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...
这篇论文是CVPR2017的best paper,提出了一种新的网络模型DenseNet。DenseNet和ResNet的思想很相似,都采用了skip connection,skip connection可以减缓梯度消失的问题,从而使得训练更深的网络变得容易起来。Dens…
一.读前说明 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...
论文笔记 Densely Connected Convolutional Networks 首先我们从宏观的角度理解一下这篇论文做了什么。这篇论文引入了一个“Dense Block”,该模块的的组成如下图所示(要点就是,Input输入到后续的每一层,每一层都输入到后续层) 在实际应用的时候,如果我们将“Dense Block”作为一个building block,那么可以按照如下的方...
一.研究背景 解决梯度弥散问题，通过加深网络层数或加宽网络结构提升性能，创新点在于从特征角度考虑，通过特征重用和旁路设置。这样做减轻了梯度消失问题，加强了特征传递，更有效地利用了不同层的特征，网络易于训练，并具有一定的正则效果。二.思想平台 基于何恺明提出的假设，DenseNet假设与其多次学习冗余特征...
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...
1简介 本文依据2018年《DenselyConnectedConvolutionalNetworks》翻译总结。 DenseConvolutionalNetwork (DenseNet...的重用; 减少参数数量。2相关工作 Highway Network使用gating units的bypassing path。3DenseNets3.1 Dense connectivity 智能推荐 论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) ...
Dense Block DenseNet主要是借鉴总结前人ResNet,Highway Networks,Stochastic depth,FractalNets等的思想,提出了一种新的网络层的连接方式——(每个DensNet Block中)每个网络层的输入都来自于(此DenseNet Block)前面所有层的输出feature map的合并,且与ResNet的跳跃连接的按位相加合并不同。ResNet是不同feature map的同...
Networks [3]:[1703.09844] Multi-Scale Dense Convolutional Networks for Efficient Prediction ...
DenseNet:CVPR2017 Best Paper,引用次数已超1w次 paper:https://arxiv.org/abs/1608.06993v5 code:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet Abstract 作者发现如果卷积网络在靠近输入的