# DenseNet

**Категория:** CNN · **Код:** [`timm/models/densenet.py`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/densenet.py) · **Архитектуры:** 6 · **Предобученные веса:** 6 (6 с результатами на ImageNet-1k)

Плотные свёрточные сети, в которых каждый слой в плотном блоке принимает на вход конкатенированные выходы всех предыдущих слоёв блока. Адаптировано из torchvision, `densenetblur` использует антиалиасинг при даунсемплинге с помощью blur pool.

## Статьи

* [Плотные свёрточные сети](https://arxiv.org/abs/1608.06993)
* [Возвращаем свёрточным сетям инвариантность к сдвигу](https://arxiv.org/abs/1904.11486)

## Использование

См. раздел [Быстрый старт](../quickstart) для загрузки предобученных весов, предобработки изображений и дообучения, а также раздел [Извлечение признаков](../feature_extraction) для использования моделей в качестве базовых архитектур.

```py
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('densenet161.tv_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
```

## Поддержка Model API

| Возможность | `DenseNet` |
|---|---|
| [карты признаков `features_only=True`](../model_api#intermediate-features) | ✓ (шаги 2, 4, 8, 16, 32) |
| [`forward_intermediates()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [`prune_intermediate_layers()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [Любой размер входных данных, изменения не требуются](../model_api#input-size) | ✓ |
| [`set_input_size()`](../model_api#input-size) | – |
| [`dynamic_img_size=True`](../model_api#input-size) | – |
| [`set_grad_checkpointing()`](../model_api#training-hooks) | ✓ |
| [Послойное затухание LR (`group_matcher()`)](../model_api#training-hooks) | ✓ |
| [`reset_classifier()`](../model_api#classifier) | ✓ |

✓ поддерживается, ✓ (квадрат) работает только для квадратных размеров, ✗ не поддерживается, – не требуется (модель уже принимает входные данные любого размера). Проверено путём запуска каждой функции на случайно инициализированной модели (`DenseNet` с `densenet121` при размере 224); ожидается, что другие архитектуры того же класса будут вести себя аналогично. Подробности см. на странице [Model API](../model_api).

## Архитектуры

| Архитектура | Параметры (млн) | GMACs | Размер входных данных | Предобученные веса |
|---|---:|---:|---:|---:|
| `densenet121` | 7.98 | 2.87 | 224 | 2 |
| `densenet161` | 28.68 | 7.79 | 224 | 1 |
| `densenet169` | 14.15 | 3.40 | 224 | 1 |
| `densenet201` | 20.01 | 4.34 | 224 | 1 |
| `densenet264d` | 72.74 | 13.57 | 224 | 0 |
| `densenetblur121d` | 8.00 | 3.11 | 224 | 1 |

GMACs и количество параметров указаны для размера входных данных и классификатора по умолчанию для каждой архитектуры, согласно [результатам бенчмарков](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/tree/main/results).

## Предобученные веса

Top-1 — это точность на валидационном наборе ImageNet-1k из [`results-imagenet.csv`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/results/results-imagenet.csv) для указанного размера оценки, - если у весов нет результата ImageNet-1k (например, веса для предобучения или изображения-текст). Classes — размер предобученного классификатора, none для весов без классификатора.

Веса группируются по источнику: статья или происхождение, указанные в конфигурации предобученной модели, иначе организация на Hugging Face, отличная от `timm`, иначе первая часть тега предобученной модели (`architecture.tag`). Источники с одним весом перечисляются в разделе «Прочее».

### `tv` теги

| Вес | Размер входных данных | Top-1 (%) | Размер выборки для оценки | Классы | Лицензия | Hub |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| `densenet121.tv_in1k` | 224 | 74.750 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenet121.tv_in1k) |
| `densenet161.tv_in1k` | 224 | 77.384 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenet161.tv_in1k) |
| `densenet169.tv_in1k` | 224 | 75.922 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenet169.tv_in1k) |
| `densenet201.tv_in1k` | 224 | 77.284 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenet201.tv_in1k) |

### `ra` теги

| Вес | Размер входных данных | Top-1 (%) | Размер выборки для оценки | Классы | Лицензия | Hub |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| `densenet121.ra_in1k` | 224 (тест 288) | 76.486 | 288 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenet121.ra_in1k) |
| `densenetblur121d.ra_in1k` | 224 (тест 288) | 77.320 | 288 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/densenetblur121d.ra_in1k) |