DRN-A-50在1-crop top-1准确率上超过ResNet-50一个百分点。 将ResNet直接转换为DRN-A，完全不改变模型的深度或容量，但是显著提高了分类精度。 每个DRN-C模型都显著优于相应的DRN-A。

DRN-D-105 gets 76.3% mIoU on Cityscapes with only fine training annotation and no context module. Image classification is meant to be a controlled study to understand the role of high resolution feature maps in image classification and the class activations rising from it.

残差连接的作用是通过直接连接前后两层的输出，使得网络可以更好地学习到残差特征，从而提高网络的性能。 因此，drn和cnn的关系是，drn可以看作是cnn的一种改进和扩展，它采用了空洞卷积和残差连接等技术来提高网络的性能和效率。

2023年4月18日 · 通过比较不同的drn模型，发现drn-c-26和drn-c-42的表现都超过drn-a-50，表明去网格伪影结构对稠密预测任务是非常有益的。drn-a-50和drn-c-26的量化对比如下图所示：

2018年7月8日 · baseline 是ResNet101，其结果是 66.6，DRN的效果要更好。 DRN-A-50虽然存在网格化现象，但仍然赶上 ResNet了; DRN-C-26比DRN-A-50还要好，而网络深度只有一半多一点，说明消除网格很有必要; 下图是DRN不同配置的最终分割结果展示，DRN-C-26的结果已经很好了 …

2019年8月19日 · DRN-C-26和DRN-C-42的表现都优于DRN-A-50，这表明去网格化结构对密集预测任务特别有利。 Cityscape数据集 如上所示，即使模型是利用密集标注像素级数据集进行监督训练的，DRN-A-50的预测结果也被网格效应所破坏。 相比之下，DRN-C-26的预测不仅更准确，而 …

2020年6月16日 · DRN-A-50在1-crop top-1准确率上超过ResNet-50一个百分点。 将ResNet直接转换为DRN-A，完全不改变模型的深度或容量，但是显著提高了分类精度。 每个DRN-C模型都显著优于相应的DRN-A。

To train drn_a_50 Net using the train script simply specify the parameters listed in train_drn.py as a flag or manually change them. To train resnet50 is in the same way except using the 'train-resnet50.py' script. You can test the drn_a_50 Net with the code below, and to test resnet50 is as the same except using 'test-resnet50.py'.

In this project, different CNN Architectures like DRN-34, DRN-50, ResNet-34 and ResNet-50 were used for the task of Dog-Cat image classification. The input to the CNN networks was a (224 x 224 x 3) image and the number of classes were 2, where '0' was for a cat and '1' was for a dog.

2018年3月7日 · DRN-A-50相比于更深的ResNet-101在精度上只有微弱的差距。 DRN-A vs. DRN-C： 可以看到每个的DRN-C与对应的DRN-A有显著的提升，虽然在模型的宽度和容量上有所增加，但精度的提升很大，以至于变换后的DRN与更深层模型都有相似的精度。