Densenet121网络结构
时间: 2023-09-24 21:12:27 浏览: 93
Densenet121是一种深度卷积神经网络结构,它是由DenseNet团队提出的。它在2016年的论文《Densely Connected Convolutional Networks》中被介绍。Densenet121是DenseNet系列中的一个模型,其中121代表了该网络的层数。
Densenet121的主要特点是密集连接(dense connection)。与其他卷积神经网络不同,Densenet中的每个层都与前面所有层直接相连。这种设计使得信息能够更好地在网络中流动,促进了特征的复用和梯度的传播,有助于减轻梯度消失问题。
Densenet121由多个密集块(dense block)组成,每个密集块内部包含多个卷积层。在每个密集块内,输入特征图被连接到后续层的输入上,形成密集连接。这种连接方式使得每个层都可以接收来自前面所有层的特征图作为输入,从而增加了特征的多样性和丰富性。
在Densenet121中,每个密集块内部还包含了一个过渡层(transition layer),用于控制特征图的大小。过渡层通过使用1x1卷积和2x2平均池化来减少特征图的通道数和空间尺寸。这样可以在保持特征丰富性的同时,降低计算复杂度。
最后,Densenet121在最后添加了一个全局平均池化层和一个全连接层,用于分类任务的输出。
总的来说,Densenet121是一种具有密集连接的深度卷积神经网络结构,通过特征的复用和梯度的传播提高了网络性能。它在图像分类等任务上取得了优秀的性能。
相关问题
densenet121网络结构
DenseNet-121 是一种深度卷积神经网络,由 4 个密集块和 3 个过渡层组成。DenseNet 的主要特点是每个层都与前面的所有层直接相连,使得信息能够在网络中更加充分地传递和共享。DenseNet-121 的网络结构如下:
输入层:224x224x3(RGB 彩色图像)
第一层卷积层:7x7 卷积核,步长为 2,填充为 3,输出 112x112x64
最大池化层:3x3 窗口大小,步长为 2,输出 56x56x64
第一组密集块:
- 包含 6 个 BN-ReLU-Conv2D 模块(1x1 卷积核和 3x3 卷积核),每个模块的输出都与前面所有模块的输出连接
- 总输出 56x56x256
第一个过渡层:
- 1x1 卷积核,步长为 1,输出 56x56x128
- 2x2 平均池化层,步长为 2,输出 28x28x128
第二组密集块:
- 包含 12 个 BN-ReLU-Conv2D 模块(1x1 卷积核和 3x3 卷积核),每个模块的输出都与前面所有模块的输出连接
- 总输出 28x28x512
第二个过渡层:
- 1x1 卷积核,步长为 1,输出 28x28x256
- 2x2 平均池化层,步长为 2,输出 14x14x256
第三组密集块:
- 包含 24 个 BN-ReLU-Conv2D 模块(1x1 卷积核和 3x3 卷积核),每个模块的输出都与前面所有模块的输出连接
- 总输出 14x14x1024
第三个过渡层:
- 1x1 卷积核,步长为 1,输出 14x14x512
- 2x2 平均池化层,步长为 2,输出 7x7x512
第四组密集块:
- 包含 16 个 BN-ReLU-Conv2D 模块(1x1 卷积核和 3x3 卷积核),每个模块的输出都与前面所有模块的输出连接
- 总输出 7x7x1024
全局平均池化层:
- 输出 1x1x1024
全连接层:
- 输出 1000 个类别的概率
densenet121网络结构图
DenseNet-121是一种深度卷积神经网络,它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中表现出色。下面是DenseNet-121的网络结构图:
输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层 -> Dense Block1 -> 过渡层 Dense Block 2 -> 过渡层 -> Dense 3 -> 过渡层 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> Softmax输出层
其中,ense Block由多个密集连接的卷积个卷积层的输入是前面所有卷积层的输出。过渡层用于减小特征图的尺寸和通道数,以控制模型的复杂度。全局平均池化层将特征图转换为向量,全连接层用于分类任务,Softmax输出层用于计算类别概率。
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