使用三个不同大小的卷积核是为了减少参数的数量。 1.首先是卷积核的数量问题。 因为一张图片可能有很多特征,所以可能需要学习多个卷积核用来提取图像特征。 图中不同颜色代表不同的特征,需要学习对应数量的卷积核进行特征提取。 对于灰度图像,例如一个图像大小是5×5, 有一个3×3的卷积核对着图像进行卷积,卷积结束...
YOLOv11全网最新创新点改进系列:双卷积核(DualConv)结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道,旨在构建轻量级深度神经网络,目标检测YOLOv11有效涨点神器!!, 视频播放量 300、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 Ai
google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核 google使用的1*3和3*1代替3*3的卷积核,会不会对图像的特征提取造成影响?卷积核的物理涵义就是对图像中的部分区域的特征进行提取,那么这样造成的影响又改怎么处理慕虎6205893 2019-04-03 11:04:42 源自:4-3 卷积神经网络进阶(inception-mobile-net) 5321 分享 收起...
好处就是降低运算量。坏处就是增加了归纳偏置。不过方的卷积核本身就强归纳偏置，在加一点也没啥问题。...
第二次卷积还用用3*3的卷积的话,第二次卷积的结果就变成了1*1,因此每一个点的感受野是5*5 对应于3次卷积的结果,每一点的感受野就是7*7, 由上式我们可以看出,对于3个3*3卷积后的感受野和一个7*7卷积核卷积的感受野是相同的,我们下面做一个比较,3个3*3卷积的参数要小于一个7*7,这样可以防止过拟合的...
1乘3乘3和3乘3乘3卷积核的区别是高度不同。前两个1乘3和3乘3代表的是图像的高和宽，其中的每一格是一个像素点，由于RGB图像有3个颜色通道，所以该图像的channel为3，就是两者最后一个3。一共就是1乘3乘3和3乘3乘3。1乘3乘3卷积核的高度是1，3乘3乘3卷积核的高度是3，所以两者的区别...
yolov4卷积核的尺寸为() A.只有1*1 B.只有3*3 C.只有5*5 D.只有1*1和3*3 热门试题 单项选择题 yolov4中定位损失使用得是() A.IOULoss B.GIOULoss C.CIOULoss D.DIOULoss 单项选择题 yolov3目标检测每个anchor框不包含下列哪个信息() A.位置信息...
下列关于inception网络描述中,正确的是( ) A. 网络的核心模块称为Inception,共有4个版本 B. 使用在3×3和5×5卷积层之前添加额外的1×1
百度试题 结果1 题目假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少? A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和31*31*64,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?A.1B.2C.3D.4