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...
因此, 1 × 1 1\times 1 1×1卷积的作用可以总结为可以实现信息的通道整合和交互,以及具有升维/降维的能力。 卷积核是否越大越好? 这是本文的最后一个问题,显然这个问题我们肯定会回答否。但你是否真的认真思考过其中的原因? 在早期的一些经典网络中如Lenet-5和AlexNet,用到了一些大的卷积核例如 11 × 11 ...
深度可分离卷积分解成两层,一层用于过滤,一层用于聚合。这种分解具有显著减少计算和模型大小的效果。图2展示了标准卷积如何分解成深度卷积和 1×1 卷积。 标准卷积层的输入维度为 D_F \times D_F \times M ,输出特征图为 D_F \times D_F \times N ,其中D_F指的是一个正方形输入特征图的宽高, M 指...
同时增加了一个 passthrough 层(27层),最后使用 1 * 1 卷积层输出预测结果,输出结果的size为13\times13\times125。 route层的作用是进行层的合并(concat),后面的数字指的是合并谁和谁。 passthrough层可以把26\times26\times64\rightarrow13\times13\times256。 YOLO2 的训练主要包括三个阶段: 先在ImageNet分...
它的作用主要是：实现跨通道的交互和信息整合 卷积核通道数的降维和升维，减少网络参数 在tf.keras中...
[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 ...
1*1卷积的作用 1*1卷积的主要作用有以下几点: 1、降维( dimension reductionality )。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。 2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励( non-linear activation )...
转载自 cnn算法 卷积神经网络原理(CNN) 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征信息...
卷积神经网络CNN已经普遍应用在计算机视觉领域,并且已经取得了不错的效果,图1为近年来CNN在ImageNet竞赛的表现,可以看到为了追求分类准确度,模型深度越来越深,模型复杂度也越来越高,如深度残差网络(ResNet)其层数已经多达152层。 然而,在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备,如此大而复杂的模型时难以被应用的。首...
（共用题干）患者女，21岁。因疲乏，烦躁，心悸，气短，头晕，头疼、注意力不集中等表现到医院就医。自述为保持身材有偏食和节制饮食的情况，实验室检查：WBC5.4×109/L，Hb98g/L，MCV67fl，肝功能及肾功能均正常。 铁的测定方法为（ ）。