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在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogLenet、VGG-19、Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。

DenseNet模型的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（feature reuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。

1 集成DenseNet的报错信息

最近要把DenseNet集成到现有的运行平台，结果发现加载模型时caffe报如下错误信息：

[TL] 2019/03/21 19:52:17.688357 [8 12 34642][libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:245] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 54:15: Message type "caffe.PoolingParameter" has no field named "round_mode".
[TL] 2019/03/21 19:52:17.688714 [8 12 34642]F0321 19:52:17.688385 34642 upgrade_proto.cpp:90] Check failed: ReadProtoFromTextFile(param_file, param) Failed to parse NetParameter file: /workspace/AI/expression_v2/expression.prototxt
[TL] 2019/03/21 19:52:17.688827 [8 12 34642]*** Check failure stack trace: ***
[TL] 2019/03/21 19:52:17.689052 [8 12 34642] @ 0x7fc916efc84d google::LogMessage::Fail()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.689222 [8 12 34642] @ 0x7fc916efe61c google::LogMessage::SendToLog()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.689387 [8 12 34642] @ 0x7fc916efc43c google::LogMessage::Flush()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.689550 [8 12 34642] @ 0x7fc916efef2e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690197 [8 12 34642] @ 0x7fc91639a17e caffe::ReadNetParamsFromTextFileOrDie()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690515 [8 12 34642] @ 0x7fc91624f23c caffe::Net<>::Net()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690695 [8 12 34642] @ 0x7fc91733088f ai_init()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690865 [8 12 34642] @ 0x7fc917331ac9 general_classify_init
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690893 [8 12 34642] @ 0x406c2b process()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690949 [8 12 34642] @ 0x437564 aicalc_poll()
[TL] 2019/03/21 19:52:17.690983 [8 12 34642] @ 0x405689 main
[TL] 2019/03/21 19:52:17.691576 [8 12 34642] @ 0x7fc9207e6b35 __libc_start_main
[TL] 2019/03/21 19:52:17.691649 [8 12 34642] @ 0x405b79 (unknown)

最核心的报错信息是Message type "caffe.PoolingParameter" has no field named "round_mode"，这是因为我们现有运行平台使用的caffe版本较低，pooling层不支持round_mode参数。（之所以选择一个较低的caffe版本，则是因为最初做工程化的时候，最新版caffe不支持SSD模型）

一开始编译caffe的时候还发现了编译出现乱码的情况，通过命令export LC_ALL="C"，去除所有本地化的设置，即可让编译正确执行。

2 caffe源码分析及修改

2.1 pooling层源码分析

对比新旧版本pooling_layer.hpp之后发现头文件的改动只是增加了一个字段：PoolingParameter_RoundMode round_mode_。

对比新旧版本pooling_layer.cpp之后发现cpp文件的改动也很小，只是根据round_mode参数决定对池化后的宽高取ceil还是floor。

2.2 caffe源码修改

改动1：用新版本caffe中的pooling_layer.hpp和pooling_layer.cpp文件替换旧版本caffe中的相应文件。

改动2：在caffe.proto文件的message PoolingParameter中追加如下代码：

// How to calculate the output size - using ceil (default) or floor rounding.enum RoundMode {CEIL = 0; FLOOR = 1; }optional RoundMode round_mode = 13 [default = CEIL];

使用make -j64重新编译caffe，编译完成后，得到新版的libcaffe.so.1.0.0，用最新so替代运行平台中的旧版本so，即可支持DenseNet了。

3 总结

修改流程：

改动pooling层的hpp和cpp文件
修改caffe.proto文件（因为涉及参数增加）
重新编译

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Caffe 运行平台支持DenseNet模型

1 集成DenseNet的报错信息

2 caffe源码分析及修改

3 总结

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