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,虽然精度略有下降,但降低了33%的参数量。 2.2 CNN架构中的中性结构 我...
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...
我们试图以不对称卷积可以等效地融合到标准方形核层中的方式来使用,这样就不会引入额外的推理时间计算负担。我们注意到卷积的一个有用性质:如果几个大小兼容的二维核在相同的输入上以相同的步幅操作以产生相同分辨率的输出,并且它们的输出被求和,我们可以将这些核在相应的位置相加,从而得到一个产生相同输出的等效核。也...
具体来说,我们将一个卷积层中所有融合的2D卷积核都加起来,通过最大值进行逐层归一化,最后获得所有层的归一化核的平均值。更正式地,我们让 表示第i个3x3卷积层的第j个核,L代表3x3卷积层的个数,max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作,所以平均核矩阵可以计算为: 其中, 我们在Figure6(a)和Figure6(b)...
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} ...
在近几年涌现的卷积神经网络中,1*1卷积核以其精小的姿态,在图像检测、分类任务中发挥着巨大作用。我们常见的卷积核尺寸是3*3和5*5的,那么1*1卷积核有什么作用呢?为了描述这个问题,首先看一下卷积运算的过程。 使用3*3卷积核进行运算时,输出feature map的尺寸与卷积核尺寸相关,且其通道数与卷积核个数保持一致...
部分一:标准卷积(1)单通道卷积假设输入为C*H*W=1*4*4,卷积核kernel_size=3*3,步长stride=1,填充padding=None,卷积过程如下:(2)多通道卷积假设输入为C*H*W=3*4*4,卷积核kernel_size=3*3*3,步长stride=1,填充padding=None,卷积过程如下:(3)计算输出大小假设
特征图像 列取最大和行取最大,,或者列取平均和行取平均
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。
分成两次卷积操作就可以了,kernel_size可以指定的。比如3x3卷积分解成1x3和3x1两个卷积:我所知,这样...