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Bachbone 之 DenseNet：继往开来（Pytorch实现）

背景:

上一节的ResNet通过前卷积运算层与后层的“短路连接”（Shortcuts），加强了前后层之间的信息流通，在一定程度上缓解了梯度消失现象，从而可以将让天秤倒追的星座神经网络搭建得很深。更进一步，本节的主角DenseNet最大化了这种前后层信息交流，通过建立前面所有层与后面层的密集连接，实现了特征在通道维度上的复用，使其可以在参数与计算量更少的情况下实现比ResNet更优的性能，提出DenseNet的《Densely C卷积云onnected Convolutional Netwo神经网络算法rks》也一举拿下了201卷积运算7年CV卷积云PR的最佳论文。

DenseNe卷积神经网络的工作原理t的网络架构：

Bachbone 之 DenseNet：继往开来（Pytorch实现）

如图所示，网络由多个Dense Bl架构工程师ock与中间的卷积池化组成，核心就在Dense Block中。Dense Block中的黑点代表一个appstore卷积层，其中的多条黑线代表数据的流动，每一层的输入由前面的所有卷卷积的物理意义积层的输出组成。注意这里使用人体肠道结构示意图了通道拼接人体承受的最大电压（Concatnate）操作，而非ResNet的逐元素相加操作。 （区分与神经网络控制ResNet）

DenseNet的结构有如下两个特性：

  • 神经网络一般需要使用池化等操作缩小特征图尺寸来提取语义特征，而Dense Bloc人体承受的最大电压k需要保持每一个Block内的特征图尺寸架构是什么意思一致来直接进行Concatn架构图模板ate操作，因此DenseNet被分成了多个Block。Block的数量一般为4。
  • 两个相邻的Dense Block之间的部分被称为Transition层，具体包括BN、ReLU、11卷积、22平均池化操作。11卷积的作用是降维，起到压缩模型的作用，而平均池化则是降低特征图的尺寸。

具体的Block实现细节如下图所示，每一个Block由若干个Bappointmentottlene神经网络分类ck的卷积层组成，对应图3.19中的黑点。Bottleneck由BN人体肠道结构示意图、ReLU、11卷积、BN、ReLU、RTC33卷积的顺序构成。

Bachbone 之 DenseNet：继往开来（Pytorch实现）

关于Block，有以下4个细节需要注意：

  • 每一个Bottleneck输出的特征通道数是相同的，例如这里的32。同时可以看到，经过Concatnate操作后的通道数是按32的增长量增加的，因此这个32也被称为GrowthRate。
  • 这里11卷积的神经网络作用是固定输出通道数，达到降维的作用。当几十个Bottleneck相架构图连接时，Concatnate后的通道数会增加到上千，如果不增加11的卷积来降维，后续33卷积所需的参数量会急剧增加。11卷积的通道数通常是GrowthRate的4倍。
  • 图中的appearance特征传递方式是直接将前面所有层卷积积分的特征Concatnate后传到下一层，这种方式与具体代码实现的方式是一致的，而不像最上面图中，前面层都要有一个箭头指向后面的所有层。
  • Block采用了激活函数在前、卷积层在后的顺序，这与一般的网络上是不同的。

具体代码实现：

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
###实现一个Bottleneck的类，初始化时需要输入通道数和GrowthRate两个参数---代表的是每一个小砖块
class Bottleneck(nn.Module):
  def __init__(self, nChannels, growthRate):
    super(Bottleneck, self).__init__()
    interChannels = 4*growthRate
    self.bn1 = nn.BatchNorm2d(nChannels)
    self.conv1 = nn.Conv2d(nChannels, interChannels, kernel_size=1,
                bias=False)
    self.bn2 = nn.BatchNorm2d(interChannels)
    self.conv2 = nn.Conv2d(interChannels, growthRate, kernel_size=3,
                padding=1, bias=False)
  def forward(self, x):
    out = self.conv1(F.relu(self.bn1(x)))
    out = self.conv2(F.relu(self.bn2(out)))
    ###将x和计算的结果out进行通道拼接
    out = torch.cat((x, out), 1)
    return out
​
###构造DenseNet
class Denseblock(nn.Module):
  def __init__(self, nChannels, growthRate, nDenseBlocks):
    super(Denseblock, self).__init__()
    layers = []
    ###将每一个Bottleneck利用nn.Sequential()整合起来，输入通道需要线性增长
    for i in range(int(nDenseBlocks)):
      layers.append(Bottleneck(nChannels, growthRate))
      nChannels += growthRate
    self.denseblock = nn.Sequential(*layers) ##将所有的Bottleneck转化为元组的形式作为输入
  def forward(self, x):
    return self.denseblock(x)
​
​

DenseNet网络的优势主要体现在以下两个方面：

  • 密集连接的特殊网络，使得每一层都会接受其后所有层的梯度，而不是像普通卷积链式的反传，因此一定程度上解决了梯度消人体肠道结构示意图失的问题。
  • 通过Concatnate操作使得大量的特征被复用，每个层独有的特征图的通道是较少的，因此相比ResNet，DenseNet参数更少且计算更高效。

DenseNet的不足在于：

  • 由于需要进行多次Concatnate操作，数据需要被复制多次，显存容易增加得很快，需要一定的显存优化技术。
  • 另外，DenseNet是一种更为特殊的网络，ResNet则相对一般化一些，因此ResNet的应用范围更广泛。