1.[CV - 像分类 - 论文复现] 深度学习之像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识
2.DenseNet源码解读（pytorch官方）

[CV - 像分类 - 论文复现] 深度学习之像分类经典模型 - MMClassification（二）- 初步认识

       本文将深入探讨深度学习中图像分类的源码经典模型，从理论到实践，源码以期复现实用的源码图像分类算法。

       首先回顾上一期内容，源码了解图像分类的源码基本框架。输入为图像，源码BT狗源码经过深度学习模型（如卷积神经网络CNN或自注意机制Transformer）自动提取特征，源码然后通过全连接层（MLP）加上Softmax分类器，源码最终输出类别标签。源码

       代码实现方面，源码项目源码位于github.com/open-mmlab/m...。源码以@OpenMMLab为代表的源码代码框架，包括配置文件、源码数据集、源码模型、源码训练策略和运行设置等组件，为实现图像分类任务提供了全面的支持。

       具体而言，配置文件包含模型、涨幅排名源码数据集等参数设置；数据集格式支持多种，例如ImageNet和自定义CustomDataset；模型包含经典的ResNet、VGG、MobileNet系列、DenseNet等；训练策略定义优化器、学习率等参数；运行设置控制模型运行方式；工具包则提供了训练、测试、推理等接口。

       综上，挂黑源码深度学习图像分类算法主要包括CNN机制、Transformer机制、数据增强方法、激活函数选择和细粒度分类技术。从AlexNet到ResNet、MobileNet、DenseNet、RepVGG等模型，再到ViT、bootstrap的源码MobileViT、DeiT等新兴模型，展示了深度学习在图像分类领域的不断进步。

       在具体实现中，使用工具包中的train.py、text.py等命令，可实现单张GPU或多张GPU的训练、测试和推理操作。数据增强方法如Mixup、erp net源码Cutout和CutMix，以及激活函数SiLU等，有助于提升模型性能。

       图像分类的应用广泛，例如生物医学图像分类，用于识别COVID-。通过对这些模型的复现与应用，可以更好地理解图像分类技术，推动相关领域的发展。

DenseNet源码解读（pytorch官方）

       DenseNet源码解析：一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型，提供了一系列预训练模型选项。首先，我们引入必要的库，如ReLU、卷积层、批量归一化和函数模块。DenseNet的核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征，然后通过一系列的卷积块进行特征提取，包括1x1卷积、ReLU激活和3x3卷积，形成了密集层 `_DenseLayer`。该层可以设置内存高效模式以节省内存。在 `_DenseBlock` 中，通过循环堆叠指定数量的密集层，并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构，包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置（如densenet、densenet等）的预训练模型加载方法 `_densenet`，用户可以根据需求选择并加载预训练权重。

       每个模型函数，如`densenet`，接受参数如预训练状态、进度条显示等，允许用户根据需要定制网络行为。总的来说，DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能，适用于图像识别等计算机视觉任务。