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 ...
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,下面这张图展示了DenseNet的核心组件“Dense Block”(密集连接块): 在具体分析之前,先约定所用符号表示的含义: (a)x0...
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...
研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet) 如上所述,所提出的网络架构中,两个层之间都有直接的连接,因此该网络的直接连接个数为L(L+1)2L(...
DenseNet 论文笔记 网络: Highway网络是第一个将网络深度做到100+(使用的是 gatingmapping)ResNet在Highway的基础上,将gatingmapping改为identity... 级联结构和DenseNet有点相似。但那时的主要目的是为了逐层训练多层感知器。 最近,【40】提出使用 batch 梯度下降训练全连接 级联网络。虽然在小数据集上有效,但这个方...
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...
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。