DenseNet中每个层都直接和损失函数的梯度和原始输入信息相连接,这样可以更好地提升网络的性能。论文中还提到Dense Connection具有正则化的效果,所以对过拟合有一定的抑制作用,理由是DenseNet的参数量相比之前的网络大大减少,所以会类似正则化的作用,减轻过拟合现象。 论文中给出的带有三个Dense Block的DenseNet结构图如下...
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...
四、搭建DenseNet网络 DenseNet如下图所示,主要是由多个DenseBlock组成 代码 '''---四、搭建DenseNet网络---'''class DenseNet(nn.Module):def __init__(self, init_channels=64, growth_rate=32, blocks=[6, 12, 24, 16],num_classes=10):super(DenseNet, self).__init__()bn_size = 4drop_rate ...
对于使用bottleneck层的DenseBlock结构和压缩系数小于1的Transition组合结构称为DenseNet-BC。 DenseNet共在三个图像分类数据集(CIFAR,SVHN和ImageNet)上进行测试。对于前两个数据集,其输入图片大小为 ,所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前,首先进行进行一次3x3卷积(stride=1),卷积核数为16(对于DenseNet-BC为 )。
densenet201源码pytorch densenet代码 解读代码(非作者源码):https://github.com/pudae/tensorflow-densenet 技术解读 本代码是使用Tensorflow框架中的slim轻量级模块编写的,其中包含的技术手段(使用了很多): 1 @slim.add_arg_scope # 装饰器 1. 之前分析了TF-slim的基本使用)。也介绍了一种应对相对简单网络结构的...
(kernel_size=2,stride=2))classDenseNet(nn.Module):def__init__(self,growth_rate=32,block_config=(6,12,24,16),num_init_features=64,bn_size=4,drop_rate=0,num_classes=1000):super(DenseNet,self).__init__()# First convolutionself.features=nn.Sequential(OrderedDict([(‘conv0‘,nn.Conv...
在Keras中,可以使用`DenseNet121`类来构建DenseNet模型,同时可以选择是否使用预训练的权重。以下是一个构建DenseNet121模型的示例代码: python model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32, 3)) 步骤五:添加自定义的全连接层 在构建DenseNet模型之后,需要添加自定义的全连接...
代码和预训练模型在: github.com/liuzhuang13/ 3.网络结构 3.1 示意图 上图为一个由3个dense block稠密块构成的DenseNet。稠密块之间的连接称为Transition layer过渡层,过渡层由BN+卷积层+池化层构成。论文中主要由BN+1×1卷积+2×2池化构成。连接层除了连接dense block外,主要作用有二: 1.通过1×1卷积改变...
#以下代码就是densenet在torchvision.models里的源码,为了提高自身的模型构建能力尝试分析下源代码: importreimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorch.utils.model_zoo as model_zoofromcollectionsimportOrderedDict__all__= ['DenseNet','densenet121','densenet169','densenet201','...
densenet原理以及代码实现 引自:https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10127356.html importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromcollectionsimportOrderedDictclass_DenseLayer(nn.Sequential):def__init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, drop_rate):super(_DenseLayer, self...