以DenseNet为例进行AI算法部署集成AI越用越广，但落地使用的时候各种bug多多，这里提供一些离线集成的导引方便大家学习，后面也会尝试更新一些webapi的集成方式，请期待后续的博客简单性能表格下列表格为一些简单的部署数据搜集，通过部署器进行离线集成，可以看到可以大大降低资源

CppOpenVinoCMakePython版本导引PythonDenseNetOpenVino导出PythonDenseNetOpenVino推理PythonDenseNetOpenVino打包CMake工程示例测试性质的工程结构如下:Project:Network:存放网络推理相关DebugTools:打印网络结构DenseGradeWrapper:推理主结构Netwo

转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14378379.html数据集描述总共200200类图像，每一类图像都存放在一个以类别名称命名的文件夹下，每张图片的命名格式如下图：数据预处理首先分析一下我们在数据预处理阶段的目标和工作流程获取每张图像以及对应的标签划分测试集和训

稠密连接网络（DenseNet）是一种深度卷积神经网络，通过在网络中引入密集连接（denseconnection）来增强特征重用和梯度流动，从而提高模型的性能和泛化能力。在DenseNet中，每个层都将前面所有层的输出作为其输入，形成了一个密集的连接结构。与ResNet相比，DenseNet更加注重特征的重用和信息的共

从ResNet到DesNet  稠密块体DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。我们首先实现一下这个架构。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefconv_block(input_channels,num_channels):ret

一.思想与ResNet的区别DenseNet这样拼接有什么好处？DenseNet优点对于每一层，使用前面所有层的特征映射作为输入，并且其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNet的优点:缓解了消失梯度问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量，改进了整个网络的信息流和梯度，这使得

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.01629.pdf模型及代码：github.com/cypw/DPNs本文认为：1）ResNet通过这种跨层参数共享和保留中间特征的方式，特征re-use，ResNet将输出与输入相加，形成一个残差结构，可以有效的降低特征上冗余度，重复利用已有特征，但缺点在于难以利用高层信息再发掘底层特

1ResNet我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候，我们并不能又一个很好的结果，就是它网络层次变多了之后他会产生一个多层的loss的堆叠，使得梯度爆炸，或者梯度弥散。然后我们想了一个办法，就是我们比如说设置了一个30层的神经网络，我们在差也不能比22层的差。就是我们设置了一

densenet中文汉字手写识别，代码如下： importtensorflowastfimportosimportrandomimportmathimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttimeimportloggingimportnumpyasnpimportpicklefromPILimportImageimporttensorflowastf#fromtflearn.lay

      DenseNet代码实现(pytorch):1importtorch2importtorch.nnasnn3importtorchvision45print("PyTorchVersion:",torch.__ver

目录摘要网络结构优点代码问题参考资料摘要ResNet的工作表面，只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”（shortcut），就能有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练

ResNet网络（残差网络）重点：残差单元（短连接跨过两层3*3卷积）  使用残差单元减轻梯度消失的问题。 DenseNet网络（密集卷积网络） 重点：密集单元（使用更

1.DenseNet网络DenseNet是指Denselyconnectedconvolutionalnetworks（密集卷积网络）。在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法。CNN史上的一个里程碑事件是

摘要1，介绍2，高效网络设计的影响因素2.1，内存访问代价2.2，GPU计算效率3，建议的方法3.1，重新思考密集连接3.2，One-ShotAggregation3.3，构建VoVNet网络4，实验5，代