上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。详细解释可以看这个回答：如何理解空洞卷积（dilated convolution）？十、卷积核形状一定是矩形吗？-- Deformable...
高斯核可分离二维卷积高斯核可分离二维卷积 高斯核可分离二维卷积是指将二维高斯卷积核分解为两个一维卷积核,分别对图像进行行和列的卷积计算。 高斯核可分离的特性使得二维卷积可以通过两次一维卷积实现,降低了运算量,提高了计算效率。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | ...
另外,AlexNet的分组卷积,实际上是标准卷积操作,而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积,因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet,能得到超少量的参数以及超越mobilenet、媲美AlexNet的准确率! 另外值得一提的是,微软亚洲研究院MSRA最近也有类似的工作,他们提出了一个IGC单元(Interleaved Group Convolution),...
本文记录的是利用LSKA 大核可分离卷积注意力模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。LSKA结合了大卷积核的广阔感受野和可分离卷积的高效性,不仅降低计算复杂度和内存占用,而且提高了模型对不同卷积核大小的适应性。本文将其应用到v10中,利用LSKA提高模型对不同尺度目标的检测能力。
高通公司申请用于逐深度可分离卷积的存储器内计算架构和数据流专利，该专利技术能实现在CIM阵列中存储和处理卷积内核以生成输出 金融界2024年2月20日消息，据国家知识产权局公告，高通股份有限公司申请一项名为“用于逐深度可分离卷积的存储器内计算架构和数据流“，公开号CN117581235A，申请日期为2022年6月。专利摘要...
《变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作》by Professor ho http://t.cn/RCYOF5r
内容提示: 电子测量技术 Electronic Measurement Technology ISSN 1002-7300,CN 11-2175/TN 《电子测量技术》网络首发论文 题目: 融合深度可分离小卷积核和 CBAM 的改进 CNN 故障诊断模型 作者: 于洋,马军,王晓东,朱江艳,刘桂敏 网络首发日期: 2022-04-01 引用格式: 于洋,马军,王晓东,朱江艳,刘桂敏.融合深度可...
基于多尺度大卷积核的深度可分离医疗图像分割算法.pdf,本发明公开了一种基于多尺度大卷积核的深度可分离医疗图像分割算法,属于语义分割领域,包括以下步骤:S1、数据获取与数据预处理;S2、构建基于多尺度大卷积核的深度可分离医疗图像分割模型;S3、构建混合损失函数并对
变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。 - 来自知乎专栏,作者: Professor ho http://t.cn/RCW2boj (想看更多?下载 @知乎 App:http://t.cn/Rt8oSLV )
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一...