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,它以前馈的方式将每一层连接到其他的每一层。而传统的具有L层的卷积网络只有L个连接,即每个层和随后的层之间有一个连接,而我们的网络有 L...
另外DenseNet并不是像ResNet那样在传入下一层之前把特征进行相加,如同GoogLeNet一样他把feature进行融合,因此lthlth有ll个输入包括前面所有的卷积块(convolutional blocks), 另外虽然叫DenseNet,但是他比传统的卷及网络需要更少的参数,因为他没有必要重新学习多余的特征图(stochastic ResNet证明ResNet其实有很多没...
CVPR2017 最佳论文——Densely Connected Convolutional Networks 又和Faster-RCNN相当,并且看结构可以推测其对多尺度、小目标检测效果应该不错 1.网络结构denseconnectivity:block内,之前的每一层输出的特征图,特征通道串联concatenate,作为下一层的输入; 其中,每层的复合激活函Composite Function为:H(x) =BN+ReLU+ 3...
其 gradient 的主要来源是residual分支；在测试过程中，即便移除掉正常链接（仅留下 shortcut），网络照...
个连接。 Fig.1 DenseNet网络结构示意图 用公式说明的话,传统网络在第L层的输出为: ResNet使用了identity mapping, 它的优点所以输出表达式为: 在DenseNet中,则会连接前面所有层作为输出 网络结构 DenseNet的网络结构主要由DenseBlock和Transition两种结构组成,整个网络结构如图Fig.2所示 ...
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...
个连接,而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式,所以称本文方法为密集连接网络(Dense Convolutional NetworkDenseNet)。 相比传统卷积网络,这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是,它需要更少的参数,因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet...
DenseNet通过特征重用和旁路设置，从特征角度创新，旨在减轻梯度消失现象，强化特征传递，更有效地利用不同层的特征，从而使网络易于训练，具有一定的正则效果，且参数数量相对较少。二.思想平台 何恺明提出的ResNet假设，较深网络在学习到恒等映射的条件下，性能不低于较浅网络。DenseNet则进一步假设，特征复用...
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...