在深度学习网络中,随着网络深度的加深,梯度消失问题会愈加明显,解决方法是创建浅层与深层之间的短路径。在DenseNet中,在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下,直接将所有层连接起来。 在传统卷积神经网络中,如果你有L层,那么就会有L个连接,但是在DenseNet中,会有(L+1)/2个连接。简单来说,就是每一层...
这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能,DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。 设计理念 相比ResNet,DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层,具体来说就是每个层都会接受其前面...
其中,DenseNet因其独特的网络结构在图像分类、物体检测等任务中表现优异。本文将介绍如何使用PyTorch框架训练自己的DenseNet模型,并配以代码示例和类图。 1. DenseNet简介 DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)是由Gao Huang等人在2017年提出的一种卷积神经网络架构。DenseNet的核心思想是通过让每一层都与之前的...
优化器选用Adam。 #实例化模型并且移动到GPU criterion=nn.CrossEntropyLoss() model_ft=densenet121(pretrained=True) num_ftrs=model_ft.classifier.in_features model_ft.classifier=nn.Linear(num_ftrs,2) model_ft.to(DEVICE) #选择简单暴力的Adam优化器,学习率调低 optimizer=optim.Adam(model_ft.parameters...
DenseNet使用了ResNet改良版的“批量归一化、激活和卷积”结构,我们首先在conv_block函数里实现这个结构。 AI检测代码解析 import time import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys import d2lzh_pytorch as d2l ...
PyTorch Lightning框架 PyTorch Lightning是一个能简化PyTorch中模型训练、评估和测试代码的框架,它还能自动将模型训练相关信息记录到TensorBoard中,并且用很少的代码就能自动保存模型检查点,方便我们将精力集中在实现不同模型架构上,减少代码编写的额外负担。首先导入该库: ...
Pytorch搭建DenseNet[通俗易懂] DenseNet与ResNeXt 首先回顾一下DenseNet的结构,DenseNet的每一层都都与前面层相连,实现了特征重用。 下图表示一个DenseBlock 如图所示,在一个DenseBlock中,第i层的输入不仅与i-1层的输出相关,还有所有之前层的输出有关.记作:...
DenseNet(Pytorch实现) github博客传送门 csdn博客传送门 论文在此: Densely Connected Convolutional Networks 论文下载:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 网络结构图: Pytorch代码实现: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromcollectionsimportOrderedDictclass_DenseLayer(nn.Sequential):def__...
整个DenseNet模型主要包含三个核心细节结构,分别是DenseLayer(整个模型最基础的原子单元,完成一次最基础的特征提取,如下图第三行)、DenseBlock(整个模型密集连接的基础单元,如下图第二行左侧部分)和Transition(不同密集连接之间的过渡单元,如下图第二行右侧部分),通过以上结构的拼接+分类层即可完成整个模型的搭建。
今天我们用DenseNet实现对秃头的分类,数据集我放在百度网盘了,地址:链接:https://pan.baidu.com/s/177ethB_1ZLyl8_Ef1lJxSA 提取码:47fo 。这个数据集可能让广大的程序员扎心了。 下面展示一下数据集的样例。 这个都是秃顶的,他们的共同特点:都是男士,为啥女士不秃顶呢?