论文信息年份：2017作者：GaoHuang会议/期刊：CVPR论文地址：DenselyConnectedConvolutionalNetworks源码：torchvisondensenet论文解读Abstract近年来，很多研究表明，如果在网络结构中在输出层和输入层之间加上“short-path”，会使得网络可以训练
【超详细】DenseNet论文及tensorflow实现详解11594【亲测】神经网络训练时出现loss=nan或loss不变的解决办法10152论文笔记：Dorefa-Net4572AGiftfromKnowledgeDistillation：FastOptiization,NetworkMinimizationandTransferLearning1913
Recentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper,moreaccurate,andefficienttotrainiftheycontainshorterconnectionsbetweenlayersclosetotheinputandthoseclosetotheoutput.Inthispaper,weembracethisobservationandintroducetheDenseConvolutionalNetwork(DenseNet),whichconnectseachlayertoeveryotherlayerinafeed-forward…
虽然Densetblocks中的每个layer只产生k个featuremap输出，但它却有着非常多的featuremap输入...作者在论文中将引入压缩参数的DenseNet称为DenseNet-C，而将同时引入bottlecklayers与压缩参数的DenseNet称为DenseNet-BC...
计算机视觉论文，项目分享89人赞同了该文章如果您喜欢我的文章，欢迎关注我的专栏。ResNet和DenseNet是计算机视觉领域的经典工作，作为CVPR2016和2017的bestpaper，两者不仅有很强的创新性，而且大道至简，给了我们很好的启发。本文的目的是...
我认为之所以ResNet用的要比DenseNet多的一个原因是因为ResNet本身是一个较为成熟的网络，关于ResNet的各种变体多，这些变体大都能和ResNet很好的融合，并且预训练文件和代码很多，可以很快的上手。.第二个原因是在真正使用中要具体情况具体分析，ResNet并不一定...
2017-08-0210:05.来源:雷锋网.原标题：CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017.雷锋网AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘…
最近精读了一篇IEEETRANSACTIONSONMEDICALIMAGING(TMI)的文章，觉得思想很不错。《H-DenseUNet：HybridDenselyConnectedUNetforLiverandTumorSegmentationfromCTVolumes》论文地址：H-DenseUNet…
每层都有从原始输入直接到损失函数的梯度,实现了隐性的深度监督,有助于训练深层网络;denseconnection起到了正则化的效果,减弱了在小规模训练集上的过拟合。可以自然地扩展到数百层...
本篇论文解读的排版主要参见原文的格式,针对原文中的每一个小节进行展开,有的是对原文的一个提炼和简单概括,有的是对原文中涉及但是又没有详细介绍的技术的补...
1.DenseNet1.1DenseNet使得任意两个卷积层之间的结果进行连接,使得更多的信息被保留1.2Denseconnection被运用于DensetNet,SRDenseNet,MemNet,RDN...
在实践中α可以通过设置为类频率的逆或视为一个超参数来设置交叉验证。为了便于标记,我们类似于定义pt一样定义αt。我们写α-balancedCE损失为:这种损失是对C...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址:https://github/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论:如何评价Kaiming的FocalLossforDenseObjectDet...
2.3.1DenseLayer一个DenseBlock中是由L层denselaryer组成,layer之间是denseconnectivity。从下面这个公式上来体会什么是denseconnectivity,第l层的输出是:image_1crvbi3r5q...
稠密连接:每层以之前层的输出为输入,对于有L层的传统网络,一共有L个连接,对于DenseNet,则有L(L+1)2。这篇论文主要参考了HighwayNetworks,ResidualNetworks(ResNets)以及G...
作者通过实验说明了FL比OHEM更加有效。[论文理解]FocalLossforDenseObjectDetection(RetinaNet)的更多相关文章
图2.11：DenseNet架构。（a）dense模块。（b）（b）由层叠的许多dense模块构成的典型DenseNet架构的示意图。图来自[72]2.2.2实现CNN的不变性使用CNN的一大难题是需要非...
从这张对比图可以看出,在$P_t$很高的区域,简单负样本仍然占据了loss的一部分比重,因此在包含大量简单负样本的情况下,会影响到loss的准确性。FocalLoss...