3、DenseNet 《Densely Connected Convolutional Networks》https://arxiv.org/abs/1608.06993v3 Huang 等人提出一种新架构 DenseNet,进一步利用快捷连接,形成Dense block将所有层直接连接在一起。在这种新型架构中,每层的输入由所有之前层的特征映射组成,其输出将传输给每个后续层,这些特征映射通过深度级联聚合。 公式是...
ResNet的核心思想是引入“跳跃连接”或“残差连接”,使得模型在训练深度网络时更加稳定,并有效地提高模型的准确率。 Res-UNET简介 Res-UNET是UNET模型的一个变种,它结合了ResNet的特点。原始的UNET模型是为医学图像分割而设计的,并逐渐应用于各种图像分割任务。加入残差连接的Res-UNET可以更好地捕捉图像中的细节信息,...
Unet相比更早提出的FCN网络,使用拼接来作为特征图的融合方式。FCN是通过特征图对应像素值的相加来融合特征的;U-net通过通道数的拼接。 Unet好处就在于,因为是逐层的去累加卷积操作,随着卷积的“深入”,越往下的卷积就拥有更加大的感受野,但局部细节可能会逐渐丢失。为了解决这个问题,通过上采样操作来恢复这些细节。上...
The flatten doesn't have any hyperparameters. The Fully Connected (Dense) layer reduces its input to the number of classes using a softmax activation. Exercise: Implement the ResNet with 50 layers described in the figure above. We have implemented Stages 1 and 2. Please implement the rest. ...
公式是DenseNet的,[x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做通道合并的concatenation,而resnet是做值的相加,通道数是不变的。Hl包括BN,ReLU和3 x 3的卷积。 其中一个Dense block如下所示。 一个小的DenceNet如下图所示。 Growth rate ...
知乎编辑器真难用。。。 图片/公式显示问题(简易直接跳转去链接里面看。。。知乎排版实在不想吐槽。。。): 深度学习基础理论---CV中常用Backbone(Resnet/Unet/Vit系列等)-Big-Yellow-J主要介绍在CV中…