Bachbone 之 DenseNet：继往开来（Pytorch实现及代码解析）

背景:

上一节的ResNet通过前层与后层的“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 Connected Convolutional Networks》也一举拿下了2017年CVPR的最佳论文。

DenseNet的网络架构：

如图所示，网络由多个Dense Block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。（区分与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 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实现细节如下图所示，每一个Block由若干个Bottleneck的卷积层组成，对应图3.19中的黑点。Bottleneck由BN、ReLU、1×1卷积、BN、ReLU、3×3卷积的顺序构成。

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
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###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。