DPN

時間 2021-01-02

標籤圖像分類深度學習简体版

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Paper : Dual Path Networks Code : official 摘要作者首先將ResNeXt和DenseNet使用HORNN的框架統一起來，說明了兩個符合直覺的結論 ResNeXt模型具有較高的特徵複用性 DenseNet模型可以更好的探索新特徵接着，嘗試使用直接將兩個網絡合併成一個網絡，並說明在準確率良好的情況下，相比ResNeXt和DenseNet，計算力和模型規模更

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1. Dual Path Network（DPN）
2. DPN論文筆記
3. 解讀Avamar DPN Summary
4. DPN（Dual Path Network）算法
5. 解讀Dual Path Networks（DPN，原創）
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7. 卷積神經網絡從lenet到DPN發展歷程
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9. densenet與resneXt的巧妙結合-DPN網絡
10. 詳解深度學習之經典網絡架構（九）：DPN（Dual Path Network）
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