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、...
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...
DenseNet明确区分了添加到网络中的信息(改变的信息)和被保护的信息(重用的信息)。 DenseNet层是非常窄的(例如,每层12个过滤器),只在网络的集合知识中添加一小部分feature-maps,并保持其余的feature-maps不变,最终的分类器根据网络中的所有feature-maps做出决策。 大幅度减少参数数量 网络比较窄,参数少,其feature map...
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;随后接上连续几个子模块(Dense Block和Transitin Layer);最后接上一个池化和全连接. ...
1. 经典的卷积网络 介绍几种经典的卷积神经网络结构,分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5: LeNet-5主要是针对灰度设计的,所以其输入较小,为32×32×1,其结构如下: 在LetNet中,存在的经典模式: 随着网络的深度增加,图像的大小在缩小,与此同时,通道的数量却在增加; ...
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 ...
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)。
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、...
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...
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。