一、如何理解concat和add的方式融合特征
在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过concat比较直观，而add理解起来比较生涩。
从图中可以发现，
concat是通道数的增加;
add是特征图相加，通道数不变
你可以这么理解，add是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。而concatenate是通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征数(通道数)增加了，而每一特征下的信息是没有增加。
concat每个通道对应着对应的卷积核。 而add形式则将对应的特征图相加，再进行下一步卷积操作，相当于加了一个先验：对应通道的特征图语义类似，从而对应的特征图共享一个卷积核(对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核)。
因此add可以认为是特殊的concat形式。但是add的计算量要比concat的计算量小得多。
另解释：
对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核。下面具体用式子解释一下。由于每个输出通道的卷积核是独立的，我们可以只看单个通道的输出。假设两路输入的通道分别为X1, X2, …, Xc和Y1, Y2, …, Yc。那么concat