DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用(feature reuse)。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能,DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。 设计理念 相比ResNet,DenseNet提出了一...
DenseNet的PyTorch代码实现 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromcollectionsimportOrderedDictclass_DenseLayer(nn.Sequential):def__init__(self,num_input_features,growth_rate,bn_size,drop_rate):super(_DenseLayer,self).__init__()self.add_module(‘norm1‘,nn.BatchNorm2d(num_inpu...
kernel_size=1, stride=1, bias=False)) self.add_module('pool', nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2))classDenseNet(nn.Module):def__init__(self, growth_rate=32, block_config=(6,12,24,16), num_init_features=64, bn_size=4, drop_rate=0, num_classes=1000):super(DenseNet, self)...
第一步 打开造样本的配置文件设置造多少样本 文本来源 图片长宽 最多多少个字 然后打开main.py开始造样本 样本注意要输出到不在源码目录下 否则pycharm一直index会比较慢 或者关了pycharm 的index 然后开始训练 上面两个地方为样本的路径 本代码基于densenet 使用ctc的loss 训练 最后有模型输出之后 使用如下文件进行...
DenseNet-BC - 有瓶颈层 每个模型可以在以下数据集上测试: Cifar10 Cifar10 +(数据增强) Cifar100 Cifar100 +(数据增强) SVHN 可通过壳或源代码内部来改变多个层、块、增长率、图像归一化和其他训练参数。 运行示例: 列出所有可用选项: 还有其他一些可以实现方法——也可能是很有用的方法。
Photoshop:实现炫酷极坐标 1.调整图片尺寸(图像→图像大小),点击不拘束长宽比的按钮,图片的宽和高设置成1100像素点 2.滤镜→扭曲→切变,将两个小点移动到最左侧,点击确定 3.用修复画笔工具对中间地方进行调整 4.图像→图像旋转→垂直翻转画布 5.滤镜→扭曲→极坐标(点击从平面坐标到极坐标) 6.效果图 ...
使用densenet 实现ocr 字符序列训练识别_26字母识别 densenet,crnn和densenet-深度学习代码类资源Li**or 上传35.69 MB 文件格式 rar 深度学习 ocr 图像识别 计算机视觉 本代码实现了从造样本到训练和识别代码 基于densenet 和 ctc的loss 实现 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
Python-用于图像语义分割FCDenseNet的TensorFlow实现_densefc语义分割,densenet tensorflow分割-其它代码类资源清平**平调 上传99.35 KB 文件格式 zip Python开发-机器学习 用于图像语义分割Fully Convolutional DenseNet (A.K.A 100 layer tiramisu)的TensorFlow实现...