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...
densenet121参数量 DenseNet121是一种深度学习模型,其参数量相对较小。它由121个层次结构组成,其中包含4个密集块和3个卷积层。这些层次结构通过密集连接的方式相互连接,可以有效地利用训练数据,提高模型的准确率。DenseNet121的参数量为8,062,504个,相比其他深度学习模型来说较小,使得其在计算资源有限的情况下也能够...
DenseNet121是该家族中的一个特定模型,其中121表示网络的总层数。 DenseNet121的主要特点如下: 密集连接(Dense Connection):在一个Dense Block内,第 i 层的输入不仅仅是第 i−1 层的输出,还包括第 i−2 层、第 i−3 层等所有之前层的输出。这种密集连接方式促进了特征的重用。 参数效率:由于特征在网络中...
4、Block采用了激活函数在前、卷积层在后的顺序,这与一般的网络上是不同的。 以DenseNet-121为例,看下其网络构成: 1、DenseNet-121由121层权重层组成(其中4个Dense block,共计2×(6+12+24+16) = 116层权重,加上初始输入的1卷积层+3过渡层+最后输出的全连接层,共计121层); 2、训练时采用了DenseNet-BC...
1.DenseNet-121由121层权重层组成(其中4个Dense block,共计2×(6+12+24+16) = 116层权重,加上初始输入的1卷积层+3过渡层+最后输出的全连接层,共计121层); 2.训练时采用了DenseNet-BC结构,压缩因子0.5,增长率k = 32; 3.初始卷积层有2k个filter,经过7×7卷积将224×224的输入图片缩减至112×112;Dense...
Densenet(121)复现 一.Densenet简介 这部分就不说多了,复现过后,个人认为Densenet相较于Resnet,最大的优点就是进一步减少了信息的缺失。结构上的创新就有dense_block和trainsition_block等结构,有关于其的一些名词解释,都在我的代码中(英文太差,还请各位看官原谅)。
DenseNet-121是指网络总共有121层:(6+12+24+16)*2 + 3(transition layer) + 1(7x7 Conv) + 1(Classification layer) = 121; 再详细说下bottleneck和transition layer操作。在每个Dense Block中都包含很多个子结构,以DenseNet-169的Dense Block(3)为例,包含32个1*1和3*3的卷积操作,也就是第32个子结构的...
4. DenseNet-121 的 PyTorch 实现 1. 简介 DenseNet 见于论文《Densely Connected Convolutional Networks》,是 CVPR2017 的 oral。一般而言,为提升网络效果,研究者多从增加网络深/宽度方向着力。但 DenseNet 另辟蹊径,聚焦于特征图的极致利用。延续借助跳层连接解决梯度消失 (如 ResNet) 的思路,论文提出的...
AlexNet共包含5层卷积层和三层全连接层,层数比LeNet多了不少,但卷积神经网络总的流程并没有变化,只是在深度上加了不少。 AlexNet针对的是1000类的分类问题,输入图片规定是256×256的三通道彩色图片,为了增强模型的泛化能力,避免过拟合,作者使用了随机裁剪的思路对原来256×256的图像进行随机裁剪,得到尺寸为3×224×...
在数据预处理后,我们需要定义DenseNet121模型。 # 定义dense_block函数 defdense_block(x, blocks, growth_rate): for i inrange(blocks): x1 =BatchNormalization()(x) x1 =Conv2D(growth_rate *4, (1,1), padding='same', activation='relu', ...