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python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Densenet模型復(fù)現(xiàn)詳解_python_腳本之家

DenseNet示意圖如下: 代碼下載 Densenet 1、Densenet的整體結(jié)構(gòu) 如圖所示Densenet由DenseBlock和中間的間隔模塊Transition Layer組成。 1、DenseBlock:DenseBlock指的就是DenseNet特有的模塊,如下圖所示,前面所有層與后面層的具有密集連接,在同一個DenseBlock當(dāng)中,特征層的高寬不會發(fā)生改變,但

www.dbjr.com.cn/article/2471...htm 2025-5-31

Keras實(shí)現(xiàn)DenseNet結(jié)構(gòu)操作_python_腳本之家

由于DenseNet的密集連接方式,在構(gòu)建一個相同容量的網(wǎng)絡(luò)時其所需的參數(shù)數(shù)量遠(yuǎn)小于其之前提出的如resnet等結(jié)構(gòu)。進(jìn)一步,個人感覺應(yīng)該可以把Dense塊看做對一個有較多參數(shù)的卷積層的高效替代。因此,其也可以結(jié)合U-Net等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),來進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,比如單純的把U-net中的所有卷積層全部換成DenseNet的結(jié)構(gòu),就可以顯著壓...

www.dbjr.com.cn/article/1901...htm 2025-5-25

pytorch 加載(.pth)格式的模型實(shí)例_python_腳本之家

有一些非常流行的網(wǎng)絡(luò)如 resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有,包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練好的模型。 pytorch自帶模型網(wǎng)址:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/ 按官網(wǎng)加載預(yù)訓(xùn)練好的模型: 1 2 3 4 5 importtorchvision.models as models # pretrained=True就可以使用預(yù)訓(xùn)...

www.dbjr.com.cn/article/1680...htm 2025-5-28

Python利用cnocr庫實(shí)現(xiàn)pdf文件的文字識別_python_腳本之家

# 因此下面兩行代碼與ocr = CnOcr()完全等價 ocr=CnOcr(rec_model_fp='C:\\Users\\asus\\AppData\\Roaming\\cnocr\\2.3\\densenet_lite_136-gru' '\\cnocr-v2.3-densenet_lite_136-gru-epoch=004-ft-model.onnx') print(start_page, end_page) withopen(output_file,'w', encoding='utf-8') as...

www.dbjr.com.cn/python/332247w...htm 2025-6-7

PyTorch 之強(qiáng)大的 hub 模塊和搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行氣溫預(yù)測_python_腳本之...

# 'densenet161', # 'densenet169', # 'densenet201', # 'fcn_resnet101', # 'googlenet', # 'inception_v3', # 'mobilenet_v2', # 'resnet101', # 'resnet152', # 'resnet18', # 'resnet34', # 'resnet50', # 'resnext101_32x8d', ...

www.dbjr.com.cn/article/2784...htm 2023-3-20

理解深度學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)簡介_python_腳本之家

1.圖像分類(ResNet,DenseNet) 目標(biāo)檢測ObjectDetection 風(fēng)格遷移StyleTransfer CycleGAN:比如圖像中馬到斑馬,也可以從斑馬返回馬 ImageCaptioning:從圖像生成描述文本,一般用CNN獲得feature,再輸入RNN獲得文本 2.在NLP方向情感分析:分類影評數(shù)據(jù) QuestionAnswering:一段問題->給出答案 ...

www.dbjr.com.cn/article/2096...htm 2025-5-15

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及各模型的優(yōu)缺點(diǎn)及說明_python_腳本之家

因此,一些輕量級的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也慢慢隨之出現(xiàn),比如MobileNet系列,ShuffleNet系列,以及ResNext、DenseNet、EfficenceNet等模型,他們都互相吸取彼此的優(yōu)點(diǎn),不但降低了參數(shù)量或者計(jì)算量,同時分類精度更高,因而受到了更多的關(guān)注。接下來我們就對CNN的各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及他們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行一次詳細(xì)的解讀!

www.dbjr.com.cn/article/2739...htm 2025-5-31

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