通过卷积核提取图像的局部特征,生成一个个神经元,再经过深层的连接,就构建出了卷积神经网络。 我们已经知道,一个卷积核一般包括核大小(Kernel Size)、步长(Stride)以及填充步数(Padding),我们逐一解释下。 卷积核大小:卷积核定义了卷积的大小范围,在网络中代表感受野的大小,...
层与层之间会有若干个过滤器/卷积核(kernel),这个过滤器的尺寸大小(宽、高)和深度(长)是需要人工设定的,常用的过滤器尺寸有3*3或5*5。当前层中的所有feature map分别跟当前层和下一层间的每个卷积核做卷积求和后,都会产生下一层的一个feature map(这一句可能有点绕,但看完下面的例子后,相信你就能理解了)。
滤波器(Filter):在图像处理中,卷积核也称为滤波器,用于过滤输入图像中的特定信息。 6. 详细区别 卷积核 vs 池化层:池化层通常用于缩小输入的尺寸,而卷积核提取局部特征。卷积核带有权重和偏置,是可学习的参数,而池化层则不需要学习参数。 卷积核 vs 全连接层:卷积核在局部区域内进行运算,减少了计算成本,同时保...
近日，清华大学、旷视科技等机构的研究者发表于 CVPR 2022 的工作表明，CNN 中的 kernel size 是一个非常重要但总是被人忽略的设计维度。在现代模型设计的加持下，卷积核越大越暴力，既涨点又高效，甚至大到 31x31 都非常 work（如下表 5 所示，左边一栏表示模型四个 stage 各自的 kernel size）！即便在大体...
PeLK:一种新的大核卷积网络,提出peripheral卷积,并首次成功地将 CNN的kernel扩展到前所未有的 101x101,在各种视觉任务(分类/检测/分割)上优于现有ViT和ConvNet 架构(如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 SLaK等)。…
C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积 参考链接: C++ fma() 本篇基于可分离卷积的性质,按照 X Y Z的顺序,依次计算每个维度的一维卷积。 代码实现 因为是按照X Y Z的计算顺序,因此只能够在计算X维度的卷积时,复用之前实现的一维卷积计算函数。Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与...
在早期的卷积神经网络中,一般会使用较大的卷积核: 例如,在AlexNet网络中,使用了11×11和5×5的卷积核。 由于受限于当时计算机的性能和模型架构的设计,我们通常无法将网络叠加得很深: 因此,需要通过设置较大的卷积核,来获取更大的感受野。 随着深度学习的发展,新的CNN网络更倾向于使用较小的卷积核: ...
这是我们最常用的卷积,连续紧密的矩阵形式可以提取图像区域中相邻像素之间的关联性,例如一个的卷积核可以获得的感受野。如下图所示: 转置卷积 转置卷积是先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到目标输出维度,然后进行普通的卷积操作的过程,其输入到输出的维度变换关系恰好和普通的卷积变换关系相反,但这个变换并不是卷积...
卷积是卷积神经网络中的基本操作之一,主要用于对输入数据进行局部特征的提取。在卷积神经网络中,卷积操作是通过卷积核来完成的。 卷积的定义:卷积是一种数学运算,对于给定的输入数据和卷积核,将输入数据与卷积核进行逐点相乘,然后将相乘的结果进行求和的操作。 卷积的原理:卷积操作能够捕捉到输入数据的局部特征,这是因...
卷积神经网络中的卷积核是一种可学习的参数，用于从输入数据中提取特征。卷积核的作用可以分为以下几个方面：1. 特征提取 卷积核可以从输入数据中提取出特定的特征，例如边缘、角点、纹理等。卷积操作可以将卷积核在输入数据上进行滑动，每次滑动都会生成一个特征图，特征图中的每个元素都是卷积核与输入数据对应位置的...