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CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017本文作者：奕欣2017-08-0210:05
独家|CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”2017-08-0313:14来源:AI科技评论AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能…
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）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能研究院研…
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017云栖大讲堂2017-08-012010浏览量简介：雷锋网AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）…
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…
图1：论文中的DenseNet示意图搞这么多直连有什么好处呢？作者给了两个解释：原因一：这种结构需要的参数更少。传统结构里靠后的某层如果要用到靠前的某层已提取过的特征，还得用卷积来重新提取；而DenseNet中某层的输出直连到之后的每一层，这些特征是不需要重新做卷积的，拿来就可以给...
论文摘要：作者提到，卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接(即输入卷积层的特征和卷积层输出的特征进行整合连接)，那么这个网络的训练就可以更深入、更准确、更有效。作者基于这一观察，引入DenseNet(DenseConvolutional...
改进Densenet是一个非常棒的网络结构，但是特别耗费显卡。然后作者给出了解决方法黄高博士及刘壮取得联系两位作者对DenseNet的详细介绍及常见疑问解答DenseNet特别耗费显存？不少人跟我们反映过DenseNet在训练时对内存消耗非常厉害。
DenseNet基于特征复用，能够达到很好的性能，但是论文认为其内在连接存在很多冗余，早期的特征不需要复用到较后的层。为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。
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。实现细节下表中为用于ImageNettraining的DenseNet的框架实现…
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017本文作者：奕欣2017-08-0210:05
独家|CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”2017-08-0313:14来源:AI科技评论AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能…
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）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能研究院研…
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017云栖大讲堂2017-08-012010浏览量简介：雷锋网AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）…
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…
图1：论文中的DenseNet示意图搞这么多直连有什么好处呢？作者给了两个解释：原因一：这种结构需要的参数更少。传统结构里靠后的某层如果要用到靠前的某层已提取过的特征，还得用卷积来重新提取；而DenseNet中某层的输出直连到之后的每一层，这些特征是不需要重新做卷积的，拿来就可以给...
论文摘要：作者提到，卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接(即输入卷积层的特征和卷积层输出的特征进行整合连接)，那么这个网络的训练就可以更深入、更准确、更有效。作者基于这一观察，引入DenseNet(DenseConvolutional...
改进Densenet是一个非常棒的网络结构，但是特别耗费显卡。然后作者给出了解决方法黄高博士及刘壮取得联系两位作者对DenseNet的详细介绍及常见疑问解答DenseNet特别耗费显存？不少人跟我们反映过DenseNet在训练时对内存消耗非常厉害。
DenseNet基于特征复用，能够达到很好的性能，但是论文认为其内在连接存在很多冗余，早期的特征不需要复用到较后的层。为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。
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。实现细节下表中为用于ImageNettraining的DenseNet的框架实现…
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