#densenet原文地址 https://arxiv.org/abs/1608.06993 #densenet介绍 https://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76155291#以下代码就是densenet在torchvision.models里的源码,为了提高自身的模型构建能力尝试分析下源代码:import re import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as
torchvision是一个包,它服务于pytorch深度学习框架,用来生成图片,视频数据集,模型类和预训练的模型torchvision由以下四个部分组成:1. torchvision.datasets : Data loaders for popular vision datasets2. torchvision.models : Definitions for popular model architectures, such as AlexNet, VGG, and ResNet and
torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_
文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu
1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响.我们主要贡献是使用非常小(3×3)卷积核的架构对深度增加的网络进行全面的评估,其结果表明将深度增大到16-19层时网络的性能会显著提升.这些发现是基于我们在ImageNet Challenge 2014的目标检测和分类任务分别获得了第一名和第二名的成