。对于使用bottleneck层的 DenseBlock结构和压缩系数小于1的Transition组合结构称为DenseNet-BC。DenseBlock结构和压缩系数小于1的Transition组合结构称为DenseNet-BC。 可以通过一张参数计算的图来回顾一下(其中 Dx 是Dense Block, Tx 是Transition模块), 我们可以看到每经过一个Dense Block深度增加量=增长率✖...
代码实现(DenseNet-BC) 《Densely Connected Convolutional Networks》 paper:openaccess.thecvf.com/c 下图1和图2分别是DenseNet的网络结构和dense block. 其中,dense block指DenseNet中重复堆叠的unit. 图1. DenseNet网络结构 图2. dense block highlight 提出dense block,减缓梯度消失问题、强化特征传播、加强特征复...
第二个和第三个dense block内的所有层分配最少的权重给过渡层的输出,表明过渡层输出很多冗余特征。这和DenseNet-BC强大的结果有关系; 尽管最后的分类器也使用通过整个dense block的权重,但似乎更关注最后的特征图,表明网络的最后也会产生一些高层次的特征。 总结 DenseNet的结构有如下三个特性: 神经网络一般需要使用...
第2~3个DenseBlock中的层对之前Transition Layer利用率很低,说明 transition layer 输出大量冗余特征,这也为DenseNet-BC提供了证据支持,即Compression的必要性 最后的分类层虽然使用了之前DenseBlock的多层信息,但是更偏向于使用最后几个 feature map 的特征,说明在网络的最后几层,某些 high-level 的特征可能被产生。
原始的DenseNet往往要比DenseNet-BC拥有2-3倍的参数量.中间图为DenseNet-BC与ResNet的对比,在相同的模型精度下,DenseNet-BC只需要ResNet约三分之一的参数数量.右图为1001层超过10M参数量的ResNet与100层只有0.8M参数量的DenseNet-BC在训练时的对比,虽然他们在约相同的训练epoch时收敛,但DenseNet-BC却只需要ResNet...
我们采用Pytorch框架来实现DenseNet,目前它已经支持Windows系统。对于DenseNet,Pytorch在torchvision.models模块里给出了官方实现,这个DenseNet版本是用于ImageNet数据集的DenseNet-BC模型。 代码展示: class_DenseLayer(nn.Sequential): """Basic unit of DenseBlock (using bottleneck layer) """...
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、Dense Block堆叠、全连接输出分类概率 头部卷积池化降低分辨率, 中间多个dense block+transition layer堆叠, 池化+全连接输出。 7×7的感受野比较大 进入一系列block堆叠的时候,都是56×56 ...
对于ImageNet数据集,图片输入大小为224 × 224,网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC,其首先是一个stride=2的7x7卷积层(卷积核数为2 k 2k2k),然后是一个stride=2的3x3 MaxPooling层,后面才进入DenseBlock。ImageNet数据集所采用的网络配置如表1所示: ...
首先展示一下 DenseNet-BC 网络结构: Dense Block模块:BN + ReLU + Conv(1*1)(filter_num:4K) + dropout + BN + ReLU + Conv(3*3) + dropout transition layer模块:BN + ReLU + Conv(1*1)(filter_num:θm,其中 0<θ<1,文章取θ=0.5) + dropout + Pooling(2*2) ...
当同时使用 bottleneck 和 时的转换层时,该模型称为 DenseNet-BC 模型。 最后,训练 with/without B/C 和不同L层和k生长速率的 DenseNet。 DenseNet的优势 1. 强梯度流 误差信号可以更直接地传播到早期的层中。这是一种隐含的深度监督,因为早期的层可以从最终的分类层直接获得监督。