DenseNet图解

第一层为DenseNet 整体结构 第二层是Dense block结构 第三层是每一个Dense layer的结构 注意：每一次增加32个feature maps，然后和前面一层layer的feature maps相叠加，而不是和前面所有层的feature maps相叠加。（从信息流的观点来看，等同于和前面所有层feature maps相叠加） 每一个Dense layer中，先用1*1卷积减少f

>>阅读原文<<