毕设终于告一段落,传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃,终于结束,可以看些搁置很久的一些论文了,嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了,cvpr 2017 best paper 觉得读论文前,还是把dense net的整个网络结构放到http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 上面可视化看一下,会更加容易理解,总体这篇论文很好理解 上图是一个5层的dense block,每个dense…

一.读前说明 1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另外还可以看一下Very…

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten  Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl…

目录 黄高老师190919在北航的报告听后感 故事背景 网络结构 Dense block DenseNet 过渡层 成长率 瓶颈层 细节 实验 发表在2017 CVPR. 摘要 Recent work has shown that convolutional networks can be substantially deeper, more accurate, and efficient to train if they contain shorter connections between…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block and Transition layer 2.4 Growth rate 2.5 Bottleneck layers 2.6 Compression 2.7 Global Network Architecture 3. Experiments 4. Discussion…

- Dense blocks where each layer is connected to every other layer in feedforward fashion(緊密塊是指每一個層與每個其他層都以前向的方式相連接) - Alleviates vanishing gradient, strengthens feature propagation, encourages feature reuse(缓解梯度消失,加强特征传播,鼓励特征重用)…

1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接,DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接,每一层都和前面的所有层进行连接,所以称之为密集连接的网络. 针对每一层网络,其前面所有层的特征图被当作它的输入,这一层的输出则作为其后面所有层的输入. DenseNet 有许多优点:消除了梯度消失问题.加强了特征传播.鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量. 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越来越深,一个新的问题出现了:输入信息或者梯度在很多层之间传递的过程中会渐渐消失并且被洗掉.很多最近的…

Densely Connected Convolutional Networks,CVPR-2017-best paper之一(共两篇,另外一篇是apple关于GAN的paper),早在去年八月 DenseNets的paper就发布在arXiv上了. 就CNN的发展来说,2017注定被DenseNets给占了(12年开始,经典的CNN网络,AlexNet,VGG,GoogLenet系列,ResNet系列),除了AlexNet,VGG,GoogLenet,ResNet都是在传统CNN连接方式上做了…

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

Self-Normalizing Neural Networks ,长达93页的附录足以成为吸睛的地方(给人感觉很厉害), 此paper提出了新的激活函数,称之为 SELUs ,其具有normalization的功能. 给人感觉只是在全连接层有效果,在CNN和RNN中貌似没有提及有效果 Abstract: CNN在视觉的多个领域有很好的表现,然而 feed-forward neural networks(FNNs) (wiki上解释就是传统的前向传播网络)不能提取many levels of a…