github：https://github.com/liuzhuang13/DenseNetCaffe（caffe）

网络结构：

结合上下两个图：实际上就是把conv1+conv1的卷积(即conv2)，当然这个是concat在channel层连接，但是这个整体都会作为conv3的输入，也就是说这个conv1的信息会带入到conv11甚至更深层。你甚至可以这样想，conv1输出是8层，conv2输出是8层，conv3输出是16层，conv3的输出前8层来自conv1，后8层来自conv2，当然实际上这只是输入，conv3本身会把这个再进行卷积，但可以这样去思考。resnet之前做的连接是用的eltwise相加，这样的信息就不是直接带入到后面。