基于Pytorch构建DenseNet网络对cifar-10进行分类 DenseNet是指Densely connected convolutional networks(密集卷积网络)。它的优点主要包括有效缓解梯度消失、特征传递更加有效、计算量更小、参数量更小、性能比ResNet更好。它的缺点主要是较大的内存占用。 DenseNet网络与Resnet、GoogleNet类似,都是为了解决深层网络梯度消失问...
在CIFAR10上具有[3,3,3]个模块的ResNet可视化如下: 这三组分别作用于分辨率为 (32×32)、(16×16) 和 (8×8) 的情况。 """ 输入参数说明: num_classes - 分类输出的数量(CIFAR10为10) num_blocks - 包含ResNet模块数量的列表,每组的第一个模块(除了第一组的第一个)使用下采样 c_hidden - 不同模...
因此,如果说ResNet有[3,3,3]个模块,意思是我们有三组,每组包含3个ResNet模块,并且在第四和第七个模块处进行下采样。在CIFAR10上具有[3,3,3]个模块的ResNet可视化如下: 这三组分别作用于分辨率为 (32×32)、(16×16) 和 (8×8) 的情况。 """ 输入参数说明: num_classes - 分类输出的数量(CIFAR10...
因此,如果说ResNet有个模块,意思是我们有三组,每组包含3个ResNet模块,并且在第四和第七个模块处进行下采样。在CIFAR10上具有个模块的ResNet可视化如下: 这三组分别作用于分辨率为 (32×32)、(16×16) 和 (8×8) 的情况。 """ 输入参数说明: num_classes - 分类输出的数量(CIFAR10为10) num_blocks - ...
CIFAR10数据集处理与分析 # 计算数据集的均值 DATA\_MEANS = (train\_dataset.data / 255.0).mean(axis=(0,1,2)) # 计算数据集的标准差 DATA_STD = (traint.data / 255.0).std(axis=(0,1,2)) 利用上述计算得到的均值和标准差信息来对数据进行归一化处理,同时在训练过程中使用数据增强技术,以降低过...
基于Caffe做cifar10对ImageNet图像的分类 在正文之前,首先确保已经具备实现caffe实验的平台,在安装caffe时,会自带cifar10的所有需要的代码。 一、数据的准备 在caffe中~/caffe/data/cifar10/下有一个get_cifar10.sh文件,执行这个文件可以下载到cifar10的数据,在此期间,请确保网络正确连接。也可以在Windows上下载,放在...
CIFAR10数据集处理与分析 AI检测代码解析 # 计算数据集的均值 DATA_MEANS = (train_dataset.data / 255.0).mean(axis=(0,1,2)) # 计算数据集的标准差 DATA_STD = (traint.data / 255.0).std(axis=(0,1,2)) 1. 2. 3. 4. 利用上述计算得到的均值和标准差信息来对数据进行归一化处理,同时在训练...
1. CIFAR-10和CIFAR-100上的结果 2. ImageNet上的结果 3. 参数效率与计算效率 4. 特征重用的分析 五、深入理解DenseNet 1. 与ResNet的对比 2. 隐式的深度监督 3. 特征重用带来的优势 4. 与随机深度网络的比较 QA 1. 为什么DenseNet的参数效率比ResNet高? 2. DenseNet会不会导致计算量过大? 3. DenseNe...
本文使用pytorch框架,复现了LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, ResNeXt, RegNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet(v1,v2,v3), ShuffleNet, SENet, PANSNet, RegNet, DLA等主流的卷积神经网络模型,以及Vision Transformer等基于Transformer的模型。同时在使用相同的训练设置的情况下,对以上模型在CIFAR10数据集...
参考这篇博客,训练一个基于keras.application中的DenseNet网络的、处理Cifar10的模型,保存为.hdf5格式。我们在经典的DenNet121网络前加了resize层,使得网络能接收CIFAR10数据集中32x32x3的数据。代码如下:import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np import keras as K from keras ...