FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals ICLR 2017 Gustav Larsson, Michael Maire, Gregory Shakhnarovich 文章提出了什么(What) ResNet提升了深度网络的表现,本文提出的分形网络也取得了优秀的表现,通过实验表示,残差结构对于深度网络来说不是必须的. ResNet缺乏正则方法,本文提出了drop-path,对子路径进行随机丢弃 为什么有效(Why) 分形网络…

-Argues that key is transitioning effectively from shallow to deep and residual representations are not necessary(认为关键是有效地从浅到深,而残差表示方法是不必要的) -Fractal architecture with both shallow and deep paths to output(分形结构是带有浅和深的两种路径到输出) -Trained with dropping o…

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot…

建议按序阅读 1. Convolutional Neural Networks卷积神经网络: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 2. Deep learning:三十八(Stacked CNN简单介绍): http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 3. 深度学习(卷积神经网络)一些问题总结 http://blog.csdn.net/n…

Lecture 9 CNN Architectures 参见:https://blog.csdn.net/qq_29176963/article/details/82882080#GoogleNet_83 一. LeNet-5: 神经网络的第一个实例,用于识别邮票上的手写数字,使用步长为1,大小为5*5的卷积核,对第一层进行操作,然后进行池化,通过几层卷积和池化,在网络的最后还有一些全连接层.LeNet在数据识别领域取得了成功. 二. AlexNet: Alexnet是2012年ImageNet…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数…

其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. 总体来说TokuDB具有: 1.高压缩比,官方宣称可以达到1:12. 2.高insert性能,官方称至少比innodb高9倍. 3.可以在线添加索引和字段,速度快. TokuDB 它架构的核心基于一个不同的.现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fract…

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu…

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一…