目前已发表学术论文20余篇,被引用次数达1000余次;其中一篇综述论文被中国科学技术信息研究所评选为2015年全国百篇最具国际影响学术论文;会议论文“Densely ConnectedConvolutional Networks”获得国际计算机视觉顶级会议CVPR的最佳论文奖。个人主页:http://www.gaohuang.net/ 刘壮: 清华大学姚班本科生,以共同第一作者身份...
最近的工作表明,如果卷积网络包含接近输入层和接近输出层之间的较短连接,则卷积网络可以更深入、更精确和有效地训练。在本文中,我们接受了这一观察,并引入了密集卷积网络(DenseNet),它以前馈方式将每一层连接到每一层。而具有 L 层的传统卷积网络具有 L 个连接,每个层与其后续层之间有一个连接,我们的网络具有 L...
全局状态一旦被写入就可以在网络中任何地方获取到,并不像传统网络结构,在每一层之间无需复制。 Bottleneck layers尽管每一层只产生k个输出的feature map,他还是有很多的输入,在每个3x3卷积前引入1x1卷积作为瓶颈层可以减少输入特征图的数量,从而可以提高计算效率。 Compression为了进一步提高模型的紧凑性,我们可以在transit...
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...
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...
introduction 作者提出了一种具有密集连接的卷积神经网络DenseNet, 在该网络中,每一层的输入都是前面所有层的集合,而该层学习到的特征图也用于后面所有层作为输入, 因此对于一个L层的网络,DenseNet有 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: ...
[7]:Multilevel Residual Networks [8]:Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation [-1]:...
《Densely Connected Convolutional Networks》论文心得 作者及其所在团队在国内外相关领域所处水平: 黄高:美国康奈尔大学计算机系博士后主要研究领域为深度神经网络的结构设计与优化算法,以及深度学习在计算机视觉与自然语言理解中的应用。目前已发表学术论文20余篇,被引用次数达1000余次;其中一篇综述论文被中国科学技术信息研...
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...
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...