畢設終於告一段落,傳統方法的視覺做得我整個人都很奔潰,終於結束,可以看些擱置很久的一些論文了,嚶嚶嚶 Densely Connected Convolutional Networks 其實很早就出來了,cvpr 2017 best paper 覺得讀論文前,還是把dense net的整個 ...
一.讀前說明 .論文 Densely Connected Convolutional Networks 是現在為止效果最好的CNN架構,比Resnet還好,有必要學習一下它為什么效果這么好. .代碼地址:https: github.com liuzhuang DenseNet .這篇論文主要參考了Highway Networks,Residual Networks ResNets 和GoogLeN ...
2017-02-22 16:27 0 8318 推薦指數:
畢設終於告一段落,傳統方法的視覺做得我整個人都很奔潰,終於結束,可以看些擱置很久的一些論文了,嚶嚶嚶 Densely Connected Convolutional Networks 其實很早就出來了,cvpr 2017 best paper 覺得讀論文前,還是把dense net的整個 ...
目錄 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block ...
論文標題:Densely Connected Convolutional Networks 論文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 論文地址:https://arxiv.org/pdf ...
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...
參考博客:https://blog.csdn.net/weixin_43450885/article/details/105296033 https://www.zhihu.com/question ...
摘要 從腦電圖(EEG)數據建模認知事件的挑戰之一是尋找對主體之間和內部差異不變的表征,以及與腦電圖數據收集相關的固有噪聲。在此,我們提出了一種新的方法來學習這種表示從多通道EEG時間 ...
這篇論文提出了AlexNet,奠定了深度學習在CV領域中的地位。 1. ReLu激活函數 2. Dropout 3. 數據增強 網絡的架構如圖所示 包含八個學習層:五個卷積神經網絡和三個全連接網絡,並且使用了最大池化。 RELU非線性層 傳統的神經網絡的輸出包括$tanh ...