3\times3 卷积负责扩大感受野, 1\times1 卷积负责减少参数量。 为什么没有FC层了? 答:使用了GAP(Global Average Pooling)层,把 1000\times7\times7 映射为 1000\times1 ,满足了输入不同尺度的image的需求。你不管输入图片是 224\times224 还是256\times256 ,最后都给你映射为 1000\times1。 这对提高检测器...
在此前的大多数CNN中,一般都是用单一的kernel size来处理输入的特征图,比如VGG、ResNet和DarkNet这些工作,几乎都是一路3✖️3卷积卷到底(除了stem layer会用较大的卷积核来做一次降采样),但正如前文所说到的,这种做法也限制了CNN的捕捉特征的能力。对于视觉任务,局部特征固然重要,但较大范围的特征关联也同样...
ICLR-2015,VGGNet:开启3*3卷积堆叠时代 论文:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im...
1 x 1卷积层后接3 x 3卷积层,激活函数是RELU,padding是same self.p2_1 = tf.keras.layers....
另一种有 bottleneck 结构,称之为 “bottleneck block”,对于每个残差函数 F ,使用 3 层堆叠而不是 2 层,3 层分别是 1\times 1, 3\times 3 和1\times 1 卷积。其中 1\times 1 卷积层负责先减小然后增加(恢复)维度,使 3\times 3 卷积层的通道数目可以降低下来,降低参数量减少算力瓶颈(这也是起名 bott...
1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 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...
1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 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...
1. 引入了一种单阶段的检测器,比以前的算法YOLOv1更准更快,并没有使用RPN和Pooling操作; 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差; 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果(相比Faster-rcnn); 4. 在多个数据集(PASCAL、VOC、COCO、ILSVRC)上面的测试结果表明,...
1×11\times{1}1×1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1×11\times{1}1×1,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3×33\times{3}3×3,通道数也为3时,使用4个1×11\times{1}1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺...
MobileNet[1](这里叫做MobileNet v1,简称v1)中使用的Depthwise Separable Convolution是模型压缩的一个最为经典的策略,它是通过将跨通道的 3\times3 卷积换成单通道的 3\times3 卷积+跨通道的 1\times1 卷积来…