【论文复现】经典再现：yolov4的主干网络重构（结合Slim-neck by GSConv）
前言 本文接着上一篇【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构（Slim-neck by GSConv）中叙述的论文[1]接着复现的yoloV4,这两篇文章的基础函数基本一致，没有其他函数的加入，因此本文也将省去函数拆解部分。若大家想知道的更详细，可以移步【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构（Slim-neck by GSConv），望见...
论文笔记系列：主干网络（二）-- DenseNet
稠密连接卷积神经网络Densely Connected Concolutional Networks前言: DenseNet(Densely connected convolutional networks) 模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在chan....
论文笔记系列：主干网络（一）-- ResNet
论文结构摘要： 深度网络训练难；残差网络可训练1000层网络；成就。1. Introduction： 提出深层网络存在模型退化问题；分析问题并提出残差学习策略、2. Related Work： 列举残差学习应用例子；单独用一段对比Highway Network。3. Deep Residual Learning： Residual learning； identity learning；Netw....
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