如图2(b)所示,在$3\times{3}$ 和$5\times{5}$ 的卷积层之前均增加$1\times{1}$ 的卷积层来控制输出通道数;在最大池化层后面增加$1\times{1}$ 卷积层减小输出通道数。下面这段程序是Inception块的具体实现方式,可以对照图2(b)和代码一起阅读。 我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1...
如图2(b)所示,在$3\times{3}$ 和$5\times{5}$ 的卷积层之前均增加$1\times{1}$ 的卷积层来控制输出通道数;在最大池化层后面增加$1\times{1}$ 卷积层减小输出通道数。下面这段程序是Inception块的具体实现方式,可以对照图2(b)和代码一起阅读。 我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1...
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 ...
1 \times 1的卷积核由于大小只有1 \times 1,所以不需要考虑像素跟周边像素的关系,因此主要用于调节通道数(灵活控制特征图的深度)。通过对不同通道上的像素点进行线性组合(相当于在特征图的通道数上进行卷积,二次提取特征,使得新特征图的特征表达更佳),然后进行非线性化操作,可以完成升维和降维的功能,常见于Incepti...
[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 ...
卷积神经网络 1957 年 Frank Rosenblatt 使用Mark I Perceptron machine第一个实现了 Perceptron(感知机) 算法。虽然现在来看,感知机的原理非常的简单,但是事实上现有的神经网络也只是感知机的复杂化而已。六十多年前,感知机正式揭开了神经网络的序幕。 image.png ...
1.设置了分组卷积的通道重排 2.设置了shuffleNet单元 通道重排 上图中,a是常规的分组卷积,但是其存在的问题是当分组比较多时,各个通道的信息就被隔离开来,此属性会阻塞通道组之间的信息流并削弱表征能力,所以我们做出了b方式的改进,将分组卷积卷积好的特征图进行通道重排,就是将分组后的特征图分成若干份,然后随机...
关联规则Apriori算法改进的伪代码如下: 步骤4建立哈希表,存储步骤3返回的新频繁k项集的数据,在哈希表中对这些数据按照key值一致的键值进行合并、排序、分组,形成Group ID;对分组后Group ID中的数据再进行Map处理,解析键值对<key,L(valu...
MobileNet V1是一种基于流水线结构,使用深度可分离卷积构建的轻量级神经网络,并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型。 从概念上来说,MobileNetV1正试图实现两个基本目标,以构建移动第一计算视觉模型: 1,较小的模型,参数数量更少; ...