DenseNet(密集连接的卷积网络)
时间：2024-04-29 13:20:17 来源：网络cs 作者：纳雷武 栏目：卖家故事 阅读：
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前言1. DenseNet网络2.设计理念2.1 Resnet2.2 DenseNet2.3 密集连接的实现 3. DenseNet的实现3.1 Dense Block的实现3.2 Transition Layer的实现3.3 DenseNet网络3.4 DenseNet-121网络 4. 测试
前言
DenseNet是指Densely connected convolutional networks（密集卷积网络）。它的优点主要包括有效缓解梯度消失、特征传递更加有效、计算量更小、参数量更小、性能比ResNet更好。它的缺点主要是较大的内存占用。
1. DenseNet网络
DenseNet网络与Resnet、GoogleNet类似，都是为了解决深层网络梯度消失问题的网络。
Resnet从深度方向出发，通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”或“捷径”，从而能训练出更深的CNN网络。GoogleNet从宽度方向出发，通过Inception(利用不同大小的卷积核实现不同尺度的感知，最后进行融合来得到图像更好的表征)。DenseNet从特征入手，通过对前面所有层与后面层的密集连接，来极致利用训练过程中的所有特征，进而达到更好的效果和减少参数。2.设计理念
为了详细对比Resnet与DenseNet的区别，分别介绍Resnet网络和DenseNet网络。
2.1 Resnet
ResNet网络的短路连接机制（其中+代表的是元素级相加操作）
在Resnet网络中，通过一个残差连接将输入部分内容与卷积后的内容结合在一起。如果卷积层因为层数过深而不起作用，这不会影响最终的结果。哪一层卷积层起作用就调用哪一层卷积层，从而避免了层数过深的问题。这也是残差结构所带来的优势所在。2.2 DenseNet
DenseNet网络的密集连接机制（其中c代表的是channel级连接操作）
在DenseNet中，一个更激进的密集连接机制被设计用来充分利用特征。简单来说就是每一层的特征都被保存下来，在后面的每次卷积操作中用到。因此，每一层的网络结构都用到了前面的所有信息（包括卷积操作前和卷积操作后的信息）。注意：在Resnet网络结构中，网路的残差连接是+操作。即：两个数据规模是相同的，得到的数据跟前面的数据规模也是相同的。而DenseNet网络中，是合并操作。即：在channel维度上连接在一起（这里各个层的特征图大小是相同的）。
2.3 密集连接的实现
首先实现DenseBlock中的内部结构，这里是BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv结构，最后也加入dropout层以用于训练过程。
class _DenseLayer(nn.Sequential): """Basic unit of DenseBlock (using bottleneck layer) """ def __init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, drop_rate): super(_DenseLayer, self).__init__() self.add_module("norm1", nn.BatchNorm2d(num_input_features)) self.add_module("relu1", nn.ReLU(inplace=True)) self.add_module("conv1", nn.Conv2d(num_input_features, bn_size*growth_rate, kernel_size=1, stride=1, bias=False)) self.add_module("norm2", nn.BatchNorm2d(bn_size*growth_rate)) self.add_module("relu2", nn.ReLU(inplace=True)) self.add_module("conv2", nn.Conv2d(bn_size*growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)) self.drop_rate = drop_rate def forward(self, x): new_features = super(_DenseLayer, self).forward(x) if self.drop_rate > 0: new_features = F.dropout(new_features, p=self.drop_rate, training=self.training) #通过torch.cat操作将前面的数据合并在一起 #类似如:第一次操作：[x, features] # 第二次操作：[x, features_1] 其中，此时的x为[x, features] return torch.cat([x, new_features], 1)3. DenseNet的实现
DenseNet的网络结构如图所示。可以发现，该网络主要有Dense Block和Transition Layer两个部分组成。
DenseNet共在三个图像分类数据集（CIFAR，SVHN和ImageNet）上进行测试。对于前两个数据集，其输入图片大小为 32 × 32 ，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3x3卷积（stride=1），卷积核数为16（对于DenseNet-BC为 2 k ）。DenseNet共包含三个DenseBlock，各个模块的特征图大小分别为 32 × 32， 16 × 16 和 8 × 8 ，每个DenseBlock里面的层数相同。最后的DenseBlock之后是一个global AvgPooling层，然后送入一个softmax分类器。注意，在DenseNet中，所有的3x3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。对于基本的DenseNet，使用如下三种网络配置：{ L = 40 , k = 12 },{ L = 100 , k = 12 }，{ L = 40 , k = 24 } 。而对于DenseNet-BC结构，使用如下三种网络配置：{ L = 100 , k = 12 } , { L = 250 , k = 24 } ，{ L = 190 , k = 40 } 。这里的 L 指的是网络总层数（网络深度），一般情况下，我们只把带有训练参数的层算入其中，而像Pooling这样的无参数层不纳入统计中，此外BN层尽管包含参数但是也不单独统计，而是可以计入它所附属的卷积层。对于普通的L = 40 , k = 12 网络，除去第一个卷积层、2个Transition中卷积层以及最后的Linear层，共剩余36层，均分到三个DenseBlock可知每个DenseBlock包含12层。其它的网络配置同样可以算出各个DenseBlock所含层数。
ImageNet数据集上所采用的DenseNet结构
3.1 Dense Block的实现
由于后面层的输入会非常大，DenseBlock内部可以采用bottleneck层来减少计算量，主要是原有的结构中增加1x1 Conv，如图所示，即BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv，称为DenseNet-B结构。其中1x1 Conv得到 4 k个特征图它起到的作用是降低特征数量，从而提升计算效率。
DenseBlock模块，内部是密集连接方式（输入特征数线性增长）：
class _DenseBlock(nn.Sequential): """DenseBlock""" def __init__(self, num_layers, num_input_features, bn_size, growth_rate, drop_rate): super(_DenseBlock, self).__init__() for i in range(num_layers): layer = _DenseLayer(num_input_features+i*growth_rate, growth_rate, bn_size, drop_rate) self.add_module("denselayer%d" % (i+1,), layer)3.2 Transition Layer的实现
对于Transition层，它主要是连接两个相邻的DenseBlock，并且降低特征图大小。Transition层包括一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling，结构为BN+ReLU+1x1 Conv+2x2 AvgPooling。另外，Transition层可以起到压缩模型的作用。假定Transition的上接DenseBlock得到的特征图channels数为m ，Transition层可以产生 θ m个特征（通过卷积层），其中 θ ∈ ( 0 , 1 ] 是压缩系数（compression rate）。当 θ = 1时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，文中使用 θ = 0.5。对于使用bottleneck层的DenseBlock结构和压缩系数小于1的Transition组合结构称为DenseNet-BC。
Transition层，它主要是一个卷积层和一个池化层：
class _Transition(nn.Sequential): """Transition layer between two adjacent DenseBlock""" def __init__(self, num_input_feature, num_output_features): super(_Transition, self).__init__() self.add_module("norm", nn.BatchNorm2d(num_input_feature)) self.add_module("relu", nn.ReLU(inplace=True)) self.add_module("conv", nn.Conv2d(num_input_feature, num_output_features, kernel_size=1, stride=1, bias=False)) self.add_module("pool", nn.AvgPool2d(2, stride=2))3.3 DenseNet网络
class DenseNet(nn.Module): "DenseNet-BC model" def __init__(self, growth_rate=32, block_config=(6, 12, 24, 16), num_init_features=64, bn_size=4, compression_rate=0.5, drop_rate=0, num_classes=1000): """ :param growth_rate: (int) number of filters used in DenseLayer, `k` in the paper :param block_config: (list of 4 ints) number of layers in each DenseBlock :param num_init_features: (int) number of filters in the first Conv2d :param bn_size: (int) the factor using in the bottleneck layer :param compression_rate: (float) the compression rate used in Transition Layer :param drop_rate: (float) the drop rate after each DenseLayer :param num_classes: (int) number of classes for classification """ super(DenseNet, self).__init__() # first Conv2d self.features = nn.Sequential(OrderedDict([ ("conv0", nn.Conv2d(3, num_init_features, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)), ("norm0", nn.BatchNorm2d(num_init_features)), ("relu0", nn.ReLU(inplace=True)), ("pool0", nn.MaxPool2d(3, stride=2, padding=1)) ])) # DenseBlock num_features = num_init_features for i, num_layers in enumerate(block_config): block = _DenseBlock(num_layers, num_features, bn_size, growth_rate, drop_rate) self.features.add_module("denseblock%d" % (i + 1), block) num_features += num_layers*growth_rate if i != len(block_config) - 1: transition = _Transition(num_features, int(num_features*compression_rate)) self.features.add_module("transition%d" % (i + 1), transition) num_features = int(num_features * compression_rate) # final bn+ReLU self.features.add_module("norm5", nn.BatchNorm2d(num_features)) self.features.add_module("relu5", nn.ReLU(inplace=True)) # classification layer self.classifier = nn.Linear(num_features, num_classes) # params initialization for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.bias, 0) nn.init.constant_(m.weight, 1) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): features = self.features(x) out = F.avg_pool2d(features, 7, stride=1).view(features.size(0), -1) out = self.classifier(out) return out3.4 DenseNet-121网络
这里实现了DenseNet-121网络，且可以通过设置是否预训练来加载Pytorch模型中的DenseNet-121模型。
def densenet121(pretrained=False, **kwargs): """DenseNet121""" model = DenseNet(num_init_features=64, growth_rate=32, block_config=(6, 12, 24, 16), **kwargs) if pretrained: # '.'s are no longer allowed in module names, but pervious _DenseLayer # has keys 'norm.1', 'relu.1', 'conv.1', 'norm.2', 'relu.2', 'conv.2'. # They are also in the checkpoints in model_urls. This pattern is used # to find such keys. pattern = re.compile( r'^(.*denselayer\d+\.(?:norm|relu|conv))\.((?:[12])\.(?:weight|bias|running_mean|running_var))$') state_dict = model_zoo.load_url(model_urls['densenet121']) for key in list(state_dict.keys()): res = pattern.match(key) if res: new_key = res.group(1) + res.group(2) state_dict[new_key] = state_dict[key] del state_dict[key] model.load_state_dict(state_dict) return model4. 测试
最后，我们使用一个简单的代码来对模型进行测试。
注意：输入必须是224,224的图片，如果不是的话模型参数需要进行调整。
model = densenet121()x = torch.rand(size=(1,3,224,224))print(model(x).shape)
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