代码复现:DenseNet代码复现+超详细注释(PyTorch) 下期预告:SeNet
@文心快码densenet代码实现 文心快码 要实现DenseNet的代码,可以按照以下步骤进行。这些步骤涵盖了导入必要的库和数据集、构建DenseNet模型结构、编译模型、训练模型以及评估模型性能。以下是一个详细的回答,包括代码片段: 1. 导入必要的库和数据集 首先,需要导入PyTorch库以及其他必要的库,并加载数据集。 python import ...
四、搭建DenseNet网络 DenseNet如下图所示,主要是由多个DenseBlock组成 代码 '''---四、搭建DenseNet网络---'''class DenseNet(nn.Module):def __init__(self, init_channels=64, growth_rate=32, blocks=[6, 12, 24, 16],num_classes=10):super(DenseNet, self).__init__()bn_size = 4drop_rate ...
DenseNet 并未从极深 (如 ResNet) 或极宽 (如 GoogLeNet) 的架构中获取表征能力,而是通过特征重用来挖掘网络潜力,产生易于训练和高参数效率的压缩模型。 标准卷积网络只利用最高层次的特征,但 DenseNet 使用了不同层次的特征 (包括低维度特征)。DenseNet 倾向于给出更平滑的决策边界,这也是 DenseNet 在训练数据不...
代码地址:https:///liuzhuang13/DenseNet Abstract 最近在卷及网络方面的进展显示,如果在深层网络中的输入和输出层中加入shortcut连接,会提高正确率和训练效率。根据这一发现,我们提出了一种新的网络结构:DenseNet,以前馈的方式来将每一层和其他所有层连接起来。对于每一层来说,之前所有层的feature maps都将作为输入...
代码和预训练模型在: github.com/liuzhuang13/ 3.网络结构 3.1 示意图 上图为一个由3个dense block稠密块构成的DenseNet。稠密块之间的连接称为Transition layer过渡层,过渡层由BN+卷积层+池化层构成。论文中主要由BN+1×1卷积+2×2池化构成。连接层除了连接dense block外,主要作用有二: 1.通过1×1卷积改变...
DenseNet原理分析与代码 你面试时的算法真题,尽在百面AI! 1. 介绍 在以往的网络都是从要么深(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)的网络,而作者则是从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。 DenseNet网络有以下优点: 由于密集连接方式,DenseNet提...
本文的结构是先介绍senet的基本概况,再对已有的pytorch下的densenet模块进行修改,构建一个新的网络sedensenet。 在github issue上,我重新对更多的sedensenet的变种结构进行了测试,讨论了senet module插入在densenet结构中的诸多可能性,并在cifar-10上得出训练精度和最佳收敛epoch的数据供大家参考,相关的训练代码也将在近期...
densenet原理以及代码实现 引自:https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10127356.html importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromcollectionsimportOrderedDictclass_DenseLayer(nn.Sequential):def__init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, drop_rate):super(_DenseLayer, self...
#以下代码就是densenet在torchvision.models里的源码,为了提高自身的模型构建能力尝试分析下源代码: importreimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorch.utils.model_zoo as model_zoofromcollectionsimportOrderedDict__all__= ['DenseNet','densenet121','densenet169','densenet201','...