1.论文核心内容Abstract最近的研究表明, 如果卷积网络中靠近输入的层和接近输出的层之间有较短的连接,那么它们就可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中,我们基于这一观点,引入了DenseNet,它以前馈…
在DenseBlock中,每一层的特征图大小一致,可以在channel维度上进行连接,每一层使用的非线性组合函数 采用的结构为BN+ReLu+3x3 Conv。不过考虑到后面层的输入会越来越大,所以引入了1x1的卷积层用于减少特征数量,提升计算效率。引入1x1的卷积层后的Bottleneck结构变为BN+ReLU+1x1 Conv+ BN+ReLU+3x3 Conv. 从公式(3)...
ResNet 通过相加的恒等映射来保留信息,但是一些研究表明很多层贡献非常小甚至可以被随机丢弃掉。但是,DenseNet 的结构明确区分了要添加到网络的信息和保留的信息,因此它的网络非常窄(例如,每层 12 个卷积核),只为网络的“集体知识”添加一小组特征图,并保持其余的特征图不变,而最终的分类器则根据网络中的所有特征图...
1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另...
对于convolutional layers :(3 ×3 ),每一个输入 都是 zero-padded,这是为了保持特征图的大小。 两个dense blocks 之间是被定义为 transition的layers。 最后一层dense blocks 是通过 一个 global average pooling +softmax classfier. 对于三个 dense blocks的层,特征图的大小分别是 32 *32 ,16*16, 8*8....
Model Architecture 输入一个图片X 0, 经过L层神经网络，第l层特征输出记作X l。非线性变换H包含BN+ReLU+Conv(3×3)组合。在DenseNet中，对不同层的特征映射进行cat操作，需要保持相同特征大小，限制了网络中Down sampling的实现。作者将DenseNet分为多个stage，每个stage包含多个Dense blocks，使用...
具有 L 层的传统卷积网络有 L 个连接——每层与其后续层之间有一个连接——我们的网络有 L*(L+1) /2 个直接连接。 F 或每一层,所有前面的层的特征图被用作输入,它自己的特征图被用作所有后续层的输入。 DenseNets 有几个引人注目的优势:它们缓解了梯度消失问题,加强了特征传播,鼓励特征重用,并大大...
DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks--CVPR2017最佳论文奖 1、DenseNet简介 DenseNet:以前馈方式将每一层连接到其他每一层。对于具有L层的传统卷积网络有L个连接(每一层与其后续层之间有一个连接),而DenseNet有L(L+1)2个连接。 对于每一层,所有前面层的特征图都被用作输入,它自己的...
[4]:[1608.06993] Densely Connected Convolutional Networks [5]:[1611.05431] Aggregated Residual ...
设计了密集卷积网络(Dense Convolutional Network, DenseNet) 使用了瓶颈层(Bottleneck layers)和压缩(Compression)技术 瓶颈层(Bottleneck layers) 压缩(Compression)技术 数值结果 DenseNet来源论文《Densely Connected Convolutional Networks》读后总结 前言 这是一些对于论文《Densely Connected Convolutional Networks》的简...