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文章 2024-03-25 来自：开发者社区

RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析（附PyTorch代码）

0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks对RPN候选区...

RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析（附PyTorch代码）
文章 2022-12-07 来自：开发者社区

【论文阅读及复现】（2017）Densely Connected Convolutional Networks + Pytorch代码实现

@[toc]论文来源：（2017）Densely Connected Convolutional Networks作者：Gao Huang 等人一、摘要最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则它们可以更深、更准确和更有效地训练。在本文中，我们接受了这一观察并介绍了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每一层连接到其他每一层。具有 L 层的传统卷积网....

【论文阅读及复现】（2017）Densely Connected Convolutional Networks + Pytorch代码实现

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