我们提出的DenseNet体系结构明确区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet层非常狭窄(例如,每层12个过滤器),仅向网络的“集合知识”添加少量特征图,而其余特征图保持不变–并且最终分类器根据网络中的所有特征图做出决策。 除了更好的参数效率外,DenseNets 的一大优势是它们改善了整个网络中的信息流和梯度,这使它...
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。 2. Related Work: 级联结构、捷径连接结构的网络模型简介...
对于ImageNet 数据集,图片输入大小为 224\times 224 ,网络结构采用包含 4 个DenseBlock 的DenseNet-BC,网络第一层是 stride=2 的7\times 7 卷积层,然后是一个 stride=2 的3\times 3 MaxPooling 层,而后是 DenseBlock。ImageNet 数据集所采用的网络配置参数表如表 1 所示: 网络中每个阶段卷积层的 feature ...
刘壮的研究重点是准确和高效的深度学习架构 / 方法，他对开发简单的方法和研究基线方法特别感兴趣。他还是大名鼎鼎 DenseNet 的共同一作，凭借论文《Densely Connected Convolutional Networks》，摘得 CVPR 2017 最佳论文奖。章节内容简介 第二章：基于置信的随时密集预测 本文介绍了一种随时密集视觉识别方法，它可以让神...
因为Densenet中要进行并联操作,所以所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出k个特征图,这样输出相同的shape才能保证后续的并联操作。所以导致当网络变深之后,K将堆叠的越来越大。为了解决这个问题,作者在DenseBlock内部提出采用bottleneck层来减少计算量。bottleneck层:BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv,称为DenseNet-B结构...
Feature Block是输入层与第一个Dense Block之间的那一部分,上面结构图中只画了一个卷积,在ImageNet数据集上构建的densenet中其实后面还跟了一个poolling层。计算过程如下:输入:图片 (244*244*3) 1.卷积层convolution计算:in_channel=3, out_channel=64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,输出(122*122*64) ...
DenseNet 种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中,任何两层之间都有直接的连接,也就是说,网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集,而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入 源码:DenseNet...操作,而它会改变 feature map的尺寸,所以将网络划分为多个DenseBlock, 每个 Block 中的feature map...
在本章中,论文首先研究密集卷积网络(DenseNet)的结构和工作原理,随后本人提出一些改进意见,包括增加密集块中的层数、使用复合型综合函数... 【论文泛读159】CANDLE:分解面向任务的对话系统的条件查询和连接查询 贴一下汇总贴:论文阅读记录 论文链接:《CANDLE: Decomposing Conditional and Conjunctive Queries for Task-...
密集卷积网络(Densenet)论文阅读笔记 作者Zhuang Liu(个人主页:https://liuzhuang13.github.io/) 论文的下载地址: https...
DenseNet 实现了特征的高效重复利用，每一层只学习较少的特征，以降低网络的冗余性。其结构主要由 DenseBlock 组成，这一结构允许每个网络层输入与其前面所有层的输出特征图拼接，形成输入。DenseBlock 的设计围绕增长率参数，反映了每个卷积层的过滤器数量。作者指出，DenseNet 的配置参数可以低至仅包含一个...