在下面的两幅动图中,左图表示使用3*3卷积核进行卷积运算的经过,可以看到输出feature map的尺寸发生了变化。右图表示使用1*1卷积核进行卷积的经过,输出feature map的尺寸与输入图像保持一致。 由此看到,使用1*1卷积核,可以实现多个feature map的线性组合,并实现通道数的升维与降维。回到开头提出的问题,本文将从以下...
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...
1x1的卷积核由于大小只有1x1,所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系,它主要用于调节通道数,对不同的通道上的像素点进行线性组合,然后进行非线性化操作,可以完成升维和降维的功能,如下图所示,选择2个1x1大小的卷积核,那么特征图的深度将会从3变成2,如果使用4个1x1的卷积核,特征图的深度将会由3变成4。 image 减少...
输入是6*6*32的图片,经过1*1*32的卷积核进行卷积运算后,得到的输出图片是6*6*卷积过程中使用的卷积核个数。这样就将输入图片的通道数32改变了,相当于给输入图片进行降维或升维操作。注:输出图片的尺寸,还是根据最开始的公式计算,即Q值的大小。 三、参考博客 1*1卷积层的理解...
升维降维 举个例子 来自UNet网络的解码的最后部分 最后一层使用1 X 1大小的卷积核，将通道数降低至...
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从这里可以发现1*1卷积核的作用有改变输入feature map 的通道数，通过这个来进行升维或者降维。升维可以...
1*1 卷积在很多模型结构中都使用过, 例如最出名的Inception网络 其主要目的就是 进行一次1 × 1的卷积来减少特征映射的深度. 在实际操作中, 对于1*1的卷积操作, 我们可以通过改变输出的out channel 来使得输出维度的变化,也就是降维和升维, 例如112 * 112 * 3经过一个一维卷积 当我们的out channel 设置为32...
总结一下,1x1的卷积核可以进行降维或者升维,也就是通过控制卷积核(通道数)实现,这个可以帮助减少模型参数,也可以对不同特征进行尺寸的归一化;同时也可以用于不同channel上特征的融合。一个trick就是在降维的时候考虑结合传统的降维方式,如PCA的特征向量实现,这样效果也可以得到保证。
1*1卷积虽然没法捕捉空间上的pattern，但是可以捕捉深度上的pattern 一般和其他卷积层组合使用，比如说一...