使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
在通道注意力模块中，先使用1*1的卷积进行通道下采样，再进行通道下采样，比使用一层1*1卷积层要好。其原因是（1） 增加非线性，更好拟合通道复杂的相关性 （2）减少参数量和计算量，例如假设通道数为c，缩放倍数为r，则前者的参数量为1 * 1 * c * 1 * 1 * c / r + 1 * 1 *...
Conv1*1卷积,为什么能降维 所谓1*1默认是w和h上的1*1,但对于高维度,其实应该是这样 就是H和W不变,而是channel这个维度上降维,如图对于channel与原三维矩阵相同的1*1卷积核,直接channel就给干到了1维,而原来是32维。 对应的,如果1*1卷积核的第三维度设置为31,那么就两个维度的了,也就是6*6*2了,这里...
1、实现跨通道的交互和信息整合 2、 进行卷积核通道数的降维和升维 3、 在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性 跨通道的交互和信息整合 使用1 * 1卷积核,实现降维和升维的操作其实就是channel间信息的线性组合变化,3 * 3,64channels的卷积核前面添加一个1 * 1,28channels的...
1*1卷积 不同通道的线性叠加 理解了这一点之后,就可以明白为什么1*1卷积操作等价于一个全连接层了。 依旧举例说明,假如现在有一层全连接网络,输入层维度为3,输出层维度为2,具体参数如下: W = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 2 & 3 & 5 \\ \end{pmatrix} \in R^{2 \times 3} ...
1. 升维或降维:1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能。 2.提高网络的表达能力:加入非线性以提高网络的表达能力 百面机器学习(算法工程师带你去面试) 京东 ¥46.70 去购买 百面机器学习(算法工程师带你去面试...
我们知道,两个3×3卷积核一个5×5卷积的感受野相同,三个3×3卷积和一个7×7卷积的感受野相同(通俗来讲,感受野就是可以提取到周围邻居个数的特征) 假设输入输出channel均为C,使用7×7卷积核所需参数为 7 × 7 × C × C = 49 C 2 7×7×C×C = 49C^{2} 7×7×C×C=49C2 使用3×3卷积核...
1×N 和 N×1 的卷积核主要是为了发现宽的特征和高的特征 1×1的卷积核,因为在实验中发现很多特征并没有激发状态,所以通过1*1的卷积核来降维,相对应的1*1的卷积核对于1个像素是不变的,但是对于一堆像素其实就是一个简单的线性变换。这样可以升维,可以降维。
卷积网络映射这么少参数有两个原因: 一是参数共享。 观察发现,特征检测如垂直边缘检测如果适用于图片的某个区域,那么它也可能适用于图片的其他区域。也就是说,如果你用一个 3×3 的过滤器检测垂直边缘,那么图片的左上角区域,以及旁边的各个区域都可以使用这个 3×3 的过滤器。每个特征检测器以及输出都可以在输入...
1*1卷积过滤器 和正常的过滤器一样，唯一不同的是它的大小是1*1，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ，使用1*1卷积是想加深加宽网络结构 ，在Inception网络（ Going Deeper with Convolutions ）中用来降维 ...