DenseNet延续了这个思想,在不同层间建立密集连接,将特征重用最大化,同时一定程度上减少了参数量,并获得了CVPR 2017的最佳论文奖。 01 DenseNet与ResNet 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...
每一层的输入 = 前一层的输入+前一层的输出 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d...
多个残差块堆积起来构成ResNet网络结构,其结构如下: 没有“short cut”的普通神经网络和ResNet的误差曲线: 在没有残差的普通神经网络中,训练的误差实际上是随着网络层数的加深,先减小再增加; 在有残差的ResNet中,即使网络再深,训练误差都会随着网络层数的加深逐渐减小。 ResNet对于中间的激活函数来说,有助于能够达...
DenseNet网络结构在ResNet的基础上进行创新，通过改变连接方式，在多个大型数据集上表现更优。以DenseNet-121为例，网络结构分为几个部分：大尺度卷积、池化层、连续的子模块（Dense Block和Transition Layer），最后是池化和全连接层。重点介绍Dense Block和Transition Layer。Dense Block包含多个Bottleneck结构...
是网络输入层的通道数量。相比于其他网络结构,DenseNet可以有非常狭窄(narrow)的层,例如 ,我们将超参数 命令为网络的生长率( growth rate of the network)。之所以会这样,是因为在每个Dense Block中的每个层都使用了其之前的层的feature maps,类似于“集体知识”(collective knowledge)。
DenseNet网络结构 DenseNet 论文:Densely Connected Convolutional Networks DenseNet是在ResNet之后的一个分类网络,连接方式的改变,使其在各大数据集上取得比ResNet更好的效果. 网络结构 以DenseNet-121为例,介绍网络的结构细节. 网络结构一开始与ResNet类似,先进行一个大尺度的卷积,再接一个池化层;随后接上连续几个...
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。
表1是DenseNet网络结构 表2是在CIFAR和SVHN上的对比实验。k越大网络参数越大,效果越好。k较小时,在过渡层是存在信息丢失问题 文章同时提出了DenseNet,DenseNet-B,DenseNet-BC三种结构,具体区别如下: DenseNet: Dense Block模块:BN+Relu+Conv(3*3)+dropout ...
对于DenseNet,增加网络宽度和网络层数都可以很好的提高准确率,但是加深网络宽度更容易导致过拟合;而加深网络层数即可以很好的提升准确率又不至于过拟合,此外由于DenseNet的特性,解决了梯度消失的问题,即使加深了网络层数也不用担心难以训练的问题。所以加深网络层数是对于DenseNet模型来说是最有效的方法。
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、...