论文：密集连接卷积网络 

论文链接：https：//arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 

代码的github链接：https：//github.com/liuzhuang13/DenseNet 

MXNet版本代码（有ImageNet预训练模型）：https：  //github.com/miraclewkf/DenseNet

文章详解： 

DenseNet（密集卷积网络）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效值！众所周知，最近一两年卷积神经网络提高效果的方向，要么深（比如RESNET，解决了网络深时候的梯度消失问题），要么宽（比如GoogleNet的盗梦空间），而作者则是从功能入手，通过对功能的极致利用达到更好的效果和更少的参数。先列下DenseNet的几个优点，感受下它的强大： 

1，减轻了消失梯度（梯度消失） 

2，加强了特征的传递 

3，更有效地利用了特征 

4，一定程度上较少了参数数量

在保证网络中层与层之间最大程度的信息传输的前提下，直接将所有层连接起来！

先放一个密块的结构图。在传统的卷积神经网络中，如果你有L层，那么就会有L个连接，但是在DenseNet中，会有L（L + 1）/ 2个连接。。简单讲，每就是一层的输入侧来自前面所有层的输出如下图产品：X0是输入，H1的输入是X0（输入），H2的输入是X0和X1（X1是H1的输出）......

二、网络结构

1. 紧密连接（Dense connectivity）

在DenseNet结构中，讲每一层的输出都导入后面的所有层，与ResNet的相加不同的是，DenseNet结构使用的是连结结构（concatenate）。这样的结构可以减少网络参数，避免ResNet中可能出现的缺点（例如某些层被选择性丢弃，信息阻塞等）。

2. 组成函数（Composite function）

Batch Normalization + ReLU + 3*3 Conv层

3. 过渡层（Transition Layer）

过渡层包含瓶颈层（bottleneck layer，即1*1卷积层）和池化层。

1）瓶颈层

1*1的卷积层用于压缩参数。每一层输出k个feature maps，理论上将每个Dense Block输出为4k个feature maps，然而实际情况中会大于这个数字。卷积层的作用是将一个Dense Block的参数压缩到4k个。

2）池化层

由于采用了Dense Connectivity结构，直接在各个层之间加入池化层是不可行的，因此采用的是Dense Block组合的方式，在各个Dense Block之间加入卷积层和池化层。

4. 增长率（Growth rate）

这里的增长率代表的是每一层输出的feature maps的厚度。ResNet，GoogleNet等网络结构中经常能见到输出厚度为上百个，其目的主要是为了提取不同的特征。但是由于DenseNet中每一层都能直接为后面网络所用，所以k被限制在一个很小的数值。

5. 压缩（Compression）

跟1*1卷积层作用类似，压缩参数。作者选择压缩率（theta）为0.5。

包含bottleneck layer的叫DenseNet-B，包含压缩层的叫DenseNet-C，两者都包含的叫DenseNet-BC。

DenseNet的一个优点是网络更窄，参数更少，很大一部分原因得益于这种密

另外作者还观察到这种dense connection有正则化的效果，因此对于过拟合有一定的抑制作用，博主认为是因为参数减少了（后面会介绍为什么参数会减少），所以过拟合现象减轻。

文章中只有两个公式，是用来阐述DenseNet和ResNet的关系，对于从原理上理解这两个网络还是非常重要的。

第一个公式是ResNet的。这里的l表示层，xl表示l层的输出，Hl表示一个非线性变换。所以对于ResNet而言，l层的输出是l-1层的输出加上对l-1层输出的非线性变换。

第二个公式是DenseNet的。[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。

所以从这两个公式就能看出DenseNet和ResNet在本质上的区别，太精辟。

前面的Figure 1表示的是dense block，而下面的Figure 2表示的则是一个DenseNet的结构图，在这个结构图中包含了3个dense block。作者将DenseNet分成多个dense block，原因是希望各个dense block内的feature map的size统一，这样在做concatenation就不会有size的问题。

这个Table1就是整个网络的结构图。这个表中的k=32，k=48中的k是growth rate，表示每个dense block中每层输出的feature map个数。为了避免网络变得很宽，作者都是采用较小的k，比如32这样，作者的实验也表明小的k可以有更好的效果。根据dense block的设计，后面几层可以得到前面所有层的输入，因此concat后的输入channel还是比较大的。另外这里每个dense block的3*3卷积前面都包含了一个1*1的卷积操作，就是所谓的bottleneck layer，目的是减少输入的feature map数量，既能降维减少计算量，又能融合各个通道的特征，何乐而不为。另外作者为了进一步压缩参数，在每两个dense block之间又增加了1*1的卷积操作。因此在后面的实验对比中，如果你看到DenseNet-C这个网络，表示增加了这个Translation layer，该层的1*1卷积的输出channel默认是输入channel到一半。如果你看到DenseNet-BC这个网络，表示既有bottleneck layer，又有Translation layer。

再详细说下bottleneck和transition layer操作。在每个Dense Block中都包含很多个子结构，以DenseNet-169的Dense Block（3）为例，包含32个1*1和3*3的卷积操作，也就是第32个子结构的输入是前面31层的输出结果，每层输出的channel是32（growth rate），那么如果不做bottleneck操作，第32层的3*3卷积操作的输入就是31*32+（上一个Dense Block的输出channel），近1000了。而加上1*1的卷积，代码中的1*1卷积的channel是growth rate*4，也就是128，然后再作为3*3卷积的输入。这就大大减少了计算量，这就是bottleneck。至于transition layer，放在两个Dense Block中间，是因为每个Dense Block结束后的输出channel个数很多，需要用1*1的卷积核来降维。还是以DenseNet-169的Dense Block（3）为例，虽然第32层的3*3卷积输出channel只有32个（growth rate），但是紧接着还会像前面几层一样有通道的concat操作，即将第32层的输出和第32层的输入做concat，前面说过第32层的输入是1000左右的channel，所以最后每个Dense Block的输出也是1000多的channel。因此这个transition layer有个参数reduction（范围是0到1），表示将这些输出缩小到原来的多少倍，默认是0.5，这样传给下一个Dense Block的时候channel数量就会减少一半，这就是transition layer的作用。文中还用到dropout操作来随机减少分支，避免过拟合，毕竟这篇文章的连接确实多。

实验结果： 

作者在不同数据集上采用的DenseNet网络会有一点不一样，比如在Imagenet数据集上，DenseNet-BC有4个dense block，但是在别的数据集上只用3个dense block。其他更多细节可以看论文3部分的Implementation Details。训练的细节和超参数的设置可以看论文4.2部分，在ImageNet数据集上测试的时候有做224*224的center crop。

Table2是在三个数据集（C10，C100，SVHN）上和其他算法的对比结果。ResNet[11]就是kaiming He的论文，对比结果一目了然。DenseNet-BC的网络参数和相同深度的DenseNet相比确实减少了很多！参数减少除了可以节省内存，还能减少过拟合。这里对于SVHN数据集，DenseNet-BC的结果并没有DenseNet(k=24)的效果好，作者认为原因主要是SVHN这个数据集相对简单，更深的模型容易过拟合。在表格的倒数第二个区域的三个不同深度L和k的DenseNet的对比可以看出随着L和k的增加，模型的效果是更好的。

Figure3是DenseNet-BC和ResNet在Imagenet数据集上的对比，左边那个图是参数复杂度和错误率的对比，你可以在相同错误率下看参数复杂度，也可以在相同参数复杂度下看错误率，提升还是很明显的！右边是flops（可以理解为计算复杂度）和错误率的对比，同样有效果。

Figure4也很重要。左边的图表示不同类型DenseNet的参数和error对比。中间的图表示DenseNet-BC和ResNet在参数和error的对比，相同error下，DenseNet-BC的参数复杂度要小很多。右边的图也是表达DenseNet-BC-100只需要很少的参数就能达到和ResNet-1001相同的结果。

另外提一下DenseNet和随机深度的关系，在随机深度中，残中的层在训练过程中会被随机掉掉，其实这就会使得相邻层之间直接连接，这和DenseNet是很像的。

总结： 

博主读完这篇文章真的有点相见恨晚的感觉，半年前就在的arXiv上挂出来了，听说当时就引起了轰动，后来又被选为CVPR2017的口服，感觉要撼动RESNET的地位了，再加上现在很多分类检测的网络都是在RESNET上做的，这岂不是大地震了。惊讶之余来总结下这篇文章，该文章提出的DenseNet核心思想在于建立了不同层之间的连接关系，充分利用了功能，进一步减轻了梯度消失问题，加深网络不是问题，而且训练效果非常好。另外，利用瓶颈层，翻译层以及较小的增长率使得网络变窄，参数减少，有效抑制了过拟合，同时计算量也减少了.DenseNet优点很多，而且在和RESNET的对比中优势还是非常明显的。

黄高博士及刘壮取得联系两位作者对 DenseNet 的详细介绍及常见疑问解答

https://www.leiphone.com/news/201708/0MNOwwfvWiAu43WO.html