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。 二、减少参数 前面所说的降维,
那为什么要用 1x1 呢 原因就是数据量的大小,我们知道在训练的时候,卷积核里面的值就是要训练的权重,3x3 的尺寸是 1x1 所需要内存的 9 倍,其它的类似。所以,有时根据实际情况只想单纯的去提升或者降低 feature map 的通道,1x1 无疑是一个值得考虑的选项。
1X1卷积核到底有什么作用 作用: 1. 实现跨通道的交互和信息整合 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 3.对于单通道feature map 用单核卷积即为乘以一个参数,而一般情况都是多核卷积多通道,实现多个feature map的线性组合 4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1*1*m的卷积核卷积n(如512)个特...
1x1卷积核作用 1. 实现跨通道的交互和信息整合 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是等于卷积核数量! 对多通道图像做1x1卷积,其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起,即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 进行降维和...
这样,1x1卷积核的定义和结构就明显了,就是卷积核大小为1x1,channel可以是任意大小形式的一种卷积核。 作用: 降维或升维 增加非线性特性 跨通道信息交互(channal 的变换) 降低网络参数 1. 降维或升维 由于1×1 并不会改变 height 和 width,改变通道的第一个最直观的结果,就是可以将原本的数据量进行增加或者减少...
发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数。不知道我理解的是否正确。 Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1的卷积大概有两个方面的作用吧: ...
1x1卷积核的五大神奇作用! 1x1卷积核在深度学习中扮演着至关重要的角色,它具有多种功能,可以大大提升模型的性能和效率。以下是1x1卷积核的五大主要作用: 1. 跨通道特征整合:当输入和输出都有多个通道时,1x1卷积核可以作为一种跨通道加权机制。它能够决定如何从多个输入通道中提取信息并聚合到输出通道,从而减少通道数...
对1x1大小的卷积核的作用说法正确的是()A.通过控制卷积核个数实现升维或者降维,从而减少模型参数B.对不同特征进行归一化操作C.用于不同channel上特征的融合D.以
2、增加非线性:1*1卷积核,可以在保持feature map尺度不变的(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性(利用后接的非线性激活函数),把网络做的很深入。 3、增加网络容量:通过增加1x1卷积层,你可以增加网络的容量,使其能够更好地适应数据。这对于一些复杂的任务非...