1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作,不同于2*2、3*3等filter,没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和,它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始...
实际上可以看到,如果把1×1×32卷积核看成是32个权重$W$,输入张量运算的1×1×32部分为输入$x$,那么每一个卷积操作相当于一个$Wx$过程,多个卷积核就是多个神经元,相当于一个全连接网络。 综上,可以将1×1卷积过程看成是将输入张量分为一个个输入为1×1×32的$x$,他们共享卷积核变量(对应全连接网络的...
yolov4卷积核的尺寸为() A.只有1*1 B.只有3*3 C.只有5*5 D.只有1*1和3*3 热门试题 单项选择题 yolov4中定位损失使用得是() A.IOULoss B.GIOULoss C.CIOULoss D.DIOULoss 单项选择题 yolov3目标检测每个anchor框不包含下列哪个信息() A.位置信息...
卷积核就是一个3元含参变量积分,勒贝格积分∫(|y|<δ)f(x,y)Kδ(y)dy可以写成特征函数形式∫(-∞<y<+∞)f(x,y)Kδ(y)·χ(|y|<δ)(y)dy,于是δ足够小的时候,被积函数在|y|≥δ上恒为0,这个积分值是越来越集中在y=0附近 Killer_queen99 实数 1 乖乖看第一本,good kernel第一本书里讲...
题目 假设一个卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7*7,padding为0, stride 为1,输入图片的维度是224*224*3, 那么输出的维度是多少() A.217*217*3B.217*217*8C.218*218*5D.220*220*7 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
结果1 题目假设有5个大小为7×7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。 A. 220×220×5 B. 218×218×5 C. 217×217×8 D. 217×217×3 相关知识点: ...
假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少?() A. 220x220x7 B. 218x218x5 C. 217x217x8 D. 217x217x3 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
stride=1, 代表卷积核每一步的步长为1A.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刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
假设在卷积神经网络的第一层中有 5 个卷积核,每个卷积核尺寸为 7×7,具有零填充且步幅为 1。该层的输入图片的维度是 224×224×3。那么该层输出的维度是多少? A、217 x 217 x 3 B、217 x 217 x 8 C、218 x 218 x 5 D、220 x 220 x 7 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 多项选...
已知卷积神经网络输入图像的尺寸为28x28x3,卷积核的大小为3x3x3,卷积核的个数为8,卷积步幅Stride=1,填充值padding=1,则输出的特征图尺寸为是? A、13 宽、13 高、8 深 B、13 宽、28 高、8 深 C、28 宽、28 高、8 深 D、28 宽、13 高、8 深...