【DenseNet】Densely Connected Convolution network笔记

最新推荐文章于 2024-03-04 22:11:57 发布
最新推荐文章于 2024-03-04 22:11:57 发布
阅读量997 收藏 4
点赞数
分类专栏： 论文阅读
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_37973614/article/details/81326287
版权
本文介绍了DenseNet稠密卷积神经网络，该网络通过连接每一层到后续所有层来缓解梯度消失问题，促进信息流动，减少参数并实现特征复用。与ResNet对比，DenseNet由稠密块和过渡层组成，其中过渡层用于调整特征图大小。尽管DenseNet训练时内存需求较高，但其高效的结构和加速收敛的特性使其在深度学习中具有独特优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、摘要部分

卷积网络现在做得越来越深，精确，并且训练起来越来越高效。本文根据这一个结论，提出了一种稠密卷积神经网络(DenseNet)。传统的L层卷积神经网络又L个连接——位于每一层和它后面一层，而我们的神经网络有\frac{L(L+1)}{2}，对于每一层，其输入的特征是之前的所有层，而它自己的输出特征则作为之后所有层的输入。

2、Advantage

  • alleviate the vanishing-gradient problem
  • improve flow of information
  • requires few parameters
  • feature reuse

3、DenseNet与ResNet对比

作者主要受到ResNet和Highway Networks的启发，下面来看看结构。

最原始的convolution network

 

最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读-《Densely Connected Convolutional Networks》
yj_isee的博客
07-23 4316
CVPR 2017 Best PaperMotivation:最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入short connection能够让网络更深、更准确、更高效， 另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的很多特征都是冗余的。作者的想法是充分利用skip connection，设计一个dense co
论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
sunshine_010的博客
05-14 7627
Abstract. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently employed to solve problems from both the computer vision and medical image analysis fields. Despite their popularity, most approaches ...
经典网络结构 (六)：DenseNet (Densely Connected Networks 稠密连接网络)
连理o的博客
06-28 1984
本节参考：《深度学习之PyTorch物体检测实战》 《DIVE INTO DEEP LEARNING》 目录Function Decomposition稠密块（dense block）过渡层（transition layer）DenseNet模型Why do we use average pooling rather than max-pooling in the transition layer?high memory consumptionWhy do we not need to concatenat
【文献阅读】Densely Connected Convolutional Networks-best paper-CVPR-2017
weixin_33681778的博客
08-04 304
Densely Connected Convolutional Networks，CVPR-2017-best paper之一（共两篇，另外一篇是apple关于GAN的paper），早在去年八月 DenseNets的paper就发布在arXiv上了。 就CNN的发展来说，2017注定被DenseNets给占了（12年开始，经典的CNN网络,AlexNet,VGG...
Densely Connected Convolutional Networks 学习笔记
菜鸟起飞
08-07 821
github链接：https：//github.com/liuzhuang13/DenseNet MXNet版本代码（有ImageNet预训练模型）：https： //github.com/miraclewkf/DenseNet 摘要 如果卷积神经网络中接近输入输出的层间增加更多连接，性能可以更好。我们据此提出了稠密的卷积神经网络（DenseNet），其中的每一层以前馈的...
Densely connected convolutional networks（密集连接的卷积网络）
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
02-05 1万+
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...
CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet）及其pytorch实现
xu_fu_yong的专栏
06-19 8816
CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet）及其pytorch实现 前言 本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构，从Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densene...
【论文笔记】DeepCut: Object Segmentation from Bounding Box Annotations using Convolutional Neural Networks
dzm123lalala的博客
05-09 2711
这篇论文提出了一种给定弱标注的实例分割方法。其将微软研究院提出的GrabCut进行扩展，可以实现给定bounding boxes的神经网络分类器训练。该论文将分类问题视为在稠密连接的条件随机场下的能量最小化问题，并通过不断迭代实现实例分割。 Abstract In this paper, we propose DeepCut, a method to obtain pixelwise objec...
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
DenseNet: Densely connected convolutional network
TheWaySoFar
04-22 432
贡献和总结 1. 使用dense block(3到4个左右), 每个dense里面的每一层和其余任意层都连接, 前面的作为输入, 输出到之后所有的. 2. 1X1卷积可以用来改变每一层的输入层数 1 introduction 设计灵感来自DCNN中信息在长距离传输中可能会丢失. dense block 结构是每一层都很其余的层连接: 当前层的输入串联之前所有层的输出特征图, ...
Convolution Neural Network (CNN)
05-15
PS：本篇blog为ese机器学习短期班参考资料（20140516课程），本文只是简要讲最naive最simple的思想，重在实践部分，原理课上详述。
DenseNet综述介绍_An Introduction Of Densely Connected Convolutional Networks
01-16
介绍DenseNets的PPT，包括背景介绍、原理、优缺点、相关研究综述、启发、下一步计划、扩展阅读。内容翔实，附带参考文献打包。
Densely Connected Convolutional Networks
zxyhhjs2017的博客
01-14 758
                                                                   Densely Connected Convolutional Networks 摘要： 最近的工作显示了，神经网络通过最近的层作为输入连接到后层，然后通过更深的层数，能够更有准确率，而且更有效率的收敛（即收敛更快），本文Densenet,就是通过前层的所有特征...
论文研读：Densely Connected Convolutional Networks
weixin_42937740的博客
03-04 1303
Abstract研究表明，如果卷积网络在靠近输入和接近输出的层之间包含更短的连接，那么卷积网络可以更深入、更准确、更有效地训练。在本文中，作者引入了DenseNet，它以前馈方式将每一层连接到其他每一层。传统的L层卷积网络有L个连接——每层和后续层之间有一个连接——而本文的网络有L(L+1)/2个直接连接。对于每一层，使用所有前一层的特征映射作为输入，并使用其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNets有几个引人注目的优点。
论文笔记：Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解)
热门推荐
lyy354500的博客
09-28 1万+
[转载自] CVPR 2017上，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 所作论文Densely Connected Convolutional Networks当选 ，与苹果的首篇公开论文Learning From Simulated and Unsuperv
论文精读：DenseNet：Densely Connected Convolutional Networks
qq_52053775的博客
05-17 2288
1.核心思想 最近的研究表明，如果在卷积网络的输入与输出之间添加短连接（shorter connections），那么可以使得网络变得更深、更准，并且可以更有效的训练。本文，我们围绕短连接思想，提出密集卷积网络（DenseNet）：前向传播中，每一层都与其前面的所有层连接。传统的L层卷积网络有L个连接（每层都有一个连接），而我们的网络有L(L+1)/2个连接。对于网络的每一层，前面所有层的网络都作为该层的输入，那么本身的特征图作为后续所有层的输入。 2.优势 DenseNet具有几...
7.DenseNet(Dense Convolutional Network )
june_python的博客
03-23 206
DenseNet 出现在ResNet之后。它缓解了梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励了特征重用，并大幅减少了参数的数量。
论文阅读：Densely Connected Pyramid Dehazing Network
space_walk的博客
09-12 3938
代码：https://github.com/hezhangsprinter/DCPDN 目录1. 摘要2. 网络结构2.1 Pyramid Densely Connected Transmission Map Estimation2.2 Atmospheric Light Estimation Network2.3 Joint Discriminator3. 损失函数3.1 GAN优化目标3.2 边界感知损失3.3 总损失函数4. 读后感 1. 摘要     本文提出了Densely Connected .
论文阅读 《Densely Connected Convolutional Networks》
bojackhosreman的博客
09-18 1062
论文阅读 《Densely Connected Convolutional Networks》标签（空格分隔）： ReadingNote ActionRecognition2017CVPR BestPaper 如果卷积网络在接近输入的网络层和接近输出的网络层之间包含短连接（short connections）的话，这些网络会更加deeper、精确，训练起来更加有效。
Densely Connected  Neural Network
最新发布
03-30
<think>好的，用户想了解密集连接神经网络（Densely Connected Neural Network）的实现方法和架构。首先，我需要回顾一下DenseNet的基本概念，确保自己理解正确。DenseNet的核心是密集连接，也就是每一层都连接到后面的所有层，这样有助于缓解梯度消失问题，促进特征重用。 接下来，用户可能需要知道DenseNet和传统网络如ResNet的区别。ResNet通过残差连接相加，而DenseNet是通过拼接特征图，这样每一层都能获取前面所有层的特征。需要解释这种连接方式带来的好处，比如减少参数数量，增强特征传播。 然后，关于架构部分，应该描述DenseNet的基本块，比如Dense Block和Transition Layer的结构。Dense Block内部包含多个卷积层，每一层的输入都是前面所有层的输出拼接而成。Transition Layer则用于降维，通常包括批量归一化、卷积和池化。 实现方法方面，可能需要给出一个简单的代码示例，比如用PyTorch实现一个Dense Block。代码需要包括卷积层、BN层和激活函数，并确保每一层的输入是前面所有层的输出的拼接。同时，要提到关键的实现细节，比如通道数的增长率和过渡层的压缩系数。 用户还可能关心DenseNet的优点，比如参数效率和梯度流动。这里需要引用相关的文献，比如DenseNet的原始论文，说明其在ImageNet上的表现，以及为什么深层网络更容易训练。同时，可以引用关于梯度问题的资料，解释DenseNet如何通过密集连接来缓解这个问题。 另外，用户或许想知道应用场景，比如图像分类、医学图像分析等。需要举一些实际应用的例子，说明DenseNet在这些领域的优势。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如DenseNet的优缺点、与ResNet的比较、超参数调整以及在具体任务中的应用方法。这些问题可以帮助用户深入学习和应用DenseNet。 需要确保回答结构清晰，分点说明架构和实现，代码正确，引用恰当。同时，使用中文，数学公式用$$格式，行内公式用$，符合之前的系统指令。检查引用标记是否正确对应，比如引用[^4]提到的梯度问题，和DenseNet如何解决这个问题相关联。</think>### Densely Connected Neural Network（密集连接神经网络） #### 架构解析 Densely Connected Neural Network（DenseNet）通过**密集跨层连接**实现特征复用和梯度优化。其核心思想是每一层的输入是前面所有层输出的拼接（concatenation），而非传统残差网络的逐元素相加（如ResNet）。这种设计显著减少了参数数量，同时增强了梯度流动。 **关键模块**： 1. **Dense Block**： - 每个层接收前面所有层的特征图作为输入，公式为： $$x_l = H_l([x_0, x_1, \dots, x_{l-1}])$$ 其中$H_l$包含批量归一化（BN）、ReLU激活和卷积操作。 - 特征图通道数通过增长率（growth rate $k$）控制，例如$k=32$。 2. **Transition Layer**： - 用于压缩特征图尺寸和通道数，包含： - 1×1卷积（压缩通道数） - 2×2平均池化（降采样） #### 实现方法（PyTorch示例） ```python import torch import torch.nn as nn class DenseLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, growth_rate): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.BatchNorm2d(in_channels), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels, growth_rate, kernel_size=3, padding=1) ) def forward(self, x): return torch.cat([x, self.conv(x)], dim=1) class DenseBlock(nn.Module): def __init__(self, num_layers, in_channels, growth_rate): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([ DenseLayer(in_channels + i * growth_rate, growth_rate) for i in range(num_layers) ]) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return x ``` #### 优势与应用 1. **参数高效**：通过特征复用，参数量比ResNet减少约50%[^1]。 2. **梯度优化**：密集连接改善了反向传播时的梯度流动，缓解了深层网络训练难题。 3. **典型应用**： - 图像分类（如ImageNet Top-5错误率6.34%） - 医学图像分割（利用多尺度特征） - 小样本学习（特征复用提升泛化性）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值