CVPR2017 最佳论文——Densely Connected Convolutional Networks

最新推荐文章于 2021-12-17 19:08:33 发布
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DenseNet是一种高效的卷积网络结构，通过密集连接各层特征图，提高了精度并减少了计算量。它包括DenseBlock、Bottleneck layer和Transfer layer等组件，性能与ResNet相当但参数更少。DenseNet在ImageNet分类任务中表现出色，适用于2D目标检测，特别是对多尺度和小目标检测。

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综述：
2D目标检测目前精度上限代表 Inception-ResNet-v2,速度上限代表shufflenet/mobilenet-ssd，现在出来一个densenet，精度比肩ResNet,计算量又和Faster-RCNN相当，并且看结构可以推测其对多尺度、小目标检测效果应该不错

1.网络结构

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  • dense connectivity：
    block内，之前的每一层输出的特征图，特征通道串联concatenate，作为下一层的输入；

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DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks--CVPR2017最佳论文奖
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
08-23 1475
DenseNet:以前馈方式将每一层连接到其他每一层。对于具有L层的传统卷积网络有L个连接(每一层与其后续层之间有一个连接)，而DenseNet有L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2}2L(L+1)​个连接。  对于每一层，所有前面层的特征图都被用作输入，它自己的特征图被用作所有后续层的输入。  DenseNet有几个引人注目的优势：  在本文中，我们提出了一种架构，将这种见解提炼成一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流，我们将所有层（具有匹配的特征图大小）直接相互连接。为了保持
【深度学习经典模型】CVPR2017的最佳论文DenseNet好在哪里？？！Densely Connected Convolutional Networks！
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论文笔记：Densely Connected Convolutional Networks
欢迎来到我的酒馆
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Dense Block: 每一层只增加 k = 4 个feature map 然后跟前面的所有concat，再 BN-->ReLU-->Conv   （一般k = 12）   整体结构： Dense Block之间是Conv和Pooling   Bottleneck layers: 尽管每次只增加k个，但是到后来还是很大，所以,采用Bottleneck，即BN-ReL...
【DenseNet】《Densely Connected Convolutional Networks》
bryant_meng
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CVPR-2017 best paper award 在 CIFAR-10 上的小实验可以参考博客【Keras-DenseNet】CIFAR-10 文章目录1 Motivation2 Advantages3 Architecture3.1 Dense connectivity3.2 Composite function3.3 Pooling layers3.4 Growth rate3.5 ...
Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet)
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DenseNet详解
[paper note] Densely Connected Convolutional Networks
chn13的博客
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paper note of Densely Connected Convolutional Networks
Densely connected convolutional networks（密集连接的卷积网络）
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本文是 CVPR 2017 论文 Densely connected convolutional networks. 的翻译学习，因为作者本人水平有限，如有不准确的地方还望读者不吝赐教。 摘要 最近的工作表明，卷积网络如果在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，就可以更深入，更准确，更有效地进行训练。我们认同这个观察结果，并引入密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈的方式将每一...
论文阅读——DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks
01-06
Densely Connected Convolutional Networks code 时间：2017(CVPR 2017 BestPaper) DenseNet将前面层所有输出均作为后面层的输入，传统的L层CNN只有L个前后层连接，DenseNet有L（L+1）/2的连接，前面层所有的feature...
Densely Connected Convolutional Networks 密集连接卷积网络
sol_data12的博客
02-11 1646
什么是DenseNet？ DenseNet是由清华大学的Zhuang Liu、康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger，以及Facebook研究员Laurens van der Maaten在CVPR 2017所作，并且还获得了2017CVPR最佳论文！下面我们就来看看DenseNet是何方神圣吧。 我们知道，当靠近输入的层和靠近输出的层之间的连接越短，卷积神经网络就可以做得更深，精度更高且可以更加有效的训练。而DenseNet在此基础上将每一层与之前所有层相连接。传统的L层卷
(DenseNet)Densely Connected Convolutional Networks
YoGooooooooooo的博客
08-19 465
文章从一个新的角度去提高卷积神经网络效果，之前两种方案一种是加深网络，ResNet使得这一方向更加可行（解决了梯度消失）一种是增加网络的宽度，增加神经元的数量。paper作者采用了另一种方案，通过对特征的深刻利用来提升效果，并且使得参数更少
【翻译】Densely Connected Convolutional Networks
jokerwu192的博客
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目录摘要1.介绍2.相关工作3.DenseNets4.实验4.1.数据集4.2.训练4.3.CIFAR and SVHN的分类结果4.4.ImageNet的分类结果5.讨论6.结论 论文：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8099726 摘要   最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含更短的连接，则它们可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们接受了这一观察并介绍了密集卷积网络(Den
网络模型--Densely Connected Convolutional Networks
AI小作坊 的博客
07-25 5315
Densely Connected Convolutional Networks CVPR2017 best paper Code: https://github.com/liuzhuang13/DenseNet本文受到 ResNet] and Highway Networks 的启发： bypass signal from one layer to the next via identi
DenseNet
Mihu_Tutu的博客
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原文地址： Densely Connected Convolutional Networks 文章详解： 这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。文章提出的DenseNet（Dense Convolutional Network）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效！众所周知，最近一两年卷积神经网络提高效果的方向...
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肥羊汤
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2017 CVPR会议获奖论文精选及解析
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