DenseNet网络详解

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于 2023-08-12 18:49:49 首次发布
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参考DenseNet算法详解【转载】_weixin_42278939的博客-优快云博客

这篇文章讲得很好！留做笔记，方便自己学习。

1、DenseNet是从feature入手的，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数。

2、DenseNet的优点：

3、DenseNet的网络架构

由图就可以知道后边的这些层不仅仅是前一层获得信息，同时也是从之前或者更前面的层直接获得的信息，相当于两两之间都会有一个连接，靠前面的层会把信息传给后边任意层上的数据，

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Densenet受启发于resnet，通过shortcut(skip connection)建立前面层到后面层的联系，有助于训练过程中的梯度反向传播。相比于resnet，densenet设计了更密集的shortcut，建立了前面的所有层和后面的密集连接。Densenet还通过特征在channel上的连接来实现特征重用，这减少了DenseNet的参数量和计算成本。 DenseNet提出了一个非...
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这个代码是pytorch官方实现的代码，自己做了些备注，主要是方便自己以后学习和使用。 下图自己根据代码画的densenet169的网络结构图，输入图片的尺寸跟官方有所不同，而且对过度层的平均池化也做了一些更改，将ceil_mode=False改为了ceil_mode=Ture 下图是densebock1的一小部分示意图 下图是过度层的模块图 import re import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F imp
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DenseNet的网络结构主要由密集块（Dense Block）和过渡层（Transition Layer）组成。 1. 密集块（Dense Block）： - 密集块是DenseNet的核心组件，由多个卷积层堆叠而成。 - 在一个密集块内，每个卷积层的输入都是前面所有卷积层的输出，即将前面所有层的特征图进行拼接作为当前层的输入。 - 这种密集连接的方式增加了特征传播的路径，使得信息可以更好地流动，有助于提取更丰富的特征。 - 为了控制参数数量，每个卷积层只与前面几个卷积层进行连接，而不是与整个密集块的所有层进行连接。 2. 过渡层（Transition Layer）： - 过渡层用于控制特征图的数量和尺寸。 - 过渡层由一个1x1卷积层和一个2x2平均池化层组成。 - 1x1卷积层用于减少特征图的数量，从而减少后续密集块中的计算量。 - 2x2平均池化层用于减少特征图的尺寸，从而降低模型的空间复杂度。 整个DenseNet网络由多个密集块和过渡层交替堆叠而成，最后通过全局平均池化和全连接层进行分类或回归等任务。在训练过程中，可以使用批归一化（Batch Normalization）和Dropout等技术进行正则化和加速收敛。DenseNet的设计思想充分利用了特征重用和梯度流动的优势，使得网络具有更好的性能和更少的参数量。
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