本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构，然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。 设计理念 相比ResNet，DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制：即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。

2024年4月19日 · DenseNet（稠密连接网络）是由Cornell大学的Gao Huang等人于2017年提出的深度学习网络架构。它的设计灵感来自于ResNet（残差网络）以及其前身 Highway Networks 的思想。这是作者发表的一篇CVPR顶会上的一篇论文，代码的地址，大家可以自行下载。_densenet

2020年12月31日 · DenseNet，全称为Densely Connected Convolutional Networks（密集连接的卷积网络），是CVPR 2017的最佳论文之一，由Gao Huang、Zhuang Liu等人提出。DenseNet通过特征重用和旁路（Bypass）设置，既大幅度减少了网络的参数量，又在一定程度上缓解了梯度消失 …

2016年8月25日 · In this paper, we embrace this observation and introduce the Dense Convolutional Network (DenseNet), which connects each layer to every other layer in a feed-forward fashion. Whereas traditional convolutional networks with L layers have L connections - one between each layer and its subsequent layer - our network has L(L+1)/2 direct connections.

DenseNet：层与层之间通过拼接（concatenation） 的方式融合特征。 信息流动： ResNet中的加法可能会导致信息的衰减或覆盖。 DenseNet的拼接保留了所有前面层的特征，信息得以完整保留和传递。 2. 隐式的深度监督

DenseNet的思考 更强的梯度流动. DenseNet可以说是一种隐式的强监督模式,因为每一层都建立起了与前面层的连接,误差信号可以很容易地传播到较早的层,所以较早的层可以从最终分类层获得直接监管。 参数更少计算效率更高

2024年6月6日 · DenseNet, short for Dense Convolutional Network, is a deep learning architecture for convolutional neural networks (CNNs) introduced by Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, and Kilian Q. Weinberger in their paper titled "Densely Connected Convolutional Networks" published in 2017. DenseNet revolutionized the field of computer vision ...

Dense Convolutional Network (DenseNet), connects each layer to every other layer in a feed-forward fashion. Whereas traditional convolutional networks with L layers have L connections - one between each layer and its subsequent layer - our network has L(L+1)/2 direct connections.

2023年8月17日 · DenseNet：模块内部的稠密连接，使每两层之间都存在直连通道。两种方式，都起到了正则效果. Feature Reuse—特征重用. 原理：DenseNets允许各层获得之前的所有层(尽管有时通过转换层)的feature map

2 天之前 · DenseNet这个名字由变量之间的“稠密连接”而得来，最后一层与之前的所有层紧密相连。稠密网络主要由2部分构成：稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。在构建DenseNet时，我们需要通过添加过渡层来控制网络的维数，从而再次减少通道的数量。