DenseNet-121是一个121层的网络,经过第一个Transition Block之后到达了第一个Dense Block,在该Block中首先经过一个1×1的卷积,然后是3×3的卷积,重复6次这个过程,也就是说,此处共有12层;再经过一个Transition Block之后,进入下一个Dense Block,该Block中先经过一个1×1的卷积,然后是一个3×3的卷积,重复这个...
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、加强特征复用、并大大减少了参数量. 利用transition layer压缩线性增长的通道数. dense layer dense layer有两种...
DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构。 其中DenseBlock是包含很多层的模块,每个层的特征图大小相同,层与层之间采用密集连接方式。 Transition模块用来连接两个相邻的DenseBlock,并且通过Pooling使特征图大小降低。 下图给出了一个DenseNet的网络结构,它共包含4个DenseBlock,各个DenseBlock之间通过Transition连接在一...
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✖密集块数量, 其中+号代表concat。 5.DenseNet评价 5.1DenseNet优点 5.1.1更强的梯度流动 由于密集连接方式,DenseNet提升了梯度的反向传播,使得网络更容易训练。由于每层可以直达最后的误差信号,实现了隐式的“deep...
下图为DenseNet网络结构简单描述,我们可以看出它由多个DenseNet Block组成。 2.1 DenseBlock 我们可以看上图,上图为DenseNet的Dense Block结构,DenseNet就是由多个这样的Dense Block结构组成,它的核心思想就是后面每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入,可以看到最后Transition Layer处,所有颜色的线都有,也就是前面所...
首先实现DenseBlock中的内部结构,这里是BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv结构,最后也加入dropout层以用于训练过程。 代码语言:javascript 复制 class_DenseLayer(nn.Sequential):"""Basic unit of DenseBlock (using bottleneck layer) """def__init__(self,num_input_features,growth_rate,bn_size,drop_rate...
DenseNet的网络结构主要由Dense Block+Transition组成 DenseBlock(定义了输入输出如何连接)是包含很多层的模块,每个层的特征图大小相同,层与层之间采用稠密连接方式。 Transition模块(控制通道数)是连接两个相邻的Dense Block,并且通过Pooling使特征图大小降低。
与v1 相比,MobileNet v2 提出了 Bottleneck Residual Block(瓶颈残差模块)(《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf)。MobileNet v2 最后的 Point-Wise 卷积的ReLU 都换成了线性函数,作者将这个操作命名为 linear bottleneck 。深度卷积本身没有改变通道的作用...
一般DenseBlock之间还有接一个Transition层去减少feature map 尺寸和通道数, 使得后面的Dense Block的输入通道不至于太高,一般由1*1卷积和2*2的平均池化串联组成。 DenseNet的这种结构, 梯度流动:由于密集连接的存在,梯度可以更容易地在网络中传播。这有助于解决深层网络中的梯度消失问题,使得网络更容易训练。
1、搭建DenseBlock内部结构:BN+ReLU+1x1Conv+BN+ReLU+3x3Conv+dropout¶ In [2]: # PyTorch搭建DenseBlockimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplotimporttorch.nn.functionalasFclassDenseLayer(nn.Sequential): ...