$1\times{1}$ 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...
因此, 1 × 1 1\times 1 1×1卷积的作用可以总结为可以实现信息的通道整合和交互,以及具有升维/降维的能力。 卷积核是否越大越好? 这是本文的最后一个问题,显然这个问题我们肯定会回答否。但你是否真的认真思考过其中的原因? 在早期的一些经典网络中如Lenet-5和AlexNet,用到了一些大的卷积核例如 11 × 11 ...
同时增加了一个 passthrough 层(27层),最后使用 1 * 1 卷积层输出预测结果,输出结果的size为13\times13\times125。 route层的作用是进行层的合并(concat),后面的数字指的是合并谁和谁。 passthrough层可以把26\times26\times64\rightarrow13\times13\times256。 YOLO2 的训练主要包括三个阶段: 先在ImageNet分...
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...
为了解决这些问题,v1中引入了Pointwise卷积用于特征合并以及升维或者降维。很自然的我们可以想到使用1\times1卷积来完成这个功能。Pointwise的参数数量为M\times N,计算量为: M\times N \times D_W \times D_H \tag5 Pointwise的可视化如图3: 图3:Pointwise卷积示意图 ...
MobileNet V1模型基于深度可分离卷积,它是factorized convolutions的一种,而factorized convolutions将标准化卷积分解为深度卷积和 1 × 1 1\times 1 1×1卷积(pointwise convolution)。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 ...
若输入通道数比较多，就需要引入1\times 1卷积层来调整输入的通道数，这种结构也叫作瓶颈模块，通常用于...
5.2 卷积在图像中有什么直观作用 在卷积神经网络中,卷积常用来提取图像的特征,但不同层次的卷积操作提取到的特征类型是不相同的,特征类型粗分如表5.2所示。 表5.2 卷积提取的特征类型 图像与不同卷积核的卷积可以用来执行边缘检测、锐化和模糊等操作。表5.3显示了应用不同类型的卷积核(滤波器)后的各种卷积图像。
1.2.2 逐点卷积 逐点卷积就是1*1卷积,主要作用就是对特征图进行升维和降维,如下图: 在深度卷积的过程中,我们得到了8 * 8 * 3的输出特征图,我们用256个1 * 1 * 3的卷积核对输入特征图进行卷积操作,输出的特征图和标准的卷积操作一样都是8 * 8 * 256了。
1x1卷积，看似简约却蕴含深度：它在神经网络中起着至关重要的作用，通过忽略空间信息，聚焦于通道间的交互。例如，3x3输入通道3，仅用4个1x1核即可生成4通道输出。这种操作旨在整合跨通道信息，实现降维与升维，为GoogLeNet的Inception模块提供了强大支持。Inception模块的精妙设计在于多路径处理，包括不同大小...