思想上有所借鉴,但是却是全新的结构,网络结构并不复杂,却非常有效,在CIFAR指标上全面超越ResNet,可以说是DenseNet吸收了ResNet 最精华的部分,并在此上做了更加创新的工作,使得网络性能进一步提升。
DenseNet是CVPR2017年的Best Paper,它脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算...
DenseNet 并未从极深 (如 ResNet) 或极宽 (如 GoogLeNet) 的架构中获取表征能力,而是通过特征重用来挖掘网络潜力,产生易于训练和高参数效率的压缩模型。 标准卷积网络只利用最高层次的特征,但 DenseNet 使用了不同层次的特征 (包括低维度特征)。DenseNet 倾向于给出更平滑的决策边界,这也是 DenseNet 在训练数据不...
DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用(feature reuse)。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能,DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层,具体来说就是每个层都会接受其...
稠密连接网络(DenseNet)是一种深度卷积神经网络,通过在网络中引入密集连接(dense connection)来增强特征重用和梯度流动,从而提高模型的性能和泛化能力。在DenseNet中,每个层都将前面所有层的输出作为其输入,形成了一个密集的连接结构。 与ResNet相比,DenseNet更加注重特征的重用和信息的共享,在计算效率上可能略有损失,但...
DenseNet网络的密集连接机制(其中c代表的是channel级连接操作) 论文结构 摘要: 捷径连接有效;本文提出激进的捷径连接FenseNet;在四个数据集获得SOTA 1. Introduction: CNN的发展,网络深度越来越深;网络深存在信息流通不畅问题;Short path广泛应用;DenseNet简介。
Fig.1 DenseNet 网络结构 Fig.2 DenseNet 网络参数 2.2 Dense Block Fig.3 Dense Block 结构 Dense Block 详细结构如 Fig.3 所示,从图中可以直观地看出以下几点: Dense Block 中各层间是密集连接的; 各层输出特征图的大小是相同的; 各层的输出通道数是相同的。
最新消息，DenseNet 作者之一刘壮将于 2025 年 9 月加盟普林斯顿大学，担任计算机科学系助理教授一职。刘壮主导了 DenseNet 和 ConvNeXt 的开发，这两款模型如今已成为深度学习和计算机视觉领域最主流的神经网络架构之一。在正式踏入学术界之前，刘壮还会在 Meta AI Fair 继续担任研究科学家。因为普林斯顿大学离纽约不远...
DenseNet是CVPR2017年的Best Paper,它脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算...
DenseNet优点 (1)缓解了梯度消失问题 (2)加强了特征传播 (3)大大减少参数量 一、Introduction—引言 翻译 卷积神经网络(CNN)已成为视觉对象识别的主要机器学习方法。尽管它们最初是在20多年前引入的[18],但计算机硬件和网络结构的改进才使真正的深度卷积神经网络 的训练成为可能。最初的LeNet5 【19】由5层组成...