下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较,网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet],写的也都很好,今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型,如何搭建以及他们的优势在哪里。 CNN模型比较 CNN经典架构 要了解最新模型的优势,有一些架构的基本观念还是得先认识,下面就让我们...
DenseNet 结构 Resnet只是在一个block间进行了一次恒等映射,而在DenseNet中,则是将一个block中的前层与后层之间都给连上了,并且用concat取代了sum操作。这些都能更便于特征的前向的传播同时使得特征能够被重复利用。 虽然我们看到网状的连接比Resnet更加稠密了,但每层卷积的filter个数减少了,计算量相对于Resnet还是...
2.1.1 DenSeNet模型 每一个特征图都与前面所有层的特征图相连,即每一层都会接受前面所有层作为其输入。对于一个L层的网络,DenseNet模型共包含L(L+1)2个连接。 2.1.2 DenSeNet模型图 2.2 DenseNet模型的优势 1.DenseNet模型的每一层都与前面所有层紧密连接、可以直达最后的误差信号,升梯度的反向传播,减轻梯度消失...
CSPNet易于实现,并且足以适用于ResNet、ResNeXt、DenseNet、Scaled-YOLOv4等网络架构。在这些网络上应用CSPNet可以将计算量减少10%到20%,同时保持或提高精度。CSPNet还大大减少了内存成本和计算瓶颈,并被广泛用于许多先进检测模型,同时也被应用在移动或边端设备。 EfficientNet Tan等人系统地研究了网络缩放对模型性能的影响...
DenseNet作者,曾获CVPR 2017最佳论文奖。 论文地址 https://arxiv.org/abs/2201.03545 Github地址: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 参考链接: [1]https://twitter.com/ylecun/status/1481194969830498308 [2]https://www.zhihu.com/question/510965760/answer/2306192441 —完— 原标题:《魔改ResNe...
简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> ...
其中一部分通过部分卷积网络块(例如DenseNet中的Dense和Transition块或ResNeXt中的Res(X)块)进行处理,另一部分在稍后的阶段与其输出合并。这样可以减少参数量,提高计算单元的利用率,并简化内存占用。CSPNet易于实现,并且足以适用于ResNet、ResNeXt、DenseNet、Scaled-YOLOv4等网络架构。在这些网络上应用CSPNet可以将计算量...
比之前表现最好的GPipe更好,有很大提升。随后,作者用这个EfficentNet做了许多实验,如在ImageNet上的结果,又如在常用的迁移学习的数据集上评估,都取得了很好效果。EfficientNets始终比已有的模型,包括 DenseNet,Inception 和 NASNet 等有更好的准确率而且参数少了一个数量级。
DenseNet:DenseNet通过密集连接的方式将前一层的所有特征图都传递给后一层,这样可以更好地利用特征的复用。相比之下,ResNet中的跨层连接只是简单地将两层的特征相加。DenseNet可以更轻松地训练深层网络并减少参数量。 MobileNet:MobileNet主要用于移动设备和嵌入式系统,它采用了深度可分离卷积来减少模型的参数量和计算量...
To improve segmentation accuracy, the model integrates attention mechanisms, such as the Convolutional Block Attention Module (CBAM) and Non-Local Attention, with advanced encoder architectures, including ResNet, DenseNet, and EfficientNet. These attention mechanisms enable the model to focus more ...