作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算机视觉顶会的年度最佳论文.
21个深度学习调参的实用技巧
极市平台
2+阅读 · 2020年10月25日
CNN系列模型发展简史(附代码,已全部跑通)
计算机视觉life
0+阅读 · 2019年7月14日
2000~2009年历届CVPR最佳论文,代码及解读汇总
极市平台
1+阅读 · 2019年8月23日
推荐|caffe-orc主流ocr算法:CNN+BLSTM+CTC架构实现!
全球人工智能
19+阅读 · 2017年10月29日
图像分类:常用分类网络结构(附论文下载)
极市平台
13+阅读 · 2019年4月8日
微信扫码咨询专知VIP会员