完整源码 【PyTorch深度学习项目实战100例】-- 基于DenseNet121实现26个英文字母识别任务 | 第41例weibaohang.blog.csdn.net/article/details/127323414发布于 2022-12-17 09:01・辽宁 推荐阅读 pytorch编写代码基本步骤思想 郑建东 · 发表于Pytorch框架 「PyTorch
Accuracy. 可能最明显的趋势可能起源于表2的最后一行,这表明在所有CIFAR数据集上,具有L = 190和k = 40的DenseNet-BC一致地优于现有技术水平. 它在C10 +上的错误率为%,在C100 +上的错误率为%,明显低于ResNet架构[41]的错误率.我们在C10和C100上的最好结果(没有数据增加)更令人鼓舞:两者都比FractalNet低30...
0.6393 Epoch 3/6 41/41 [===] - 210s 5s/step - loss: 0.0962 - accuracy: 0.9673 - val_loss: 0.4482 - val_accuracy: 0.9180 Epoch 4/6 41/41 [===] - 209s 5s/step - loss: 0.0406 - accuracy: 0.9898 - val_loss: 0.0980 - val_accuracy: 0.9672 Epoch 5/6 41/41 [===] - ...
ResNet-34的主体框架 DenseNet的主体框架（在每个Dense Block内部采⽤了密集连接，⽽在相邻的Dense Block之间采⽤的时Conv+Pool的⽅式）创新点： 对⽐于ResNet的Residual Block，创新性地提出Dense Block，在每⼀个Dense Block中，任何两层之间都有直接的连接，也就是 说，⽹络每⼀层的输⼊都是前...
2021,41(9):2780-2784ISSN 1001⁃9081 CODEN JYIIDU http ：//www.joca.cn 基于改进DenseNet 的牛眼图像特征提取方法 郑志强，胡 鑫，翁 智*，王雨禾，程 曦 （内蒙古大学电子信息工程学院，呼和浩特010021）（∗通信作者wzhi@imu.edu.cn ）摘要：针对牛眼图像特征提取过程中由于梯度消失和过拟合造成的识别...
生成网络的职责是把随机点模仿成与真实数据集相似的图片,这些随机点是从一个潜在空间中随机抽取的。它可以看作一个实现“点对点变换”的映射,而真实图像在图像空间中的分布十分复杂,简单的函数不能够很好的表达这种映射关系,在实践中通常要利用深度神经网络。固定判别网络,持续生成随机点->生成图片->判别器,生成网络根...
[0.828125] 2019-12-24 19:41:12,705 - train.py[line:193] - INFO: Loss at epoch 35 step 0: [0.3201952], acc: [0.875] 2019-12-24 19:41:53,881 - train.py[line:193] - INFO: Loss at epoch 35 step 40: [0.58825034], acc: [0.8125] 2019-12-24 19:42:23,763 - train.py[...
在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种常见且有效的深度学习模型。近年来,DenseNet(密集连接网络)作为CNN的一种新架构,开始受到越来越多的关注和应用。本文将介绍DenseNet的基本原理、在计算机视觉中的应用和相关的优化方法。 2.DenseNet的基本原理 DenseNet是由Dense Block和Transition La...
5.2 研究不足与展望...41 1. 内容概览 本文主要针对铝罐表面涂层缺陷检测问题,提出了一种基于深度学习技术的解决方案。首先,详细介绍了ResNet和DenseNet两种深度神经网络模型的基本原理和结构特点。随后,针对铝罐表面涂层的具体特性,设计并构建了融合ResNet和DenseNet优势的混合网络模型。接着,本文对数据采集、预处理...
当然可以，但没必要，论文中有写100层densenet-bc（0.8m）已经比resnet-1001(10.2m)精度要稍好了，...