总结一下,1)3*3卷积核的骨架部分比边角部分更加重要;2)ACB可以增强卷积核的骨架部分,从而提高性能;3)和常规的ACB相比,将水平和垂直核添加到边界会降低模型的性能;4)这样做也可以增加边界的重要性,但是不能削弱其它部分的重要性。因此,我们将ACNet的有效性...
好处就是降低运算量。坏处就是增加了归纳偏置。不过方的卷积核本身就强归纳偏置，在加一点也没啥问题。...
总结一下,1)3*3卷积核的骨架部分比边角部分更加重要;2)ACB可以增强卷积核的骨架部分,从而提高性能;3)和常规的ACB相比,将水平和垂直核添加到边界会降低模型的性能;4)这样做也可以增加边界的重要性,但是不能削弱其它部分的重要性。因此,我们将ACNet的有效性部分归因于它进一步增强卷积核骨架的能力。 5. 结论 为了...
使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
总结一下,1)3*3卷积核的骨架部分比边角部分更加重要;2)ACB可以增强卷积核的骨架部分,从而提高性能;3)和常规的ACB相比,将水平和垂直核添加到边界会降低模型的性能;4)这样做也可以增加边界的重要性,但是不能削弱其它部分的重要性。因此,我们将ACNet的有效性部分归因于它进一步增强卷积核骨架的能力。
总结一下,1)3*3卷积核的骨架部分比边角部分更加重要;2)ACB可以增强卷积核的骨架部分,从而提高性能;3)和常规的ACB相比,将水平和垂直核添加到边界会降低模型的性能;4)这样做也可以增加边界的重要性,但是不能削弱其它部分的重要性。因此,我们将ACNet的有效性部分归因于它进一步增强卷积核骨架的能力。
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) ...
非对称卷积用于模型压缩和加速，将标准[公式]卷积分解为[公式]和[公式]卷积。ACB通过等效融合到标准方形核层中，不增加推理时间开销。ACNet在训练中不会引入超参数，推理过程无需额外参数和计算，适用于增强各种模型。实验与结果：ACNet在CIFAR和ImageNet数据集上显著提升经典模型性能，证明了ACB模块的有效性...
1×1的卷积核基本就是用来升维或者降维用的。一般来说，瓶颈层就是用来减少参数和计算量用的，适应压缩...
在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数,卷积锚点很好找,自然就是卷积模块中心,但如果卷积核是偶数,这时候就没有办法确定了,让谁是锚点似乎都不怎么好。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。