DenseNet
在FCN 网络中考虑加入skip connection,在resnet 中加入identity 映射,这些 shortcut connection等结构能够得到更好的检测效果,在denseNet 中每一层的特征图作为其他所有层的输入,因此对于 L层的网络,中间有(L(L+1))/2 个连接。
这种短连接的优点:
- 减轻梯度消失问题,有利于训练,更快收敛,因为梯度可以直接向前传递
- 加强了特征的传递
- 加强了特征的重用
- 减少参数
DenseNet
在FCN 网络中考虑加入skip connection,在resnet 中加入identity 映射,这些 shortcut connection等结构能够得到更好的检测效果,在denseNet 中每一层的特征图作为其他所有层的输入,因此对于 L层的网络,中间有(L(L+1))/2 个连接。
这种短连接的优点: