前言 这是卷积的第十二篇文章，主要为大家介绍一下DenseNet，值得一提的是DenseNet的作者也是上一篇卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）论文的作者，...实现方法 对于一个卷积神经网络，假设输入图像。该网络包含L层，每一层都实现了一个非线性变换，其中表示第层。可以是一个组合操作，如BN, ReLU, Conv，将第层的输出记作。...有文章指出，在每个卷积之前可以引入卷积层作为瓶颈层，以减少输入特征映射的数量，从而提高计算效率。...我们发现，DenseNet可以自然地扩展到数百个层，且没有表现出优化困难。DenseNet趋向于随着参数量的增加，在精度上也产了对应的提高，并没有任何性能下降和过拟合的情况。...但是根据天下没有免费的午餐定理，DenseNet有一个恐怖的缺点就是内存占用极高，比较考验硬件，另外DenseNet和ResNet一样仍存在调参困难的问题。
随机打乱能够一定程度地缓解性能的降低，但从实验来看还不如参数较少的DenseNet。 另外，论文认为稠密连接虽然有利于特征复用，但是存在较大的冗余性，但很难定义哪个特征对当前层是有用的。...，注意这里没有对输入进行对应的分组。...需要注意，训练阶段并没有真正地将权重去除，而是使用二值tensor作为掩膜进行element-wise相乘，这样的实现在GPU上仍是高效的，不会带来太多额外的耗时。...Architecture Design [1240] 除了可学习分组卷积，论文还对原来的DenseNet结构进行了修改，如图5所示，共包含两点修改： Exponentially increasing...growth rate(IGR)，Densenet每层增加$k$个新的特征图，$k$称为增长率。
深度学习系列（三）卷积神经网络模型（ResNet、ResNeXt、DenseNet、Dence Unet) 内容目录 1、ResNet2、ResNeXt3、DenseNet4、Dence Unet 1、...fig3.b 则采用两层卷积后 concatenate，再卷积，有点类似 Inception-ResNet，只不过这里的 paths 都是相同的拓扑结构。...DenseNet，进一步利用快捷连接，形成Dense block将所有层直接连接在一起。...公式是DenseNet的，[x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做通道合并的concatenation，而resnet是做值的相加，通道数是不变的。...（深度学习系列（一）常见的卷积类型）。
图1 ResNet(左)与DenseNet(右)在跨层连接上的主要区别：使用相加和使用连结 如图1所示，ResNet和DenseNet的关键区别在于，DenseNet输出是连接（用图中的 [,]...二、稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构。我们首先实现一下这个架构。...，每个卷积块使用相同数量的输出通道。...然而，在前向传播中，我们将每个卷积块的输入和输出在通道维上连结。...DenseNet首先使用同ResNet一样的单卷积层和最大汇聚层。
时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，文中使用 ? 。...对于前两个数据集，其输入图片大小为32*32，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3x3卷积（stride=1），卷积核数为16（对于DenseNet-BC为2K...注意，在DenseNet中，所有的3x3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。...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2K），然后是一个stride...值得注意的是，DenseNet在ResNet基础上前进了一步，相比ResNet具有一定的优势，但是其却并没有像ResNet那么出名（吃显存问题？深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！
在传统的卷积神经网络中，如果你有L层，那么就会有L个连接，但是在DenseNet中，会有L(L+1)/2个连接。简单讲，就是每一层的输入来自前面所有层的输出。...这篇文章的一个优点就是基本上没有公式，不像灌水文章一样堆复杂公式把人看得一愣一愣的。文章中只有两个公式，是用来阐述DenseNet和ResNet的关系，对于从原理上理解这两个网络还是非常重要的。...因此在后面的实验对比中，如果你看到DenseNet-C这个网络，表示增加了这个Translation layer，该层的1*1卷积的输出channel默认是输入channel到一半。...而加上1*1的卷积，代码中的1*1卷积的channel是growth rate*4，也就是128，然后再作为3*3卷积的输入。这就大大减少了计算量，这就是bottleneck。...这里对于SVHN数据集，DenseNet-BC的结果并没有DenseNet(k=24)的效果好，作者认为原因主要是SVHN这个数据集相对简单，更深的模型容易过拟合。
在传统的卷积神经网络中，如果你有L层，那么就会有L个连接，但是在DenseNet中，会有L(L+1)/2个连接。简单讲，就是每一层的输入来自前面所有层的输出。...DenseNet的一个优点是网络更窄，参数更少，很大一部分原因得益于这种dense block的设计，后面有提到在dense block中每个卷积层的输出feature map的数量都很小（小于100）...这篇文章的一个优点就是基本上没有公式，不像灌水文章一样堆复杂公式把人看得一愣一愣的。文章中只有两个公式，是用来阐述DenseNet和ResNet的关系，对于从原理上理解这两个网络还是非常重要的。...因此在后面的实验对比中，如果你看到DenseNet-C这个网络，表示增加了这个Translation layer，该层的1*1卷积的输出channel默认是输入channel到一半。...这里对于SVHN数据集，DenseNet-BC的结果并没有DenseNet(k=24)的效果好，作者认为原因主要是SVHN这个数据集相对简单，更深的模型容易过拟合。
时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，文中使用 ? 。...，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3x3卷积（stride=1），卷积核数为16（对于DenseNet-BC为 ? ）。...注意，在DenseNet中，所有的3x3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。对于基本的DenseNet，使用如下三种网络配置： ? , ? ， ? 。...，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 ?...值得注意的是，DenseNet在ResNet基础上前进了一步，相比ResNet具有一定的优势，但是其却并没有像ResNet那么出名（吃显存问题？深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！
时域卷积神经网络 总结 第三章 理解卷积神经网络的构建模块 卷积层 非线性单元 归一化 池化操作 第四章 当前研究状态 当前趋势 卷积的可视化分析 卷积的消融学习 卷积结构的控制设计 待解决问题...虽然生成对抗网络并没有多种不同的网络构建模块，但这种网络结构具有一些特殊性，最关键的是引入了无监督学习方式，使得模型的训练学习不再依赖大量的标记数据。...本节我们将介绍几种最突出的卷积神经网络结构，包括 AlexNet,VGGNet,GoogleNet,ResNet,DenseNet 等，其结构示意图依次如下，这些体系结构都是基于原始的 LeNet 发展起来的...DenseNet 模型结构示意图。该模型由多个密集模块堆叠而成。 卷积神经网络的不变形 使用卷积神经网络的一大挑战是需要非常大的数据集来训练并学习模型的所有基本参数。...▌卷积层 卷积神经网络的核心层是卷积层，这是模型最重要的一步。总的来说，卷积是一种线性的、具有平移不变性的运算，它是通过局部加权输入信号来实现的。
当CNN的层数变深时，输出到输入的路径就会变得更长，这就会出现一个问题：梯度经过这么长的路径反向传播回输入的时候很可能就会消失,那有没有一种方法可以让网络又深梯度又不会消失?...+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...ResNet和DenseNet在第一层都是用的是一个7x7、stride为2的卷积层，浅层网络的作用是提取图像的边缘、纹理等信息。Stem Block的设计就是打算以比较小的代价取代7x7的卷积。...瓶颈层设置动态变化的通道数 在DenseNet中，有一个超参数k-growth rate, 用于控制各个卷积层通道个数，在DenseNet的瓶颈层中，将其固定为增长率的4倍，DenseNet中，前几个稠密层的瓶颈通道数比输入通道数多很多...这说明DenseNet中很多中间特征可能是冗余的。尽管OSA模块性能没有提升，但是MAC低且计算更高效，这对于目标检测非常重要，因为检测模型一般的输入都是较大的。 ?
我们的最终目标是向读者详细展示卷积神经网络中所涉及到的每一个卷积层操作，着重强调当前最先进的卷积神经网络模型并说明未来仍需解决的问题。...虽然生成对抗网络并没有多种不同的网络构建模块，但这种网络结构具有一些特殊性，最关键的是引入了无监督学习方式，使得模型的训练学习不再依赖大量的标记数据。...本节我们将介绍几种最突出的卷积神经网络结构，包括 AlexNet,VGGNet,GoogleNet,ResNet,DenseNet 等，其结构示意图依次如下，这些体系结构都是基于原始的 LeNet 发展起来的...DenseNet 模型结构示意图。该模型由多个密集模块堆叠而成。 卷积神经网络的不变形 使用卷积神经网络的一大挑战是需要非常大的数据集来训练并学习模型的所有基本参数。...▌卷积层 卷积神经网络的核心层是卷积层，这是模型最重要的一步。总的来说，卷积是一种线性的、具有平移不变性的运算，它是通过局部加权输入信号来实现的。
1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核，输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷积...这里我们假设输出和输出的分辨率是不变的。主要看这个过程是一气呵成的，这对于存储器的容量提出了更高的要求。 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。...因为输出数据的改变，相应的，卷积核也需要做出同样的改变。即每组中卷积核的深度也就变成了（C1/g），而卷积核的大小是不需要改变的，此时每组的卷积核的个数就变成了（C2/g）个，而不是原来的C2了。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...例子 由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。
核心 PeleeNet实际上是DenseNet的变体，使用的依然是DenseNet的连接方法，核心的设计原则也和DenseNet相仿(特征重用)。...ResNet和DenseNet在第一层都是用的是一个7x7、stride为2的卷积层，浅层网络的作用是提取图像的边缘、纹理等信息，一般。...瓶颈层设置动态变化的通道数 在DenseNet中，有一个超参数k-growth rate, 用于控制各个卷积层通道个数，在DenseNet的瓶颈层中，将其固定为4k，也就是说瓶颈层是增加了模型的计算量，...复合功能 为了提高速度，采用了conv+bn+relu的组合(而不是DenseNet中的预激活组合(conv+relu+bn)), 这样做是为了方便进行卷积和BN的合并计算，加速推理阶段的速度。...用PeleeNet做backbone优化SSD 特征图选择：选取了五个尺度的特征图（19x19,10x10,5x5,3x3,1x1）,没有使用38x38大小的特征图 残差预测模块：residual prediction
另外值得注意的一点是，与ResNet不同，所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出 k k k个特征图，即得到的特征图的channel数为 k k k，或者说采用 k k k个卷积核。...当 θ = 1 θ=1 θ=1 时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，文中使用 θ = 0.5 θ = 0.5 θ=0.5...对于前两个数据集，其输入图片大小为 32 × 32 32×32 32×32 ，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3×3卷积（stride=1），卷积核数为16...注意，在DenseNet中，所有的3×3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。...值得注意的是，DenseNet在ResNet基础上前进了一步，相比ResNet具有一定的优势，但是其却并没有像ResNet那么出名（吃显存问题？深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！
PeleeNet是DenseNet的一个变体，没有使用流行的深度可分离卷积，PeleeNet和Pelee仅通过结构上的优化取得了很不错的性能和速度，读完论文可以学到很多网络设计的小窍门。...Stem Block [1240] DenseNet使用stride=2的$7\times 7$卷积对输入进行初步处理，受Inception-v4和DSOD启发，论文设计了一个高效的stem block...Composite Function DenseNet使用Conv-Relu-BN的预激活方式，论文将其修改为Conv-BN-Relu的后激活方式，这样卷积层和BN层在inference时能够进行合并运算...(19x19, 10x10, 5x5, 3x3, 1x1)，为了减少计算消耗，没有使用38x38的特征图。...CONCLUSION *** PeleeNet是DenseNet的一个变体，没有使用流行的深度可分离卷积，PeleeNet和Pelee仅通过结构上的优化取得了很不错的性能和速度，读完论文可以学到很多网络设计的小窍门
map求element-wise addition，而是通过concatenation将feature map拼接在一起，所以DenseNet中的卷积层知道前面每一步卷积发生了什么。...Dense Block与Transition Layer 在每个Dense Block内部，每个卷积层可以知道前面所有卷积层输出的feature map是什么，因为它的输入为前面所有卷积层输出的feature...map拼接而成，换个角度说，每个卷积层得到的feature map要输出给它后面所有的卷积层。...这里说“每个卷积层”并不准确，更准确的说法应该是“每组卷积”，后面将看到，一组卷积是由1个 image.png 卷积层和 1个 image.png 卷积层堆叠而成，即bottleneck结构。...不难看出，ResNet和DenseNet的侧重点不太一样，但大概率应该都比Plain Net画的更好。 所以，要是综合ResNet和DenseNet的能力是不是会画得更好呢？ 以上。
而卷积中的down-sampling操作又正好会改变特征图的大小。...1×1 1\times1卷积产生 4×k 4\times k个特征图，将这种网络结构定义为DenseNet-B。...在输入数据进入第一个dense block之前，会首先经过一个有16（对于DenseNet-BC，数量是增长率的两倍）个输出通道的卷积层。...可以设计实验来验证这一点，在C10+数据集上使用 L=40 L=40、 k=12 k=12的DenseNet，对于每一个block中的卷积层 ℓ \ell，计算被分配给 s s层的平均权重。...第二和第三个dense block 中的层没有想transition layer 的输出层（三角形最上边的一行）分配权重，说明transition layer输出了许多冗余的特征（平均权重很低） 虽然最终的分类层
虽然 LeNet-5 很早就提出来了，且架构和现在很多简单的卷积网络非常相似，但当时可能限于计算资源和数据集等条件并没有得到广泛应用。...该网络共有 22 层，且包含了非常高效的 Inception 模块，它没有如同 VGG-Net 那样大量使用全连接网络，因此参数量非常小。...具体来说，DenseNet 的每一层都有非常浅的特征图或非常少的卷积核，例如 12、24、32 等，因此能节省很多网络参数。...由于输入特征图的深度或张数取决于 k，DenseNet 每一个卷积都有比较浅的特征图，即 k 值很小。在 ImageNet 中，DenseNet 的 k 值设为了 32。...以下表格是 DenseNet 在 ImageNet 数据集上所采用的架构，其中每个卷积层的卷积核数 k=32，「conv」层对应于原版 H_l 或添加了瓶颈层的 H_l。 ?
而以往标准的卷积过程可以用下面的图来表示： 1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核...这里我们假设输出和输出的分辨率是不变的。主要看这个过程是一气呵成的，这对于存储器的容量提出了更高的要求。 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。...因为输出数据的改变，相应的，卷积核也需要做出同样的改变。即每组中卷积核的深度也就变成了（C1/g），而卷积核的大小是不需要改变的，此时每组的卷积核的个数就变成了（C2/g）个，而不是原来的C2了。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...例子 由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。
用通俗的话说——CNN网络层数越大，输出到输入的路径就会变得更长，就会出现一个问题：梯度经过这么长的路径反向传播回输入的时候很可能就会消失。 那有没有一种方法可以让网络又深梯度又不会消失?...这里1×1卷积的作用是固定输出通道数，达到降维的作用，1×1卷积输出的通道数通常是GrowthRate的4倍。...当几十个Bottleneck相连接时，concat后的通道数会增加到上千，如果不增加1×1的卷积来降维，后续3×3卷积所需的参数量会急剧增加。 ...当 \Theta=1 时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，一般使用 \Theta=0.5 。...5.1.3保证低维度特征 在标准的卷积网络中，最终输出只会利用提取最高层次的特征。 而在DenseNet中，它使用了不同层次的特征，倾向于给出更平滑的决策边界。
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