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转置卷积层和卷积层是一样的吗?使用PyTorch进行概念试验
在这篇文章中，我将使用常规卷积操作测试和比较神经网络的分类任务，并通过用转置卷积替换卷积来比较相同的网络。转置卷积运算转置卷积操作现在是众所周知的，并且已经在许多需要上采样的模型中使用。它与卷积运算非常相似，只是卷积矩阵被转置。因此结果是输...
2024-09-03 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
二值化神经网络(BNN)综述
作者:Ironboy来源:微信公众号:GiantPandaCV出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjY4NTk0NQ==&mid=2247490696&idx=1&sn=3b8132af1ddd...
2024-09-03 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
用TensorFlow实现ResNeXt和DenseNet，超简单!
图：pixabay原文来源：GitHub「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮ResNeXt-Tensorflow使用Cifar10数据集的ResNeXt在Tensorflow上的实现。...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
使用深度学习模型对摄影彩色图像进行去噪
介绍大多数图像去噪器技术专注于去除AWGN（高斯白噪声）。通常，噪声是综合添加的并且涉及各种技术来去除这些图像。但是随着深度学习的进步，重点已转向为现实世界中的嘈杂彩色图像设计降噪架构。实际的嘈杂图像是通过具有不同设置或在弱光条件下的...
2024-09-03 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论 -
CondenseNet:可学习分组卷积，原作对DenseNet轻量改造 |CVPR 18
CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作?来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchw...
2024-09-03 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
卷积神经网络，你要了解的知识点
本文主要记录了卷积和池化的计算，卷积的反向传播卷积神经网络只有几种基本模块，conv,batchnormal,dropout,pooling自动特征提取掌握卷积的计算，掌握池化的计算，掌握卷积和池化在模型中组合的效果...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
机器不学习:计算机视觉系列(3)ResNet & DenseNet
机器不学习www.jqbxx.com:深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战五、ResNetResNet，深度残差网络，在top-5上的错误率为3.6%，是2015年ILSVRC的冠军，其网络结构如下所示：...
2024-09-03 btikc 技术文章 18 ℃ 0 评论 -
|期刊分享|深度学习|稠密连接卷积网络DenseNet 上
编者序：本文是CVPR2017最佳论文，提出的DenseNet在多个视觉数据集上获得了state-of-the-art，以前馈方式每一层都连接到其后的每一层，其前的每一层特征图都作为本层的输入，优点是减轻了梯度消失问题、强化了特征传播、增强...
2024-09-03 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
DenseNet 密集连接卷积网络
DenseNet（DenselyConnectedConvolutionalNetwork）是一种深度学习架构，由GaoHuang、ZhuangLiu、KilianQ.Weinberger和LaurensvanderMa...
2024-09-03 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
残差密集网络:利用所有分层特征的图像超分辨率网络
图像超分辨率在安防等很多领域有这广泛的应用，而美国东北大学最近提出了一种残差密集网络来从原图生成高分辨率图像。该网络结合残差网络与密集连接网络的特性充分利用原始LR图像的所有分层特征，因而能重构出高质量的图像。单幅图像超分辨率（SISR...
2024-09-03 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
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