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9.12 DenseNet
9.13 图像分割的数据集
9.13.1 PASCAL VOC
9.13.2 MS COCO
9.13.3 Cityscapes
9.14 全景分割

9.12 DenseNet
这篇论文是CVPR2017年的最佳论文。
卷积神经网络结构的设计主要朝着两个方向发展，一个是更宽的网络（代表：GoogleNet、VGG），一个是更深的网络（代表：ResNet）。但是随着层数的加深会出现一个问题——梯度消失，这将会导致网络停止训练。到目前为止解决这个问题的思路基本都是在前后层之间加一个identity connections(short path)。

 由上图中可知Resnet是做值的相加（也就是add操作），通道数是不变的。而DenseNet是做通道的合并（也就是Concatenation操作），就像Inception那样。从这两个公式就可以看出这两个网络的本质不同。此外DensetNet的前面一层输出也是后面所有层的输入，这也不同于ResNet残差网络。

 DenseNet的Block结构如上图......