相对于标准卷积,深度卷积是非常有效的。但是它只过滤输入通道,不聚合它们形成新的特征。所以提供针对深度卷积的输出实现线性变换的额外层,即 1 \times 1 卷积层用于生成新特征。 深度卷积和 1 \times 1 卷积(逐点卷积)的联合称为深度可分离卷积。首次出现在文章[26]。 深度可分离卷积的计算成本为: D_K \cdot...
在那个年代,图像分类任务中,网络最后会将卷积输出的特征图拉平(flatten),得到一个一维向量,然后再接若干全连接层做预测。 YOLO-v1继承了这个思想,最后的 7\times7\times1024 (维度顺序: H\times W\times C )的特征图成7\times7\times1024大小的向量,这个一维向量再接一层全连接层。但是,这里我们需要注意一点...
$1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出...
池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线(一)中讨论过,推文地址为:点这里,当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射能力和可以保持一定...
对于MobileNet V1,深度卷积将单个滤波器应用到每一个输入通道。然后,点卷积用 1 × 1 1\times 1 1×1卷积来组合深度卷积的输出。我们知道,标准卷积是直接将输入通过卷积的方式组合成一组新的输出。而深度可分离卷积则将其分成两层,一层用于卷积,一层用于组合。这种分解过程能极大减少计算量和模型大小。Figure ...
作用和意义: ①局部感知: 在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接,这样的话就会造成权重的数量巨大造成网络难以训练。而在含有卷积层的的神经网络中每个神...卷积层池化层全连接层 卷积层 卷积的目的就是对图像进行特征提取 进行一次卷积层后的特征图片尺寸计算公式 ((w-f+2p)/s)+1 w是原图...
激活层(Activation Layer)负责对卷积层抽取的特征进行激活,由于卷积操作是由输入矩阵与卷积核矩阵进行相差的线性变化关系,需要激活层对其进行非线性映射。激活层主要由激活函数组成,即在卷积层输出结果的基础上嵌套一个非线性函数,让输出的特征图具有非线性关系。卷积网络中通常采用ReLU来充当激活函数(还包括tanh和sigmoid...
图1 1*1 卷积结构示意图 1×1卷积的作用 实现信息的跨通道交互与整合。考虑到卷积运算的输入输出都是3个维度(宽、高、多通道),所以1×1卷积实际上就是对每个像素点,在不同的通道上进行线性组合,从而整合不同通道的信息。 对卷积核通道数进行降维和升维,减少参数量。经过1×1卷积后的输出保留了输入数据的原...
考虑到卷积运算的输入输出都是3个维度(宽、高、多通道),所以1×11\times{1}1×1卷积实际上就是对每个像素点,在不同的通道上进行线性组合,从而整合不同通道的信息。 对卷积核通道数进行降维和升维,减少参数量。经过1×11\times{1}1×1卷积后的输出保留了输入数据的原有平面结构,通过调控通道数,从而完成升维...
我们只使用 1 × 1 1 \times 1 1×1降维层,后面是 3 × 3 3 \times 3 3×3卷积层,这与Lin等人[22]类似,而不是GoogLeNet使用的Inception模块。完整的网络如图3所示。 图3:架构。我们的检测网络有24个卷积层,其次是2个全连接层。交替1×11×1卷积层减少了前面层的特征空间。我们在ImageNet分类任务上...