下采样层也叫池化层,其具体操作与卷基层的操作基本相同,只不过下采样的卷积核为只取对应位置的最大值、平均值等(最大池化、平均池化),并且不经过反向传播的修改。 个人理解之所以要加下采样的原因是可以忽略目标的倾斜、旋转之类的相对位置的变化。以此提高精度,同时降低了特征图的维度并且已定成度上可以避免过拟合。
第一,通用目标检测器中的 backbone 网络一般含有几个下采样层,而这些下采样层会导致本来面积就不大的小目标物体在 feature map 上只剩下几个像素点大小,而这些图像信息的损失,会使得检测器对这些小目标的分类效果变得很差; 第二,如果检测器的分类和回归操作在经过下采样层处理之后的 feature map 上进行,在图像信...
trick 1: 优化下采样层 如下图所示,我们以ResNet-50的网络架图为例,来说明通用主干网络中下采样层的一些“弊端”,并给出如何修改这些“弊端”的一些算法 tricks,让算法网络尽可能的不丢失原始图像信息,从而提高小目标的检测精准度。 上图中的 Down sampling(下采样)层由于使用了大小为 1x1,步长为 2 的卷积核...
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层 (pooling layer,又叫下采样层)。 卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 池化层:通过特征后稀疏参数来减少学习的参数,降低网络的复杂度,(最大池化和平均池化) 2、...
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卷积神经网络的卷积层又称为下采样层,其作用是使特征图变小,简化网络计算复杂度,并且对特征进行压缩,从而提取主要特征。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机
一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让...
ADDL 图像压缩系统框架如图所示,图像通过一组学习的内容自适应下采样内核进行下采样,然后压缩得到低分辨率 (LR) 层。LR 层可以被解压缩,还可以在下采样内核先验知识的辅助下,通过深度上采样神经网络转换为原始的高分辨率(HR)。 该系统的关键技术是: 下采样内核采用 Gabor 滤波器的形式 ...
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层 ...
1.下采样是缩小图像,英文是subsampled或者downsampled;上采样是放大图像,英文是upsampling 2.池化层是当前卷积神经网络中常用组件之一,它最早见于LeNet一文,称之为Subsample。自AlexNet之后采用Pooling命名。池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维,用更高层次的特征表示图像。