需要视频中的课件的小伙伴可以关注我的公众号【AI评论员】回复【阿文】无偿领取在学习卷积神经网络时,其他的卷积核没有经常看到,反而是3×3的卷积核经常出现,它到底有什么过人之处,今天我们就来讨论卷积网络里一个基础概念,也就是卷积核尺寸,以及3×3卷积核在深度学习
3*3卷积和1*1卷积的区别 文都考研 3x3卷积和1x1卷积的区别主要体现在以下几个方面: 操作方式:3x3卷积需要对输入数据的每个3x3的区域进行乘法和累加,同时需要构造3x3的矩阵;而1x1卷积则只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加,不需要构造3x3的矩阵。 计算量和内存消耗:3x3卷积增加了计算量和内存消耗,但可以提取...
3乘3的卷积核是一种常用的卷积核类型,其大小为3行3列。卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图...
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。
所以所谓增加感受野就是RPN加入3x3卷积的目的是不太能说通的。没有听说过此类说法。我记得最后regression...
这里既然用3*3卷积来替代更大尺寸的卷积,那么有一个前提,就是要保证两者具有同样大小的输出和感受野。 两个3*3的卷积才能代替一个5*5的卷积;三个3*3的卷积才能代替一个7*7的卷积。 以stride=1,padding=0我们来看看为何。 我们首先看一下采用5*5卷积的方案。
(1) 1-dilated conv,等于普通3×3卷积,没有填充空洞0 (2) 2-dilated conv,卷积核3×3,空洞1,1-dilated + 2-dilated = 7×7conv大小的感受野。只用2倍空洞卷积会忽略掉很多点,可以与1倍的结合起来用。 (3) 4-dilated conv,卷积核3×3,空洞4, 1-dilated + 2-dilated + 4-dilated = 15×15conv...
2.3.3 卷积积分的图解法是【西安电子科技大学】信号与系统 郭宝龙(全122讲)的第33集视频,该合集共计122集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
其实就表示3个3x3连续卷积相当于一个7x7卷积），其参数总量为 3x(9xC^2) ，如果直接使用7x7卷积核，...
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?