VGGNet和 GoogLeNet）转换为全卷积网络，并通过微调（fine-tuning）的方式将它们在图像分类任务上学到的特...
首先要说明的一点是，个人认为，从vgg到inception到resnet到densenet，基本上是一个复杂度越来越高，而效...
首先要说明的一点是，个人认为，从vgg到inception到resnet到densenet，基本上是一个复杂度越来越高，而效...
首先，ResNet（Residual Network）设计的初衷是为了解决深度网络训练过程中出现的梯度消失与梯度爆炸问题。它通过引入残差块，使每一层的输入和输出之间的差异被直接学习，从而提高网络的训练效率。ResNet在图像分类任务中表现卓越，可以有效提升模型的准确性和泛化能力。其次，U-Net（Unet）在网络结构上更专注...
ResNet主要创新点是通过残差连接解决了梯度消失问题；U-Net是一个先减小尺寸，再增大尺寸的分割网络；...
基于U-Net和U2Net的视网膜血管图像分割 骨干网络可为vgg_u-net,mobile_u-net 在原始U-Net 的基础上,采用双线性插值的方法代替原始的转置卷积方法进行上采样。在 DRIVE 公共数据集上对二者进行对比 图(a)为原始彩色视网膜血管图像;图(b)为mask图像,其中白色部分为感兴趣区域,黑色为背景; ...
ResNet主要创新点是通过残差连接解决了梯度消失问题；U-Net是一个先减小尺寸，再增大尺寸的分割网络；...
U-Net是一个先减小尺寸，再增大尺寸的分割网络；YOLO是一系列单阶段的实时目标检测网络。每一种网络的...
we propose a lightweight model combining vgg-16 and u-net network.By combining two convolutional neural networks,we classify scenes of remote sensing images.While ensuring the accuracy of the model,try to reduce the memory of themodel.According to the experimental results of this paper,we have ...
ResNet主要创新点是通过残差连接解决了梯度消失问题；U-Net是一个先减小尺寸，