这个要具体问题具体分析,在不同的领域大卷积核和小卷积核分别能取得不错的效果。并且在设置卷积核的时候一个常识是不能设得过大也不能过小,1x1卷积只适合做分离卷积任务而不能对输入的原始特征做有效的特征抽取,而极大的卷积核通常会组合过多无用的特征浪费大量的计算资源。 后记 这篇就讲到这里了,这个系列的下...
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。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
相对于3x3，卷积的参数量是原来的9分之1，计算量变为原来的9分之1。相应的对于每张feature的感受野变...
完整的卷积核weight的shape除了和kernel size有关，还有 输入输出的channel及group有关 kernel的大小可以...
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...
例子:上一个例子中,不仅在输入处有一个1*1卷积核,在输出处也有一个卷积核,3*3,64的卷积核的channel是64,只需添加一个1*1,256的卷积核,只用64*256个参数就能把网络channel从64拓宽四倍到256。 3、跨通道信息交互(channal 的变换)...
对feature map 的channel级别降维或升维:例如224x224x100的图像(或feature map)经过20个conv1x1的卷积核,得到 224x224x**20 **的 feature map。尤其当卷积核(即filter)数量达到上百个时,3×3 或 5×5 卷积的计算会非常耗时,所以 1×1 卷积在 3×3 或 5×5 卷积计算前先降低 feature map 的维度。
在3×3卷积中，卷积核内的数值与“覆盖”区域的数值相乘，并最终相加，产生一个新的输出值。同样，1×1卷积中的过程可以用相同的概念来理解，即通过计算对应单元的乘积并进行累加。关键区别在于，1×1卷积的输入和输出在通道维度上的维度均为1，而卷积核和输出的通道数一致。这意味着，通过1×1卷积...
第一层的6个神经元其实就相当于输入特征里面那个通道数:6,而第二层的5个神经元相当于1*1卷积之后的新的特征通道数:5。 w1—w6是一个卷积核的权系数,如何要计算b2—b5,显然还需要4个同样尺寸的核。 最后一个问题,图像的一层相比于神经元还是有区别的,这在于是一个2D矩阵还是一个数字,但是即便是一个2D矩阵...