3乘3的卷积核是一种常用的卷积核类型,其大小为3行3列。卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考
在eval环节原本PPYOLOE在1080ti上能达到24-26fps,而将Backbone更换为ConvNext,eval环节就掉到了16fps ...
所以对原图大小长宽皆为x的图片来说2遍3x3卷积与1遍5x5卷积的计算量分别为: 3 * 3卷积核:9 * (x-2) ^ 2+9 * (x-4) ^2(第一次卷积计算量+第二次卷积计算量) 5 * 5卷积核:25 * (x-4) ^2 列出不等式: 9 * (x-2) ^ 2+9 * (x-4) ^2 <=25 * (x-4) ^2(求出2遍3 * 3...
百度试题 结果1 题目假设在卷积操作过程中,对于size为3*3的image,如需提取100个特征,卷积层需要()个卷积核,假设卷积核大小为4,则共需()个参数。 A. 800 B. 200 C. 400 D. 100 相关知识点: 试题来源: 解析 CD
- 对于内存受限环境,CNN和Transformer的硬件加速器均可以从数据压缩(例如权重剪枝、哈夫曼编码等)和量化(将浮点数转化为低精度整数或二进制表示)技术中获益,以减少存储和通信开销。 4. **流水线与调度机制**: - 硬件加速器设计中,流水线技术和任务调度机制可以帮助更好地利用计算资源,避免瓶颈。这种技术适用于任何...
John最近正在学习搭建卷积神经网络,假设输入图像大小是15*15*3(w*h*c),经过一个含4个卷积核的卷积层,其中卷积核大小均为5*5,步长为2,无填充,在不计算Bias的情况下,该卷积层共有多少权重参数? A. 75 B. 100 C. 300 D. 600 相关知识点:
百度试题 结果1 题目[单选] 用两个3*3的卷积核对一副三通道的彩色图像进卷积,得到的特征图有几个通道?() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 B 答案:B 22789908
循环神经网络中,假设输入是一个32*32*3的图像,3表示RGB三通道,卷积核的结构是5*5*3,共6个不同的卷积核,一个卷积核产生一个feature map,则输出的feature map 矩阵的结构是()。 A. 27*27*3 B. 28*28*3 C. 27*27*6 D. 28*28*6 相关知识点: 试题来源: ...
百度试题 题目有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?? 44*44*1640*40*3239*39*3229*29*32 相关知识点: 试题来源: 解析 40*40*32