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# DPN 与 DenseNet 系列
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## 目录
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* [1. 概述](#1)
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* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
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* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
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* [4. 基于 T4 GPU 的预测速度](#4)
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## 1. 概述
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DenseNet 是 2017 年 CVPR best paper 提出的一种新的网络结构，该网络设计了一种新的跨层连接的 block，即 dense-block。相比 ResNet 中的 bottleneck，dense-block 设计了一个更激进的密集连接机制，即互相连接所有的层，每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。DenseNet 将所有的 dense-block 堆叠，组合成了一个密集连接型网络。密集的连接方式使得 DenseNe 更容易进行梯度的反向传播，使得网络更容易训练。
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DPN 的全称是 Dual Path Networks，即双通道网络。该网络是由 DenseNet 和 ResNeXt 结合的一个网络，其证明了 DenseNet 能从靠前的层级中提取到新的特征，而 ResNeXt 本质上是对之前层级中已提取特征的复用。作者进一步分析发现，ResNeXt 对特征有高复用率，但冗余度低，DenseNet 能创造新特征，但冗余度高。结合二者结构的优势，作者设计了 DPN 网络。最终 DPN 网络在同样 FLOPS 和参数量下，取得了比 ResNeXt 与 DenseNet 更好的结果。
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该系列模型的 FLOPS、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。
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目前 PaddleClas 开源的这两类模型的预训练模型一共有 10 个，其指标如上图所示，可以看到，在相同的 FLOPS 和参数量下，相比 DenseNet，DPN 拥有更高的精度。但是由于 DPN 有更多的分支，所以其推理速度要慢于 DenseNet。由于 DenseNet264 的网络层数最深，所以该网络是 DenseNet 系列模型中参数量最大的网络，DenseNet161 的网络的宽度最大，导致其是该系列中网络中计算量最大、精度最高的网络。从推理速度来看，计算量大且精度高的的 DenseNet161 比 DenseNet264 具有更快的速度，所以其比 DenseNet264 具有更大的优势。
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对于 DPN 系列网络，模型的 FLOPS 和参数量越大，模型的精度越高。其中，由于 DPN107 的网络宽度最大，所以其是该系列网络中参数量与计算量最大的网络。
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## 2. 精度、FLOPS 和参数量
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| Models | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPS<br>(G) | Parameters<br>(M) |
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|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
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| DenseNet121 | 0.757 | 0.926 | 0.750 | | 5.690 | 7.980 |
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| DenseNet161 | 0.786 | 0.941 | 0.778 | | 15.490 | 28.680 |
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| DenseNet169 | 0.768 | 0.933 | 0.764 | | 6.740 | 14.150 |
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| DenseNet201 | 0.776 | 0.937 | 0.775 | | 8.610 | 20.010 |
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| DenseNet264 | 0.780 | 0.939 | 0.779 | | 11.540 | 33.370 |
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| DPN68 | 0.768 | 0.934 | 0.764 | 0.931 | 4.030 | 10.780 |
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| DPN92 | 0.799 | 0.948 | 0.793 | 0.946 | 12.540 | 36.290 |
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| DPN98 | 0.806 | 0.951 | 0.799 | 0.949 | 22.220 | 58.460 |
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| DPN107 | 0.809 | 0.953 | 0.802 | 0.951 | 35.060 | 82.970 |
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| DPN131 | 0.807 | 0.951 | 0.801 | 0.949 | 30.510 | 75.360 |
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<a name='3'></a>
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## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
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| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
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| DenseNet121 | 224 | 256 | 3.40 | 6.94 | 9.17 |
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| DenseNet161 | 224 | 256 | 7.06 | 14.37 | 19.55 |
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| DenseNet169 | 224 | 256 | 5.00 | 10.29 | 12.84 |
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| DenseNet201 | 224 | 256 | 6.38 | 13.72 | 17.17 |
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| DenseNet264 | 224 | 256 | 9.34 | 20.95 | 25.41 |
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| DPN68 | 224 | 256 | 8.18 | 11.40 | 14.82 |
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| DPN92 | 224 | 256 | 12.48 | 20.04 | 25.10 |
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| DPN98 | 224 | 256 | 14.70 | 25.55 | 35.12 |
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| DPN107 | 224 | 256 | 19.46 | 35.62 | 50.22 |
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| DPN131 | 224 | 256 | 19.64 | 34.60 | 47.42 |
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<a name='4'></a>
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## 4. 基于 T4 GPU 的预测速度
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| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP16<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=8<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=8<br>(ms) |
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|-------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|
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| DenseNet121 | 224 | 256 | 4.16436 | 7.2126 | 10.50221 | 4.40447 | 9.32623 | 15.25175 |
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| DenseNet161 | 224 | 256 | 9.27249 | 14.25326 | 20.19849 | 10.39152 | 22.15555 | 35.78443 |
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| DenseNet169 | 224 | 256 | 6.11395 | 10.28747 | 13.68717 | 6.43598 | 12.98832 | 20.41964 |
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| DenseNet201 | 224 | 256 | 7.9617 | 13.4171 | 17.41949 | 8.20652 | 17.45838 | 27.06309 |
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| DenseNet264 | 224 | 256 | 11.70074 | 19.69375 | 24.79545 | 12.14722 | 26.27707 | 40.01905 |
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| DPN68 | 224 | 256 | 11.7827 | 13.12652 | 16.19213 | 11.64915 | 12.82807 | 18.57113 |
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| DPN92 | 224 | 256 | 18.56026 | 20.35983 | 29.89544 | 18.15746 | 23.87545 | 38.68821 |
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| DPN98 | 224 | 256 | 21.70508 | 24.7755 | 40.93595 | 21.18196 | 33.23925 | 62.77751 |
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| DPN107 | 224 | 256 | 27.84462 | 34.83217 | 60.67903 | 27.62046 | 52.65353 | 100.11721 |
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| DPN131 | 224 | 256 | 28.58941 | 33.01078 | 55.65146 | 28.33119 | 46.19439 | 89.24904 |
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