为什么要分别使用1*1,3*3,1*1的卷积核进行降维和升维 技术标签:人工智能计算机视觉 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。
其中1×1卷积层负责先减小然后增加（恢复）维度，使3×3卷积层的通道数目可以降低下来，降低参数量减少...
resnet中这样的block有一个名称称为bottleneck，即为瓶颈层。顾名思义，“瓶颈”的含义即为“收缩”，...
总结一下,1)3*3卷积核的骨架部分比边角部分更加重要;2)ACB可以增强卷积核的骨架部分,从而提高性能;3)和常规的ACB相比,将水平和垂直核添加到边界会降低模型的性能;4)这样做也可以增加边界的重要性,但是不能削弱其它部分的重要性。因此,我们将ACNet的有效性...
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...
3乘3大小的卷积。根据查询中国教育网显示，特征图融合后用3乘3大小的卷积处理比较好，33卷积核用于卷积核的初始设计和特征的提取等任；卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量。
Inception就不用我们来选择,而是将4个选项给神经网络,让网络自己去选择最合适的解决方案。但是这些卷积滤波器的设计也会在计算上造成很大的消耗,由于3*3卷积或者5*5卷积在几百个filter的卷积层上做卷积操作时相当耗时,所以1*1卷积在3*3卷积或者5*5卷积计算之前先降低维度。
4.4 节用以说明ACB增强了方形卷积核的骨架信息。论文在训练过程中通过随机丢弃网络中3*3卷积核的骨架权重和边角权重,所谓骨架权重和边角权重的定义如Figure6所示,骨架权重就是和中间位置直接相连的4个位置加上自身,剩下的就是边角部分了。 Figure 6 然后,画出不同丢弃比例下的测试集准确率图,如Figure5所示: ...
在卷积神经网络的演变中，1*1卷积核以其独特的应用，显著提升了图像检测与分类任务的效能。通常，我们所熟知的卷积核尺寸为3*3或5*5，那么，1*1卷积核究竟发挥着什么样的作用呢？首先，让我们从卷积运算的基本流程入手。使用3*3卷积核进行运算时，输出的feature map尺寸会与卷积核尺寸相适应，且通道...
作者对加入这个设计的原因是如上图描述的。前面的1x1 的layer用来减少输入的特征的channel，最后的一个...