Dual Path Networks
作者發現ResNet可以使得特徵重用，DenseNet可以探索新的特徵。二這兩個作用對網絡學習好的表達很重要。所以論文將2着結合起來。 結構如下圖： 首先將輸入預分爲倆部分。將所有輸入通過1X1，3X3和1X1的卷積之後也分爲相同數量的倆部分，第一部分像resnet一樣相加，第二部分像densenet一樣拼接。形成下一個新的輸入。不斷重複上述過程。爲了減緩寬度的增加，將最後一個1X1的少數通道作爲
相關文章
- 1. Dual Path Networks
- 2. 論文筆記：Dual Path Networks
- 3. Dual Path Networks（2017）綜述
- 4. Dual Path Networks雙分支網絡
- 5. 解讀Dual Path Networks（DPN，原創）
- 6. Dual Path Network（DPN）
- 7. 基於Dual Path Networks（DPN）的圖像識別模型實踐
- 8. DPN（Dual Path Network）算法
- 9. Collaborative Deep Embedding via Dual Networks
- 10. ECCV2018 Online Multi-Object Tracking with Dual Matching Attention Networks
- 更多相關文章...
- • SVG
- SVG 教程 - • ASP Path 屬性 - ASP 教程
- • 算法總結-回溯法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Dual Path Networks
- 2. 論文筆記：Dual Path Networks
- 3. Dual Path Networks（2017）綜述
- 4. Dual Path Networks雙分支網絡
- 5. 解讀Dual Path Networks（DPN，原創）
- 6. Dual Path Network（DPN）
- 7. 基於Dual Path Networks（DPN）的圖像識別模型實踐
- 8. DPN（Dual Path Network）算法
- 9. Collaborative Deep Embedding via Dual Networks
- 10. ECCV2018 Online Multi-Object Tracking with Dual Matching Attention Networks