为了实现深度监督,每个解码器阶段的最后一层由一个 3 \times 3 卷积层和一个双线性上采样及sigmoid函数组成。 为了进一步增强边界,我们提出了一种多尺度结构相似性指数(MS-SSIM)【9】损失函数,以对模糊边界赋予更高的权重。受益于此,UNet 3+将保持模糊边界,因为区域分布差异越大,MS-SSIM值越高。两个对应的 N...
其中1\times 1卷积层负责先减小然后增加（恢复）维度，使3\times 3卷积层的通道数目可以降低下来，降低...
模型结构看起来很简单,将输入的特征x,split为k个特征,第i+1(i = 0, 1, 2,...,k-1) 个特征经过3×3卷积后以残差连接的方式融合到第 i+2 个特征中。这就是Res2Net的主要结构。那么这样做的目的是为什么呢?能够有什么好处呢? 答案就是多尺度卷积。多尺度特征在检测任务中一直是很重要的,自从空洞卷积...
指定卷积窗口在空间维度上的步幅。 例如,如果空间维度中第一个维度的步幅为3,则窗口只能放置在第一个空间索引可被3整除的坐标处。 paddinglist of ints 卷积核操作填充大小。 填充量可以为负数,负填充的绝对值表示在进行卷积之前要从指定维度中删除的元素数量。 lhs_dilationlist of ints 指定了要应用于lhs中...
局部感受场通过平移的方式将输入中的所有元素都覆盖,通过卷积或者池化的方式,下一层的神经元可以呈现出本层的单个局部感受场,所以下一层神经元组成的层能够呈现出上一层的特征。CNN是逐层提取特征,从较低的层提取的粒度较小,通常以线条和点状形作为特征;中间层的特征慢慢开始具体起来,包括一些局部特征;最高层提取...
保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。 比如,3个步长为1的3×33\times33×3卷积核的一层层叠加作用可看成一个大小为7的...\times33×3卷积层。这样我们就可以用两个3×33\times33×3卷积级联(叠加)起来代替一个5×55\times55×5卷积。 具体如下 ...
整个U-Net 生成器由8个卷积块组成,每个卷积块由两个3*3的卷积层和一个BN层和LeakReLU层。为什么把ReLU层换为LeakyReLU层? 由于稀疏梯度虽然在大多数网络中通常是理想的目标,但是在GAN中,它会妨碍训练过程,影响GAN的稳定性,所以作者的网络中没有maxpool层和ReLU层,而是用LeakReLU层替代ReLU层。
使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下,减少参数的趋势之一,在VGG16中,使用了3个3*3卷积核来代替7*7卷积核,使用了2个3*3卷积核来代替7*7卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。 以下简单地说明一下小卷积(3*3)对于5×5网络...
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)#卷积层 self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)#下采样层 self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)#全连接层:输入是一个一维向量,需要将特征矩阵展平 self.fc2 = nn.Linear(120, 84)#全连接层 self.fc3 = nn.Linear(84, 10)#全连接层 ...
(stages), "anchor masks can't bigger than down_sample times" # 第一个卷积层: 256*256 conv1 = self.conv_bn(img, num_filters=32, filter_size=3, stride=1, padding=1) # 第二个卷积层:128*128 downsample_ = self.down_sample(conv1, conv1.shape[1...