论文地址:密集连接的卷积神经网络 博客地址(转载请引用):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html 前言 在计算机视觉还是音频领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion.时序TCN等模型.CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度.ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(s

DenseNet这篇论文是在ResNet之后一年发表的,由于ResNet在当时引起了很大的轰动,所以DenseNet也将ResNet作为了主要的对比方法,读起来还是比较容易的,全篇只有两个数学公式,也很容易懂,感觉也是入门CV必看. 一.为什么要引入DenseNet? 原因其实是和ResNet类似的,还是为了解决网络深度加深后引起的梯度消失/爆炸问题,虽然已经有一系列的网络结构针对这一问题有了很大的改善,但这些方法都有一个共同的核心思想:将feature map进行跨网络层的连接.而作者认为与其

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

0.背景 随着CNN变得越来越深,人们发现会有梯度消失的现象.这个问题主要是单路径的信息和梯度的传播,其中的激活函数都是非线性的,从而特别是乘法就可以使得随着层数越深,假设将传统的神经网络的每一层看成是自动机中的一个状态.那么对于整个神经网络来说,输入到输出就是一个输入态不断的转移到输出态的一个过程.假设其中每一层都是有个变率,即缩放因子.那么: 变率大于1,层数越多,越呈现倍数放大趋势,比如爆炸: 变率小于1,层数越多,越呈现倍数缩小趋势,比如消失: 而传统以往的卷积神经网络都是单路径的,即从

Densely Connected Convolutional Networks 原文链接 摘要 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\(\frac{L(L+1)}{2}\).对于每一层,使用前面所有层的特征映射作为输入,并且使用其自身

<Densely Connected Convolutional Networks>阅读笔记 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

简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c

1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接,DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接,每一层都和前面的所有层进行连接,所以称之为密集连接的网络. 针对每一层网络,其前面所有层的特征图被当作它的输入,这一层的输出则作为其后面所有层的输入. DenseNet 有许多优点:消除了梯度消失问题.加强了特征传播.鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量. 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越来越深,一个新的问题出现了:输入信息或者梯度在很多层之间传递的过程中会渐渐消失并且被洗掉.很多最近的

一.DenseNet的优点 减轻梯度消失问题 加强特征的传递 充分利用特征 减少了参数量 二.网络结构公式 对于每一个DenseBlock中的每一个层, [x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做concatenation.concatenation是做通道的合并,就像Inception那样.而前面resnet是做值的相加,通道数是不变的.Hl包括BN,ReLU和3*3的卷积. 而在ResNet中的每一个残差块, 三.Growth Rate 指的是DenseBl

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

1.resnet的skip connection是通过eltwise相加的 2.resnet做detection的时候是在conv4_x的最后一层(也就是stage4的最后一层),因为这个地方stride为16 作者:灰灰链接:https://www.zhihu.com/question/64494691/answer/271335912来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 炸问题已经很大程度上被normalized initialization and

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] 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 Con

一.读前说明 1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另外还可以看一下Very

<Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture> 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一张图片里物体可能有不同的大小,例如沙发和杯子就是不同大小的,第二,必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身.例如,我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒.第三点,对细精度分类和语义分割,理解局部,观察不同尺度下的信息是有必要的. Alexnet按顺

CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙. LeNet AlexNet ZF VGG GoogLeNet ResNet DenseNet 1.LeNet(1998) 闪光点:定义了CNN的基本组件,是CNN的鼻祖. LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决

1. 摘要 作者提出了一个前所未有高效的新奇网络结构,称之为 CondenseNet,该结构结合了密集连接性和可学习的分组卷积模块. 密集连接性有利于网络中的特征复用,而可学习的分组卷积模块则可以移除多余的特征复用之间的连接.在测试的时候,训练好的模型可以使用标准的分组卷积来实现,在实际中计算非常高效. 2. 介绍和相关工作 深度学习模型一般都是在多个 GPU 上进行训练,然后再在计算资源有限的移动设备上进行部署.因此,一个好的网络结构应该允许训练阶段可以快速并行,而在测试的时候可以压缩. 一层

tensorflow+inceptionv3图像分类网络结构的解析与代码实现 论文链接:论文地址 ResNet传送门:Resnet-cifar10 DenseNet传送门:DenseNet SegNet传送门:Segnet-segmentation 深度学习的火热,使得越来越多的科研人员投入到其中.而作为各种应用类型的网络基础,图像分类的网络结构有许多,从AlexNet开始,到VGG-Net,到GoogleNet,到ResNet,denseNet等.网络结构在不断地改进,也在不断地趋于稳定.新的