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DenseNets 重装上阵：超越 ResNets 和 ViTs 的范式转变
在这篇论文中，我们研究了密集连接卷积网络（DenseNets）的效果，并发现其在流行的 ResNet 风格架构中被低估。我们通过串联密集连接的方式展示了 DenseNets 的优势，并且进行了架构调整、块重设计和改进训练方法以提高 Dens
PDF3 months ago
高效 SCI：稠密连接网络结合时空分解进行大规模视频快照压缩成像
本文提出了一种名为 EfficientSCI 的高效深度学习网络，使用含有密集连接和时空分解机制的单个残差块，通过卷积和 Transformer 等操作，在单一暴光时间内重建视频快照，从而解决了过度模型复杂性和 GPU 内存限制等问题，实验
PDFa year ago
使用高效并具有长期依赖性学习能力的并行尖峰神经元
通过重写神经动力学到一般形式并添加遮罩来避免未来输入，我们提出了平行尖峰神经元（PSN），它使用时间步之间的密集连接来最大化时间信息的利用，并且在模拟速度和时态 / 静态数据分类方面具有非常大的优势。这是关于平行化尖峰神经元的第一项研究，可
PDFa year ago
深度强化学习中的深厚密集架构 (D2RL)
研究探究在多种模拟机器人学习基准环境下，使用更深层次、更密集连接的神经网络结构，对增强学习产生的影响，揭示出在本体感知和基于图像的观察下，采用稠密连接和深层网络有助于得到较好的表现。
PDF4 years ago
使用紧密连接的时间卷积网络进行唇语识别
本研究提出了一种名为 DC-TCN 的方法，使用密集连接的时间卷积网络和轻量级的 Squeeze-and-Excitation 注意力机制来进行单词的唇语识别，取得了 88.36％和 43.65％的识别准确率，超越了其他基准方法，成为两个数
PDF4 years ago
从头开始训练竞争二进制神经网络
研究二进制神经网络的训练策略和在移动和嵌入式设备上应用的性能，通过采用一种更简单的训练策略，成功提高了二进制神经网络的性能并在标准数据集上取得了最新成果，还成功将具有密集连接的网络架构引入二进制网络领域。
PDF6 years ago
一种深度信息共享网络用于多对比度压缩感知 MRI 重建
本文提出了一种基于深度学习的多对比度 MRI 重建模型，通过特征共享单元和密集连接单元进行信息传输和参数优化，实现了对大规模 MRI 数据集的高效重建，并在精确度和效率方面优于现有的单对比度和多对比度 MRI 方法。
PDF6 years ago
超密集连接卷积神经网络：用于多模态图像分割
提出了一种名为 HyperDenseNet 的三维全卷积神经网络，扩展了密集连接的定义以解决多模式分割问题。该网络在多个标准数据上表现优秀，较其他分割网络有较大提高，基于特征重用的实验分析确认了密集连接在多模式特征表示学习中的重要性。
PDF6 years ago