$1\times{1}$ 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...
我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1}$ 卷积前后参数量的变化,这里以图2(a)为例,输入通道数 $C_{in}=192$,$1\times{1}$ 卷积的输出通道数$C_{out1}=64$,$3\times{3}$ 卷积的输出通道数$C_{out2}=128$,$5\times{5}$ 卷积的输出通道数$C_{out3}=32$,则图2(a)中的...
采用矩阵分解的方式1xk+kx1和k\times1 + 1\times k的卷积来替代原来的大卷积核k\times k降低模型计算量。 GCN有效的原因用一个尽可能大的卷积size来取缔全连接结构。试想其实一个与feature map的宽高相同的kernel size进行卷积操作其实就是全连接计算。 对比测试不同尺度的卷积核发现 当Kernel size=15时效果...
第一个1*1的卷积把通道量从256降到64，然后在最后通过1*1卷积恢复，整体上用的参数数目差了近16.94...
我们先看看YOLO v1的backbone长什么样子: YOLO v1 backbone 最后2层是全连接层,其他使用了大量的卷积层,网络逐渐变宽,是非常标准化的操作。注意这里面试官可能会问你一个问题:为什么都是卷积,图上要分开画出来,不写在一起?答案是:按照feature map的分辨率画出来。分辨率A变化到分辨率B的所有卷积画在了一起。因...
[3\times3] 的卷积进行更深层的特征提取,然后利用两个 [1\times1] 卷积分别实现分类网络和回归网络。在物体检测中通常将有物体的位置称为前景,没有物体的位置称为背景。在RPN的分类网络中,只需要区分出前景背景信息即可,因此这是一个二分类问题,考虑到每个特征点有9个anchor,所以分类网络中的卷积网络有 ...
因此, 3 × 3 3\times 3 3×3卷积核被广泛应用在许多卷积神经网络中。所以基本可以认为在大多数情况下通过堆叠较小的卷积核比直接采用单个更大的卷积核更加有效并且能获得计算资源节约。因此我们可以认为,CV领域小卷积核堆叠是好于大卷积核的。 那么是不是其他领域也是这样呢?并不是。在NLP领域,由于文本内容不...
N\times H\times W\times 3 。 5.1.2 卷积层 卷积层(Convolution Layer)通常用作对输入数据进行特征提取,通过卷积核矩阵对原始数据中隐含关联性的一种抽象。卷积操作原理上其实是对两张像素矩阵进行点乘求和的数学操作,其中一个矩阵为输入的数据矩阵,另一个矩阵则为卷积核(滤波器或特征矩阵),求得的结果表示为原...
转置卷积，或称上采样，是逆向操作，旨在恢复图像尺寸，如DCGAN生成全尺寸图片。通过矩阵操作，标准卷积的逆运算，即转置卷积，如图6所示，实现了从$16\times16$到$4\times4$的尺寸扩展，反之亦然，且受步长$s$的影响，提供了灵活的上采样控制。总结来说，1x1卷积、2D/3D卷积和转置卷积是深度学习中不...
(1) output volume的W(即H):(227-11+2x0)/4 + 1 = 55,所以一个filter需要在inout volume上面(包括w,h两个方向)滑动55x55次,每次滑动就做一次卷积计算。 这里的卷积计算是指:[11x11x3]的filter, 与, [11x11x3]的 a patch of image做卷积,相比之前的2-d,增加了depth。(这个应该还不算3-d吧,...