继往开来之DenseNet

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，

图1

网络由多个DenseBlock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积层的输出组成。注意这里使用了通道拼接（Concatnate）操作，而非ResNet的逐元素相加操作。

两大特性：

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 Block需要保持每一个Block内的特征图尺寸一致来直接进行Concatnate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、1×1卷积、2×2平均池化操作。1×1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，，每一个Block由若干个Bottleneck的卷积层组成，应上图中的黑点。Bottleneck由BN、ReLU、1×1卷积、BN、ReLU、3×3卷积的顺序构成。

图2

四大细节：

·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1×1卷积的作用是固定输出通道数，达到降维的作用。当几十个Bottleneck相连接时，Concatnate后的通道数会增加到上千，如果不增加1×1的卷积来降维，后续3×3卷积所需的参数量会急剧增加。1×1卷积的通道数通常是GrowthRate的4倍。
·图2中的特征传递方式是直接将前面所有层的特征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，而不像图1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。

缺点：

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。

代码：

在代码编写过程中，请结合上文的图与四大细节进行分析。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
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.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        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)))
        out = torch.cat((x,out),1)
        return out
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，
        #输入通道数需要线性增长
        for i in range(int(nDenseBlocks)):
            layers.append(Bottleneck(nChannels,growthRate))
            nChannels += growthRate
            self.denseblock = nn.Sequential(*layers)
    def forward(self,x):
        return self.denseblock(x)
if __name__ == "__main__":
    denseblock = Denseblock(64,32,6)
    print(denseblock)
    inputs = torch.randn(1,64,256,256)
    output = denseblock(inputs)
    print(output.size())

结果

Denseblock(
(denseblock): Sequential(
(0): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
)
(1): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(96, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
)
(2): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
)
(3): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(160, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(160, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
)
(4): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(192, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(192, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_r (conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=( )
(5): Bottleneck(
(bn1): BatchNorm2d(224, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv1): Conv2d(224, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(conv2): Conv2d(128, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
)
)
)
torch.Size([1, 256, 256, 256])

Pytorch 目标检测学习 Day 5

继往开来之DenseNet

代码：

结果

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