为进一步使DenseNet紧凑,在transition layer处采用较少的卷积核进行特征提取,从而压缩特征图通道数,压缩率用θ表示,典型值为0.5 当采用了Compression时,模型称为DenseNet-C 当同时采用Bottleneck layer和Compression时,称为DenseNet-BC 通常用的DenseNet指的DenseNet-BC ⑦ DenseNet 网络结构 整体分为三大块:头部卷积、Dens...
DenseNet共包含三个Dense Block,各个模块的特征图大小分别为 32 × 32,16×16和8×8,每个Dense Block里面的层数相同(Dense Block本身不会改变特征图尺寸,所以是转换层导致的尺寸变化) 在这几个基础DenseNet上实验: L = 40 , K = 12 L = 100 ,K = 12 L = 100 ,K = 24 对于DenseNet-BC: L = 100 ...
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...
本文介绍的DenseNet是CVPR2017的best paper,它具有缓解梯度消失、增强特征传播、鼓励特征复用、大幅减少参数数量等等优点。下面从其思想与实现角度进行分析,pytorch实现见:CVPR2017最佳论文DenseNet(二)pytorch实现。 一、核心思想 DenseNet【2】最显著的特性就是密集(Dense),这种密集体现在它各层特征图之间的连接方式上,下...
代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 首先看一张图: 稠密连接:每层以之前层的输出为输入,对于有L层的传统网络,一共有L个连接,对于DenseNet,则有L(L+1)2。 这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)以及GoogLeNet,通过加深网络结构,提升分类结果。加深网络结构首先需要解决的...
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...
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析(下) 前言:pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。 根据前文所述,DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。 DenseBlock 实现代码: class _DenseLayer(nn.Sequential):#卷积块:BN->ReLU->1x1Conv->BN->ReLU->3x3Conv ...
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。也是最近火爆的 ConvNeXt 一作。
1.ResNet所用方法为add,DenseNet所用方法为concat。 2. 由于DenseNet的concat方式,建立了不同层之间的连接关系,充分利用了feature,进一步减轻了梯度消失问题,并且具有更好的特征重用,进而减少计算量,提高计算效率,有效抑制过拟合。 3. concat方式也更好的保留了低维特征,这也是为什么Densenet在数据不足时也能表现较好...