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…
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...
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...
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...
[7]:Multilevel Residual Networks [8]:Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation [-1]:...
Densely Connected Convolutional Networks简介 reference:https://arxiv.org/abs/1608.06993 code:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 作者Gao Huang∗ , Zhuang Liu∗ , Laurens van der Maaten , Kilian Q. Weinberger Abstract 之前其他的研究表明在给相隔很远的隐藏层建立直接连接的情况下,CNN可以更深,...
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: ...
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...
我认为 ResNet 和 DenseNet 都很好的地方在于他们够简洁，在深网络里也好用。 residual connection / ...
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...