR & SVHN 小规模数据集结果●ImageNet 大规模数据集结果●特征复用的进一步分析 Dense Block 在Standard ConvNet中，输入图像经过多次卷积，得到高层次特征。 在ResNet中，提出...
卷积神经网络演进（四）
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cnn卷积神经网络_【CNN】一文带你了解卷积神经网络CNN的发展史
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神经网络densecnn_卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
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语义分割--Understand Convolution for Semantic Segmentation
DFan的NoteBook
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Understanding Convolution for Semantic Segmentation Understanding Convolution for Semantic Segmentation 收录：IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2018) 原文地址：HDC 代码: 官方-M...
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