因此对其进行卷积运算时,卷积核的深度就必须与输入图像的通道数相同,拿1×;1卷积来说,卷积核的大小就必须是1×;1×;3。 上面的 caffe卷积原理 Matrix的大小为M×K,其中M是卷积核的个数,K=k×k,等于卷积核的大小,即Filter Matrix矩阵每行为一个卷积核向量(是将二维的卷积核转化成一维),总共有M行,表示有M...
好处就是降低运算量。坏处就是增加了归纳偏置。不过方的卷积核本身就强归纳偏置，在加一点也没啥问题。...
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) 5273 分享 收起...
1×1的卷积核基本就是用来升维或者降维用的。一般来说，瓶颈层就是用来减少参数和计算量用的，适应压缩...
Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离,在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面,非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计,例如Inception-v3中,7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。语义分割ENet网络也采用这种方法来设计高效的语义分割网络,虽然精度略有...
由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)结构需要大量的人工工作或大量的GPU资源消耗,研究界正在寻找网络结构无关的CNN结构,这种结构可以很容易地插入到多个成熟的体系结构中,以提高我们实际应用程序的性能。我们提出了非对称卷积块(ACB)作为CNN的构造块,它使用一维非对称卷积核来增强方形卷积核,我们用ACBs...
更正式地,对于第j个卷积核, F^{'(j)} 表示融合后的卷积核, b_j 代表偏置, \bar{F}^{(j)} 和\hat{F}^{(j)} 分别代表1x3和3x1卷积核的输出,融合后的结果可以表示为:然后我们可以很容易地验证对于任意滤波器j,其中, O_{:,:,j}, \bar{O}_{:,:,j} ~~ and~~ \hat{O}_{:,:,j} ...
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的有效性部分归因于它进一步增强卷积核骨架的能力。
表示融合后的卷积核, 代表偏置, 和 分别代表1x3和3x1卷积核的输出,融合后的结果可以表示为: 然后我们可以很容易地验证对于任意滤波器j, 其中, 代表原始 三个分支的输出。Figure3展示了这个过程。 Figure 3 值得注意的是,尽管可以将ACB等价地转换为标准层,但是等效值仅在推理时才成立,因为训练动态是不同的,从而...
方法：ACB使用三个并行的[公式]核代替原始[公式]核，通过将每个方形卷积核替换为ACB模块并训练至收敛，然后将非对称核权重加至方形核对应位置，将ACNet转换为等效原始结构。ACNet无需额外参数，易于实现，无推理时间开销。相关工作：非对称卷积用于模型压缩和加速，将标准[公式]卷积分解为[公式]和[公式]...