结构组成:DenseNet的网络结构主要由DenseBlock和Transition组成,一个DenseNet中有3个或4个DenseBlock。而一个DenseBlock中也会有多个Bottleneck layers。最后的DenseBlock之后是一个global AvgPooling层,然后送入一个softmax分类器,得到每个类别所属分数。 Densenet网络结构的优缺点: 1、...
从densenet的caffe结构图也可以看出来: 从fig2可以看到,dense block中每个H操作3*3卷积前面都包含了一个1*1的卷积操作,称为bottleneck layer,目的是减少输入的feature map数量,一方面降维减少计算量,又能融合各个通道的特征。那为什么要减少特征图的数量呢? 假设一个denseblock,有32个子结构,也就是有32个H操作,第...
DenseNet一定程度上来说是对ResNet的延伸与改进,那么就不免对二者展开比较,它们的结构对比如下图所示。 图1 ResNet与DenseNet网络结构对比 DenseNet与ResNet的不同点在于,ResNet每一层的输出会加上来自上一层的输入,公式表达即 Xl=Hl(Xl-1)+Xl-1 其中Xl为第l层的输出,Xl-1为第l-1层的输出,也即第l层的...
DenseNet:采用的是BN(批量归一化)-RELU-1X1CONV-BN-RELU-3X3CONV,这样的层数在第一个Dense Block中共6个,在给出来的这个网络中增长率为32,所以每一个卷积层都是32个卷积核。DenseNet中Dense block会有4个,每个Dense Block之间有一个瓶颈层和一个2x2的平均池化层连接。 Model1:采用的是Norm(普通的归一化)-REL...
DenseNet 如果说ResNet是专注于解决网络退化而产生的网络结构,那DenseNet是在ResNet的基础上,充分利用跳连的特性而设计出的网络。 DenseNet认为跳连是一种特征保存的方法,一种将浅层特征直接向深层传递的方法。既然是传递,那么隔几层传一次呢?DenseNet说,全都传。既然是保存,那肯定想存的越完整越好,DenseNet说,所有...
关于第一层卷积层,在一些模型中第一层卷积会使用偏大的卷积核,如DenseNet、GoogleNet都使用了7x7,步长为2的,选择大卷积核可以得到一个较大的感受野;又比如一些模型偏好于使用较小的卷积核,如VGG使用的都是3x3,步长为1的卷积核,这样做的原因在于模型提出者认为多个小的卷积核可以等效代替一个大的卷积核,而且小的...
源码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet (非官方)源码地址:https://github.com/pudae/tensorflow-densenet DenseNet的提出主要受ResNet和Inception思想的影响,在网络结构上要么深(ResNet),要么宽(Inception)。如果卷积网络在接近输入层和接近输出层的层之间包含更短的连接,那么在训练时卷积网络可以更深入、...
经典网络结构:ResNet和DenseNet的对比 转自:http://blog.csdn.NET/cv_family_z/article/details/50328175 CVPR2016 https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 这是微软方面的最新研究成果, 在第六届ImageNet年度图像识别测试中,微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。
卷积神经网络Densenet 卷积神经网络结构 卷积神经网络 卷积神经网路是一种以图像识别为中心的多个领域都得到广泛应用的深度学习方法。 本章将介绍卷积神经网络的结构,以及每层的训练方法。此外,还会介绍训练时需要设定的参数种类,以及不同参数设定方法所引起的性能差异。