[Network Architecture]DPN（Dual Path Network）算法详解(转)

最新推荐文章于 2024-11-01 19:35:07 发布
最新推荐文章于 2024-11-01 19:35:07 发布
阅读量269 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44538273/article/details/88403885
DPN（Dual Path Network）是颜水成老师提出的一种结合ResNeXt和DenseNet核心思想的网络结构，旨在提高图像分类效果。DPN在模型复杂度和计算复杂度上优于ResNeXt，并在ImageNet-1k数据集上的实验显示了其优势。DPN网络结构包含ResNet的残差路径和DenseNet的密集连接，通过group卷积优化计算效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
急流勇进
关注
汇总|医学图像分析领域论文
3D视觉工坊
02-02 4203
作者：Tom Hardy Date：2020-01-09 来源：汇总|医学图像分析领域论文 医学图像分析相关期刊会议汇总1、医学图像分析 (MedIA)2、IEEE 医学图像学报 (IEEE-TMI)3、IEEE 生物医学工程学报(IEEE-TBME)4、IEEE 生物医学与健康信息学杂志 (IEEE-JBHI)5、国际计算机辅助放射学和外科学杂志 (IJCARS)6、医学影像信息处理国际会议...
论文笔记：Dual Path Networks
欢迎来到我的酒馆
09-04 764
首先分析了 ResNet 和 DenseNet。 借鉴RNN的表达方式。 k: 当前处于哪个步 t：第t步 ht: 第t步的隐藏状态 ：在第k步中，提取第t状态特征的函数 gk：第k步，转换聚合特征的函数   如果 ， 那么可以写成： 简化成： 其中，。 如果， 那就是RNN。 如果不共享，就是ResNet。   如果  不满足，就是DenseNet  ...
DPN（Dual Path Network）算法详解
热门推荐
AI之路
07-22 4万+
论文：Dual Path Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01629 代码：https://github.com/cypw/DPNs MXNet框架下可训练模型的DPN代码：https://github.com/miraclewkf/DPN 算法详解： 本篇博文要介绍的duall path networks（DPN）是颜水成老师新作，前段
Dual Path Networks
shuzfan的专栏
10-18 3344
《Dual Path Networks》一篇讲如何设计网络结构的文章，大体上整合了ResNet和 DenseNet的优点： - ResNet： 侧重于特征的再利用(因为整合特征采用的是加和操作) - DenseNet: 侧重于新特征的发掘(因为整合特征采用的是拼接操作)我认为文章最大的贡献是为ResNet和DenseNet找到了一个形式统一的数学表达。Github项目主页： https://
DPN（Dual Path Network）算法
xiaobian_的博客
04-02 1385
DPN到底有哪些优点呢？可以看以下两点： 1、关于模型复杂度，作者的原文是这么说的：The DPN-92 costs about 15% fewer parameters than ResNeXt-101 (32 4d), while the DPN-98 costs about 26% fewer parameters than ResNeXt-101 (64 4d). 2、关于计算复杂度，作者...
DPN（Dual Path Network）网络结构详解
zy的博客
07-30 3232
Dual Path Networks 网络结构详解
DPN（Dual Path Networks）论文阅读笔记
weixin_43422466的博客
08-22 1375
文章目录DPN（Dual Path Networks）论文阅读笔记2017Abstract1. Introduction2. Related work3. Revisiting ResNet, DenseNet and Higher Order RNN4. Dual Path Networks4.1 Dual Path Architecture4.2 Dual Path Networks5. Experiments5.1 Experiments on image classification task5.1
DPN框架
最新发布
03-28
The Dual Path Network (DPN) is a deep learning architecture that combines the strengths of ResNeXt and DenseNet into one unified network structure, providing enhanced feature propagation and ...
医学图像分析领域算法汇总
qq_29462849的博客
01-15 5640
前言 本文首发于公众号【3D视觉工坊】，原文请见汇总|医学图像分析领域论文，更多干货获取请关注公众号~ 医学图像分析相关期刊会议汇总 1、医学图像分析 (MedIA) 2、IEEE 医学图像学报 (IEEE-TMI) 3、IEEE 生物医学工程学报(IEEE-TBME) 4、IEEE 生物医学与健康信息学杂志 (IEEE-JBHI) 5、国际计算机辅助放射学和外科学杂志 (IJCARS) 6、医学...
深度学习每周学习总结J4（DPN 算法探索实践 - 鸟类识别）
qq_33489955的博客
11-01 901
对于卷积新的理解：我之前的误解是错误以为有几个卷积核，就有几个权重矩阵。比如输入通道数为3，输出通道数为2，我误以为只有两个权重矩阵。但其实对于一个卷积层来说，卷积核的数量等同于输出通道数（也称为输出的特征图数）。如果输入通道数为3，输出通道数为2，那么根据卷积操作的定义，每个输出通道对应一个单独的卷积核组。每个卷积核组由数量等于输入通道数的权重矩阵组成，因此在这个例子中，实际上有3×263×2=63×26个权重矩阵（即每个输出通道有3个权重矩阵，与输入通道数相对应）。
简单介绍DPN、ResNets、DenseNet
11-06
因为上论文选读课要用，所以做了个PPT，简单介绍了一下DPN、ResNets、DenseNet的网络结构及实验结果
《2017-Dual Path Networks》论文解读
u010067397的专栏
11-22 631
解读Dual Path Networks（DPN，原创） 动机 以前方法的不足 ResNet： 侧重于特征的再利用，但不善于发掘新的特征； DenseNet: 侧重于新特征的发掘，但又会产生很多冗余； 优点 关于模型复杂度，作者的原文是这么说的：The DPN-92 costs about 15% fewer parameters than ResNeXt-101 (32 4d)...
[深度学习从入门到女装]DPN
炼丹师
12-03 761
论文地址：Dual Path Networks   DPN（Dual Path Networks）是将ResNeXt和DenseNet融合到了一起 上图中（a）为ResNet的结构，（b）为DenseNet的结构，+为element-wise addition sum操作 （a）中可以看到，左边的矩形是网络的输入和输出，可以看到在每层是将网络的主干单独出来一个卷积分支，操作完后（ele...
Dual Path Network（DPN）
女王の专属领地
12-09 2486
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.01629.pdf模型及代码：github.com/cypw/DPNs本文认为：1）ResNet 通过这种跨层参数共享和保留中间特征的方式，特征re-use，ResNet 将输出与输入相加，形成一个残差结构，可以有效的降低特征上冗余度，重复利用已有特征，但缺点在于难以利用高层信息再发掘底层特征；2）DenseNet新特征挖掘，Dens...
dual path network
Marshall的专栏
11-25 1010
DPN（Dual Path Network）算法详解 https://github.com/cypw/DPNs
Dual Path Networks双分支网络
qq_41997237的博客
07-05 2881
本文的目的是设计新的path technology。我们发现resnet通过residual path能够重用特征，densenet通过dense connect path能探索新的特征。DPN继承了residual path 和 dense connect path的优点，既能有效地 重用特征也能探索新的特征。 图d和e是一样的。 block：采用1x1conv，紧接着3x3conv，最后1x1conv输出。最后1x1conv输出的结果split为2部分：一部分作为residual path（elem
Dual Path Networks（2017）综述
qq_42575422的博客
12-10 413
1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? 通过利用rnn探索resnet的相加和densenet的连接的本质作用。根据他们的有点设计一个融合他们各自优点的网络。 2、 他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ? 做各种假设的前提下分别将resnet和densenet等效为rnn，通过观察等效后的rnn网络得出resnet有利于特征重用，Densenet有利于探索新特征。根据这...
DPN网络模型结构详解
05-04
DPN（Dual Path Network）网络模型是一种深度神经网络，由微软亚洲研究院提出。它的设计思想是通过引入双通道和交叉连接来增强网络的表达能力，提高模型的准确性和稳定性。 DPN网络模型的主要特点是双通道和交叉...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值