3 x 3卷积的作用是【精读AI论文】VGG深度学习图像分类算法的第3集视频,该合集共计9集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
一般3*3卷积的作用都是加大网络深度,提高非线性表达能力,进而提取更有效的特征,为后续的预测提供保障 0 回复 提问者 Py_Minh #1 1.对于faster rcnn,我宏观的理解是:cnn网络从原始图片上获得feature map作为rpn的输入,rpn以feature map的每个点作为anchor中心生成9*h*w个推荐框,这9*h*w个推荐框截取一开始...
1，3*3的卷积你可以理解为增加了局部上下文信息，如果用1*1的卷积代替，其实没有那么丰富的周边信息了。
而且虽然感受野一样,但是3×3卷积的非线性程度更高,可以表示更复杂的函数;小的卷积核可以提取细小的特征,由小而大到比较抽象的特征。 但层数加深了,会产生有一串连锁效应,可能会效果提升,但也有可能变差,例如梯度消失。ResNet 网络结构ResNet结构如图所示 可见,在输入阶段使用了7x7卷积,作用实际上是用来直接对输入...
在此特征基础上，3x3卷积对特征进行二次变换。之后加入两个支路，这样貌似更合理，直接将两个支路加在...
可以发现对同样一幅图卷积,使用2个3 * 3卷积与1个5 * 5卷积得到的输出图大小是一样的,也就是说他们的感受野是一样大的,所以,可以总结出这样一个结论:2遍3 * 3卷积与1遍5 * 5卷积,特征提取能力是一样的。 那为何工业上常常用小的卷积核多次卷积去替代大卷积核一次卷积?
那么卷积有什么作用呢?别急,我们慢慢来聊。 我们来看看卷积的基本概念。卷积就是把两个信号叠加在一起,然后通过一些数学运算,得到一个新的信号。这个新的信号呢,可以表示原来的两个信号在某个时刻的相互关系。比如说,我们可以用一个正弦波来表示一个信号,然后用另一个正弦波来表示另一个信号。那么这两个正弦波...
卷积在图像处理方面有着不可替代的作用。比如说,当我们想要给一张模糊的照片变得清晰时,卷积就派上用场了。那些模糊的图像就像是被一层薄雾笼罩着的风景,让人看不清楚细节。而卷积算法就像是一阵清风,轻轻地吹散这层薄雾。它通过对图像中的每个像素点及其周围的像素点进行加权求和的操作,就像一个个小小的工匠精心...
(1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R、G、B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图,上图是用了两个filter得到了两个特征图; ...