【文件属性】：
文件名称：DenseNet：在Keras中实施DenseNet
文件大小：1.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 23:07:21
deep-learning paper keras densenet densenet-model
凯拉斯的密集网
DenseNet在Keras中实现密集的论文
现在支持更高效的DenseNet-BC（DenseNet-Bottleneck-Compressed）网络。 使用DenseNet-BC-190-40模型，它可以在CIFAR-10和CIFAR-100上获得最先进的性能
建筑
DenseNet是对广泛残差网络的扩展。 根据论文：
The lth layer has l inputs, consisting of the feature maps of all preceding convolutional blocks.
Its own feature maps are pass
【文件预览】：
DenseNet-master
----densenet.py(38KB)
----images()
--------cheetah.jpg(1012KB)
--------elephant.jpg(52KB)
--------dense_net.JPG(40KB)
--------accuracy_densenet.JPG(154KB)
----subpixel.py(3KB)
----imagenet_inference.py(661B)
----LICENSE(1KB)
----.idea()
--------markdown-navigator()
--------misc.xml(301B)
--------vcs.xml(180B)
--------DenseNet.iml(715B)
--------modules.xml(268B)
--------encodings.xml(159B)
--------markdown-navigator.xml(4KB)
--------inspectionProfiles()
----cifar100.py(3KB)
----theano_backend.py(932B)
----densenet_fast.py(5KB)
----cifar10.py(3KB)
----weights()
--------weight_translation_169.py(3KB)
--------weight_translation_161.py(3KB)
--------weight_translation_121.py(3KB)
----README.md(3KB)
----tensorflow_backend.py(583B)