ResNet自从CVPR 2016取得best paper,作为deep learning学术界baseline,确立了统治地位,而DenseNet取得了CVPR 2017的best paper,解决参数和内存的问题,201层的DenseNet在ImageNet和101层的ResNet取得相同精度,模型减少一半(前者20M,后者44M),浮点运算前者80B/image,后者155B/image,在图像分类领域表现出色的性能。 本论文...
复现内容:FC-Densenet(Tiramisu) 论文名称:The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation 论文地址:arxiv.org/abs/1611.0932 方法简介:利用Dense block代替Unet的Conv block,优点是参数量极低,理论上泛化性更好,且能提取深层特征。值得注意的是,为了降低通道数,在upsample阶...
FC-DenseNet光学图像树种识别无人机深度神经网络使用低空遥感图像进行图像识别为森林调查和监测提供了新的技术契机.基于无人机低空航拍光学图像,以福建省安溪县崩岗区为研究区,建立FC-Dense Net模型进行树种识别.首先,利用Dense模块提取树种图像特征并增强深层网络信息,透过下采样模块降低图像维度,凸显图像的纹理特征和光谱...
getcwd().split('/config')[0], 'FC-DenseNet.py') 25 net = imp.load_source('Net', model_path).Network( 26 input_shape=(None, 3, None, None), 27 n_classes=11, 28 n_filters_first_conv=48, 29 n_pool=5, 30 growth_rate=16, 31 n_layers_per_block=[4, 5,...
To train the FC-DenseNet103 model, use the command : THEANO_FLAGS='device=cuda,optimizer=fast_compile,optimizer_including=fusion' python train.py -c config/FC-DenseNet103.py -e experiment_name. All the logs of the experiments are stored in the folder experiment_name. On a Titan X 12GB, ...
该文将DenseNet引入上采样通道,来恢复输入feature map的分辨率,而这样做的一个缺点是在softmax层前引入大量难以处理的高分辨率feature map,而且,会有大量的filters与feature map进行卷积操作,大大增加了计算量和参数。因此,该文只对dense block后的feature map进行upsampling ,从而在上采样的过程中,每种分辨率的feature ...
我正在努力实现的是训练DenseNet201,然后将它连接到其他几个层,然后才有一个FC或输出层。我想测试几个模型,但是训练DenseNet +模型需要很长的时间。有办法这样做吗? 浏览2提问于2019-04-01得票数 0 回答已采纳 2回答 resnet是否有完全连接的层? 、 在我的理解中,全连接层(简称fc)用于预测。 但是他们...
主题词:SAR目标识别; 变体目标; 深度学习; 多尺度特征; DenseNet 多尺度特征提取模块所得特征图 示例论文 论文标题:卷积神经网络和深度置信网络在SAR影像冰水分类的性能评估 引用格式:黄冬梅, 李明慧, 宋巍, 王建. 卷积神经网络和深度置信网络在SAR影像冰水分类...
DPN has stronger feature extraction capabilities than DenseNet, leading to more accurate segmentation results. We introduce a novel sub-DPN block named the Declaration of competing interest We declare that we have no financial and personal relationships with other people or organizations that can ...
对于ImageNet数据集,图片输入大小为224×224,网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC,其首先是一个stride=2的7x7卷积层,然后是一个stride=2的3x3 MaxPooling层,后面才进入DenseBlock。ImageNet数据集所采用的网络配置如下表所示: 3、与其他算法的对比¶ ...