DenseNet详解

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。

✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨

https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git

目录

一、DenseNet网络的背景

二、DenseNet网络结构

1、Dense Block——特征重用

2、Transition层

3、网络结构

四、DenseNet优缺点

1、优点

（1）相比ResNet拥有更少的参数数量

（2）传播与预测都保留了低层次的特征

（3）旁路加强了特征的重用，导致直接的监督

（4）网络更易于训练，并具有一定的正则化效果

（5）缓解了梯度消失/爆炸和网络退化的问题

2、不足

五、DenseNet代码实现

1、DenseLayer

2、DenseBlock

3、Transition

4、DenseNet整体构建

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一、DenseNet网络的背景

       DenseNet模型的基本思路与ResNet一致，但它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（即相加变连结），它的名称也是由此而来。

      DenseNet的另一大特色是通过特征在通道上的连接来实现特征重用。这些特点让DenseNet的参数量和计算成本都变得更少了（相对ResNet），效果也更好了。

      ResNet解决了深层网络梯度消失问题，它是从深度方向研究的。宽度方向是GoogleNet的Inception。而DenseNet是从feature入手，通过对feature的极致利用能达到更好的效果和减少参数。

      DenseNet斩获CVPR 2017的最佳论文奖。

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二、DenseNet网络结构

1、Dense Block——特征重用

       DenseBlock包含很多层，每个层的特征图大小相同（才可以在通道上进行连结），层与层之间采用密集连接方式。

如下图所示：

 

        上图是一个包含5层layer的Dense Block。可以看出Dense Block互相连接所有的层，具体来说就是每一层的输入都来自于它前面所有层的特征图，每一层的输出均会直接连接到它后面所有层的输入。所以对于一个L层的DenseBlock，共包含 L*(L+1)/2 个连接（等差数列求和公式），如果是ResNet的话则为（L-1）*2+1。从这里可以看出：相比ResNet，Dense Block采用密集连接。而且Dense Block是直接concat来自不同层的特征图，这可以实现特征重用（即对不同“级别”的特征——不同表征进行总体性地再探索），提升效率，这一特点是DenseNet与ResNet最主要的区别。

Note：k —— DenseNet中的growth rate(增长率)，这是一个超参数。一般情况下使用较小的k（比如12)，就可以得到较佳的性能。

假定输入层的特征图的通道数为k0，那么L层输入的channel数为 k0+k*(L-1)，因此随着层数增加，尽管k设定得较小，DenseBlock中每一层输入依旧会越来越多。

        另外一个特殊的点：DenseBlock中采用BN+ReLU+Conv的结构，平常我们常见的是Conv+BN+ReLU。这么做的原因是：卷积层的输入包含了它前面所有层的输出特征，它们来自不同层的输出，因此数值分布差异比较大，所以它们在输入到下一个卷积层时，必须先经过BN层将其数值进行标准化，然后再进行卷积操作。

       通常为了减少参数，一般还会先加一个1x1conv来减少参数量。所以DenseBlock中的每一层采用BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv的结构（或者BottleNeck）。

2、Transition层

       它主要用于连接两个相邻的DenseBlock，整合上一个DenseBlock获得的特征，缩小上一个DenseBlock的宽高，达到下采样效果，特征图的宽高减半。Transition层包括一个1x1卷积（用于调整通道数）和2x2AvgPooling（用于降低特征图大小），结构为BN+ReLU+1x1 Conv+2x2 AvgPooling。因此，Transition层可以起到压缩模型的作用 。

      超参调节：θ是压缩系数，取值(0,1]，当θ=1时，原feature维度不变，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。后面在使用的DenseNet默认都是DenseNet-BC，因为它的效果最好。

3、网络结构

      DenseNet的网络结构主要由DenseBlock和Transition组成，一个DenseNet中有3个或4个DenseBlock。而一个DenseBlock中也会有多个Bottleneck layers。最后的DenseBlock之后是一个global AvgPooling层，然后送入一个softmax分类器，得到每个类别所属分数。

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四、DenseNet优缺点

1、优点

（1）相比ResNet拥有更少的参数数量

参数减少，计算效率更高，效果更好（相较于其他网络）

（2）传播与预测都保留了低层次的特征

在以前的卷积神经网络中，最终输出只会利用最高层次的特征。而DenseNet实现特征重用，同时利用低层次和高层次的特征。

（3）旁路加强了特征的重用，导致直接的监督

因为每一层都建立起了与前面层的连接，误差信号可以很容易地传播到较早的层,所以较早的层可以从最终分类层获得直接的监督。

（4）网络更易于训练，并具有一定的正则化效果

（网上资料都有说这一句，但是我不太清楚他是怎么体现正则化效果的）

（5）缓解了梯度消失/爆炸和网络退化的问题

特征重用实现了梯度的提前传播，也至少保留了前面网络的能力，不至于变弱（最少也是个恒等变换）

2、不足

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。因此在训练过程中，训练的时间要比Resnet作为backbone长很多。所以相对而言，ResNet更常用。

并且ResNet更加的简洁，变体也多，更加成熟，因此后来更多使用的是ResNet，但是DenseNet的思想贡献也是如今很常见的。

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五、DenseNet代码实现

完整代码在我的github上，用自行搭建的DenseNet实现对cifar10数据的分类（里面超参数是我一拍脑袋设的，要有好的分类效果还要调一调，这里主要是想自己搭一下网络实现而已）

https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git

以下展示网络搭建

1、DenseLayer

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

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.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_input_features)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv1 = nn.Conv2d(num_input_features, bn_size*growth_rate,
                                           kernel_size=1, stride=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(bn_size*growth_rate)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.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):
        output = self.bn1(x)
        output = self.relu1(output)
        output = self.conv1(output)

        output = self.bn2(output)
        output = self.relu2(output)
        output = self.conv2(output)

        if self.drop_rate > 0:
            output = F.dropout(output, p=self.drop_rate)
        return torch.cat([x, output], 1)

2、DenseBlock

class DenseBlock(nn.Sequential):
    def __init__(self, num_layers, num_input_features, bn_size, growth_rate, drop_rate):
        super(DenseBlock, self).__init__()
        for i in range(num_layers):
            if i == 0:
                self.layer = nn.Sequential(
                    DenseLayer(num_input_features+i*growth_rate, growth_rate, bn_size,drop_rate)
                )
            else:
                layer = DenseLayer(num_input_features+i*growth_rate, growth_rate, bn_size,drop_rate)
                self.layer.add_module("denselayer%d" % (i+1), layer)
    
    def forward(self,input):
        return self.layer(input)

3、Transition

class Transition(nn.Sequential):
    def __init__(self, num_input_feature, num_output_features):
        super(Transition, self).__init__()
        self.bn = nn.BatchNorm2d(num_input_feature)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv = nn.Conv2d(num_input_feature, num_output_features,
                                          kernel_size=1, stride=1, bias=False)
        self.pool = nn.AvgPool2d(2, stride=2)

    def forward(self,input):
        output = self.bn(input)
        output = self.relu(output)
        output = self.conv(output)
        output = self.pool(output)

        return output

4、DenseNet整体构建

class DenseNet(nn.Module):
    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):
        super(DenseNet, self).__init__()

        # 前部
        self.features = nn.Sequential(
            #第一层
            nn.Conv2d(3, num_init_features, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(num_init_features),
            nn.ReLU(),
            #第二层
            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)
            if i == 0:
                self.block_tran = nn.Sequential(
                    block
                )
            else:
                self.block_tran.add_module("denseblock%d" % (i + 1), block)#添加一个block
            num_features += num_layers*growth_rate#更新通道数
            if i != len(block_config) - 1:#除去最后一层不需要加Transition来连接两个相邻的DenseBlock
                transition = Transition(num_features, int(num_features*compression_rate))
                self.block_tran.add_module("transition%d" % (i + 1), transition)#添加Transition
                num_features = int(num_features * compression_rate)#更新通道数

        # 后部 bn+ReLU
        self.tail = nn.Sequential(
            nn.BatchNorm2d(num_features),
            nn.ReLU()
        )

        # classification layer
        self.classifier = nn.Linear(num_features, num_classes)

        # params initialization
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):#如果是卷积层，参数kaiming分布处理
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):#如果是批量归一化则伸缩参数为1，偏移为0
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
            elif isinstance(m, nn.Linear):#如果是线性层偏移为0
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

    def forward(self, x):
        features = self.features(x)
        block_output = self.block_tran(features)
        tail_output = self.tail(block_output)
        out = F.avg_pool2d(tail_output, 7, stride=1).view(tail_output.size(0), -1)#平均池化
        out = self.classifier(out)
        return out

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