目前已发表学术论文20余篇,被引用次数达1000余次;其中一篇综述论文被中国科学技术信息研究所评选为2015年全国百篇最具国际影响学术论文;会议论文“Densely ConnectedConvolutional Networks”获得国际计算机视觉顶级会议CVPR的最佳论文奖。个人主页:http://www.gaohuang.net/ 刘壮: 清华大学姚班本科生,以共同第一作者身份...
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:arxiv.org/pdf/1608.0699DenseNet 的GitHub地址:github.com/liuzhuang13/参考的 DenseNet 翻译博客:zhuanlan.zhihu.com/p/31 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文...
众所周知,在DenseNet之前,卷积神经网络提高效率的方向,要么深(比如ResNet,解决了网络深时候的梯度消失问题),要么宽(比如GoogLeNet的 Inception),而作者从Feature入手,通过对feature 的极致利用达到更好的效果和更少的参数。所以DenseNet的另一大特色是通过特征在channel 上的连接来实现特征复用(feature reuse)。这些特点...
《Densely Connected Convolutional Networks》论文心得 作者及其所在团队在国内外相关领域所处水平: 黄高:美国康奈尔大学计算机系博士后主要研究领域为深度神经网络的结构设计与优化算法,以及深度学习在计算机视觉与自然语言理解中的应用。目前已发表学术论文20余篇,被引用次数达1000余次;其中一篇综述论文被中国科学技术信息研...
【论文阅读及复现】(2017)Densely Connected Convolutional Networks + Pytorch代码实现 简介:- 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较短的连接,则它们可以更深、更准确和更有效地训练。- 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...
Densely Connected Convolutional Networks 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...
Densely Connected Convolutional Networks简介 reference:https://arxiv.org/abs/1608.06993 code:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 作者Gao Huang∗ , Zhuang Liu∗ , Laurens van der Maaten , Kilian Q. Weinberger Abstract 之前其他的研究表明在给相隔很远的隐藏层建立直接连接的情况下,CNN可以更深,...
个连接,而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式,所以称本文方法为密集连接网络(Dense Convolutional NetworkDenseNet)。 相比传统卷积网络,这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是,它需要更少的参数,因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet...
論文標題:Densely Connected Convolutional Networks 論文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 參考的 DenseNet 翻譯部落格:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31647627 ...
Densely Connected Convolutional Networks 论文地址 作者github地址 这篇文章出自2017年的CVPR,提出了DenseNets的网络结构,该结构与High Networks、ResNets、Inception相比,更容易训练优化。该网络有四个优点:1、减轻了梯度消失问题;2、加强了特征的... MVP+WCF+三层结构搭建项目框架(下) ...