使用keras導入densenet模型
從keras的keras_applications的文件夾內可以找到內置模型的源代碼 Kera的應用模塊Application提供了帶有預訓練權重的Keras模型，這些模型可以用來進行預測、特征提取和finetune 應用於圖像分類的模型,權重訓練自ImageNet： Xception ...
原文：DenseNet模型解讀
導言： 傳統的卷積網絡在一個前向過程中每層只有一個連接，ResNet增加了殘差連接從而增加了信息從一層到下一層的流動。FractalNets重復組合幾個有不同卷積塊數量的並行層序列，增加名義上的深度，卻保持着網絡前向傳播短的路徑。相類似的操作還有Stochastic depth和Highway Networks等。 這些模型都顯示一個共有的特征，縮短前面層與后面層的路徑，其主要的目的都是為了增加不 ...
2020-12-13 13:23 0 418 推薦指數：
相關推薦
DenseNet
DenseNet（部分引用了優秀的博主Madcola的《CNN網絡架構演進：從LeNet到DenseNet》） 自2015年何愷明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上橫掃所有選手，獲得冠軍以來，ResNet的變種網絡（ResNext、Deep networks ...
DenseNet
發現yolo真是一個大雜燴，幾乎將所有的前沿技術都融合到一起了，CSP結構借鑒了DenseNet的想法，所以，開始啃DenseNet 摘自：https://www.leiphone.com/category/ai/0MNOwwfvWiAu43WO.html 補充：啃完之后發現不是CSP借鑒 ...
MaskRCNN模型解讀
背景： DL訓練框架采用Pytorch，推理框架使用Caffe，模型使用的是基於Facebook新出的MaskRCNN改進版，主要使用ADAS的視覺感知，包括OD,車道線，語義分割等網絡。 整體框架： 圖1 Mask R-CNN整體架構 Mask R-CNN是一個非常靈活 ...
transformer模型解讀
最近在關注谷歌發布關於BERT模型，它是以Transformer的雙向編碼器表示。順便回顧了《Attention is all you need》這篇文章主要講解Transformer編碼器。使用該模型在神經機器翻譯及其他語言理解任務上的表現遠遠超越了現有算法 ...
DenseNet筆記
一、DenseNet的優點 減輕梯度消失問題 加強特征的傳遞 充分利用特征 減少了參數量 二、網絡結構公式 對於每一個DenseBlock中的每一個層, [x0,x1,…,xl-1]表示將0到l-1層的輸出feature map做concatenation ...
解讀知識蒸餾模型TinyBert
摘要：本篇文章的重點在於改進信息瓶頸的優化機制，並且圍繞着高緯空間中互信息難以估計，以及信息瓶頸優化機制中的權衡難題這兩個點進行講解。 本文分享自華為雲社區《【雲駐共創】美文賞析：大佬對變分蒸 ...
Java內存模型深度解讀
Java內存模型規范了Java虛擬機與計算機內存是如何協同工作的。Java虛擬機是一個完整的計算機的一個模型，因此這個模型自然也包含一個內存模型——又稱為Java內存模型。 如果你想設計表現良好的並發程序，理解Java內存模型是非常重要的。Java內存模型規定了如何和何時可以看到由其他線程修改 ...