介绍DenseNet发表在2017年的CVPR上，并获得了当时的best paper。ResNet的出现使模型可以变得更深，通过建立前面层与后面层之间的shortcut提高模型的性能。DenseNet将ResNet与跨层连接的思路进一步发挥，它将前面建立的所有层都与后面层的密集连接（Dense Connection）。另外DenseNet通过特征在channel上的连接实现特征重用，最终让Dens
1 一些经典CNN模型这些经典CNN的架构已经没有学习的必要，只要知道它们引入了什么好的训练方法即可。1.1 LeNet最开始Yann Lecun发明的CNN即是LeNet，用来做手写数字的识别，LeNet-5是2层卷积+2层全连接+1层高斯连接（现在已经不怎么用了）。每层卷积操作后面还跟着下采样，这里的下采样就是使用例如隔行采样的传统下采样方法。1.2 AlexNet2012年Hinton的学生
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2024-06-15 22:56:25
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RESNET 随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增加的一个问题在于这些增加的层是参数更新的信号，因为梯度是从后向前传播的，增加网络深度后，比较靠前的层梯度会很小。这意味着这些层基本上学习停滞了，这就是梯度消失问题。深度网络的第二个问题在于训练，当网络更深时意味着参数空间更大，优化问题变得更难，因此简单地去增加网络深度反而
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2024-03-20 11:43:51
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稠密连接网络（DENSENET）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的⼀一个：稠密连接网络（DenseNet） 。 它与ResNet的主要区别如图5.10所示。图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块 A和模块B 。与ResNet的主要区别在于，DenseNet⾥模块B的输出不是像ResNet那样和模块 A的输出相加，⽽是在通道维上连结。这样模块 A的输出可以直接传
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2024-04-28 13:56:07
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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”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。DenseNet模型，建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名
原创
2023-12-13 12:01:27
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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 intermediate
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2018-08-15 23:16:00
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目录ResNetBOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNet ResNet 确保20层能训练好的前提下，增加8层；然后确保28层能训练好的前提下，继续堆叠8层…… BOOM Why call Residual? 发展史
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2020-12-11 23:35:00
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目录ResNetBOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNetResNet确保20层能训练好的前提下，增加8层；然后确保28层能训练好的前提下，继续堆叠8层……BOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNet堆叠通道，需要注意通道不要过大
原创
2021-04-15 18:52:17
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神经网络学习小记录46——Densenet模型的复现详解学习前言什么是Densenet代码下载Densenet1、Densenet的整体结构2、DenseBlock3、Transition Layer网络实现代码 学习前言什么是DensenetResNet模型的出现使得深度学习神经网络可以变得更深，进而实现了更高的准确度。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（shortc
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2024-08-21 11:02:20
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这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
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2024-04-29 19:21:08
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基础模型
最近关注了下大模型，整理一下，备忘。1. ResNet，原始caffe版本，结构如下： InsightFace对Resnet的实现有点不同，首先是默认会把第一个7x7的卷积换成3x3，并去掉pool操作(人脸识别输入分辨率112x112比ImageNet小)，另外当层数大于101时才使用先1x1再3x3再1x
DenseNet和ResNet的区别有哪些ResNetDenseNet1贡献提出残差学习来解决网络加深出现的退化问题提出稠密shortcuts来缓解梯度消失问题，加强特征传播，实现特征重用，大大减少了参数量2当前层的输入不同(前面所有层输输出相加)(通道维度相拼接)3训练速度较快较慢(因为随着的增大，每一个卷积层的输入通道数也在不断增大，通常会比ResBet同层的通道数更大，拼接也带来更大的存储消
里程碑式创新：ResNet2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。闪光点：层数非常深，已经超过百层引入残差单元来解决退化问题从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增
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2024-06-18 12:57:38
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1 前言在计算机视觉领域，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”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的
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2024-06-29 08:53:12
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ResNet(残差网络)H(x) = F(x) + xF(x) = H(x) - x当x为最优解时(或趋近最优解时),为了保证下一层网络状态也是最优,只需令F(x)=0即可,此时,H映
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2021-01-25 13:01:13
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里程碑式创新：ResNet2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。闪光点：层数非常深，已经超过百层引入残差单元来解决退化问题从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增
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2024-09-06 11:26:49
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ResNet和DenseNet是计算机视觉领域的经典工作，作为CVPR 2016和2017的best paper，两者不仅有很强的创新性，而且大道至简，给了我们很好的启发。本文的目的是解读一下ResNet和DenseNet中那些影响深远的创新，让我们对网络架构有更深刻的思考。
ResNet（Deep Residual Learning
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2024-04-07 08:39:42
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DenseNet实现代码DenseNetDenseNet模型的基本思路与ResNet一致，但它是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。 如下图所示： 如上图所示，DenseNet每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。 对于每一层，使用前面所有层的特征映射作为输入，并且其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNet的优点:
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2024-02-19 20:21:47
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ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的一个：稠密连接网络（DenseNet）。它与ResNet的主要区别如图4.10所示。  
# 学习实现 ResNet 和 DenseNet CNN 架构的指南
作为一名刚入行的小白，学习如何实现复杂的深度学习架构如 ResNet 和 DenseNet 听起来可能有些令人生畏，但分步骤进行是一个有效的学习方式。本文将通过简单的流程图和详细的代码示例来帮助你实现这些架构。
## 整体流程
首先，下面是实现 ResNet 和 DenseNet 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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