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本改进已同步到YOLO-Magic框架！
本文重新审视了密集连接卷积网络（DenseNets），并揭示了其在主流的ResNet风格架构中被低估的有效性。我们认为，由于未触及的训练方法和传统设计元素没有完全展现其能力，DenseNets的潜力被忽视了。我们的初步研究表明，通过连接实现的密集连接非常强大，证明了DenseNets可以被重新激活，以与现代架构竞争。我们有系统地改进了次优组件——架构调整、块重新设计和改进的训练配方，以扩大De
本改进已同步到YOLO-Magic框架！
本文重新审视了密集连接卷积网络（DenseNets），并揭示了其在主流的ResNet风格架构中被低估的有效性。我们认为，由于未触及的训练方法和传统设计元素没有完全展现其能力，DenseNets的潜力被忽视了。我们的初步研究表明，通过连接实现的密集连接非常强大，证明了DenseNets可以被重新激活，以与现代架构竞争。我们有系统地改进了次优组件——架构调整、块重新设计和改进的训练配方，以扩大De