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Densenet受启发于resnet，通过shortcut(skipconnection)建立前面层到后面层的联系，有助于训练过程中的梯度反向传播。相比于resnet，densenet设计了更密集的shortcut，建立了前面的所有层和后面的密集连接。Densenet还通过特征在channel上的...
DenseNet算法即DenselyConnectedConvolutionalNetworks，在某种度上也借鉴了ResNet算法，相关论文获得2017(CVPRBestPaperAward)。AbstractRecentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper,moreaccurate,andefficienttotrainiftheycontainshorterconnectionsbetweenlayersclosetotheinputandthoseclosetotheoutput.
DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（featurereuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR2017的最佳论文奖。
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017.本文作者：奕欣.2017-08-0210:05.专题：CVPR2017.导语：CVPR2017最佳论文作者...
论文名称:DenselyConnectedConvolutionalNetworks论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接:https://github/liuzhuang13/DenseNetDenseNet作者在开...
这篇论文[21]阐述了ResNets很像(展开的)循环神经网络,但是比循环神经网络有更多的参数,因为它每一层都有自己的权重。我们提出的DenseNet结构,增加到网络中的信...
ResNet论文详解:《DeepResidualLearningforImageRecognition》 原项目地址:https://github/liuzhuang13/DenseNet温馨提示:DenseNet的...
研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与...
在每个DenseBlock中都包含很多个子结构,以DenseNet-169的DenseBlock(3)为例,包含32个1*1和3*3的卷积操作,也就是第32个子结构的输入是前面31层的输出结果,每层输出的channel...
DenselyConnectedConvolutionalNetworksDenseNet模型,它的基本思路与ResNet一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(denseconnection),它的名称...
研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以...
DenseNet论文原文DenselyConnectedConvolutionalNetworks上传者:yrp_127462019-05-3115:35:52上传PDF文件1.09MB下载20次DenselyConnectedConvolutio...
[1]论文阅读|CVPR2017(BestPaper)|DenselyConnectedConvolutionalNetworks,https://jianshu/p/cced2e8378bf,2019.3[2]DenseNet论文阅读笔记,https://...
论文原文下载地址:《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》 ResNet论文详解:《DeepResidualLearningforImageRecognition》 ...