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立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26257/326454?utm_source=blogtoedu 数据与模型准备 1.数据获取与标注 数据预处理 数据标注labelme 2.模型定义: 输入图像大小 反卷积网络层:增加网络的深度和非线性能力deconv1-5,每一个反卷积恢复2倍分辨率 跳层连接: 通道补偿:CRelu;DenseNet(充分利用每一层的特征) 完整的模型结构 作者:Mayable
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立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26257/326454?utm_source=blogtoedu
数据与模型准备
1.数据获取与标注
数据预处理
数据标注labelme
2.模型定义:
输入图像大小
反卷积网络层:增加网络的深度和非线性能力deconv1-5,每一个反卷积恢复2倍分辨率
跳层连接:
通道补偿:CRelu;DenseNet(充分利用每一层的特征)
完整的模型结构
作者:Mayable
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