毕设终于告一段落,传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃,终于结束,可以看些搁置很久的一些论文了,嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了,cvpr 2017 best paper 觉得读论文前,还是把dense net的整个 ...
一.读前说明 .论文 Densely Connected Convolutional Networks 是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. .代码地址:https: github.com liuzhuang DenseNet .这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks ResNets 和GoogLeN ...
2017-02-22 16:27 0 8318 推荐指数:
毕设终于告一段落,传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃,终于结束,可以看些搁置很久的一些论文了,嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了,cvpr 2017 best paper 觉得读论文前,还是把dense net的整个 ...
目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block ...
论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf ...
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易 ...
首先,容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向,好些点全靠我猜测推理作者想干嘛,😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论 ...
参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_43450885/article/details/105296033 https://www.zhihu.com/question ...
摘要 从脑电图(EEG)数据建模认知事件的挑战之一是寻找对主体之间和内部差异不变的表征,以及与脑电图数据收集相关的固有噪声。在此,我们提出了一种新的方法来学习这种表示从多通道EEG时间 ...
这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化。 RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh ...