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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(gè)相同容量的網(wǎng)絡(luò)時(shí)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(gè)人感覺應(yīng)該可以把Dense塊看做對(duì)一個(gè)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
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
CNN從最初的2012年AlexNet橫空出世到2014年VGG席卷世界以及2015年ResNet奠定了該領(lǐng)域的霸主地位,網(wǎng)絡(luò)模型變得越變?cè)缴?而且也得到證明,越深的網(wǎng)絡(luò)擬合效果越好,但網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的參數(shù)量計(jì)算量都極速增加,不利于技術(shù)的推廣和應(yīng)用。 因此,一些輕量級(jí)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、DenseN...
www.dbjr.com.cn/article/2739...htm 2025-5-31
Python利用cnocr庫實(shí)現(xiàn)pdf文件的文字識(shí)別_python_腳本之家
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 f: ...
www.dbjr.com.cn/python/332247w...htm 2025-6-7
關(guān)于Keras Dense層整理_python_腳本之家
這篇文章主要介紹了關(guān)于Keras Dense層整理,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
www.dbjr.com.cn/article/1870...htm 2025-5-25