一种是前向计算，即直接将每层的feature maps显示出来，如图1(b)所示，feature map可以显示是原图中哪...
对于图像语义分割任务,一般采用encoder-decoder的结构,所以CNN feature map的空间分辨率先缩小后增大,最终输出feature map的分辨率与输入图像相同。减少空间分辨率的层有三种:pooling层、stride大于1的卷积层、卷积核size等于输入图size的卷积层(用于替换全连接层)。增大空间分辨率最常见的方法是使用解卷积(deconvolution)。
#TODO:add assert to varify feature map sizes match what'sinconfigP5=KL.Conv2D(256,(1,1),name='fpn_c5p5')(C5)#C5卷积一下就当做P5P4=KL.Add(name="fpn_p4add")([#P4开始有了对应元素add操作KL.UpSampling2D(size=(2,2),name="fpn_p5upsampled")(P5),KL.Conv2D(256,(1,1),name='fpn_...
1.1 设计思想 SqueezeNet是F. N. Iandola,S.Han等人于2016年的论文《SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size》中提出的一个小型化的网络模型结构,该网络能在保证不损失精度的同时,将原始AlexNet压缩至原来的510倍左右(< 0.5MB)。 SqueezeNet的核心指导思想是——在...
第二层是平均池化层,利用了图像局部相关性的原理,对图像进行子抽样,可以减少数据处理量通四海保留有用信息,降低网络训练参数及模型的过拟合程度。使用2*2大小的过滤器,步长s=2,padding=0。池化层只有一组超参数pool_size和步长strides,没有需要学习的模型参数。
- Output Feature Map: Preserves input size, expanded receptive field 常规卷积和空洞(扩张)卷积的比较 方面常规卷积空洞(扩张)卷积 过滤器应用将筛选器应用于输入数据的连续区域在滤芯(孔)之间引入间隙 内核大小固定内核大小固定的内核大小,但有间隙(通过膨胀控制) ...
我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征;或者它几乎是一个纯色的图,说明它太过稀疏,可能是我们feature map数太多了(feature_map数太多也反映了...
Ci=input channel, k=kernel size, HW=output feature map size, Co=output channel. 2是因为一个MAC算2个operations。 不考虑bias时有-1,有bias时没有-1。 上面针对一个input feature map,没考虑batch size。 理解上面这个公式分两步,括号内是第一步,计算出output feature map的一个pixel,然后再乘以HWCo拓...
第二层是平均池化层,利用了图像局部相关性的原理,对图像进行子抽样,可以减少数据处理量通四海保留有用信息,降低网络训练参数及模型的过拟合程度。使用2*2大小的过滤器,步长s=2,padding=0。池化层只有一组超参数pool_size和步长strides,没有需要学习的模型参数。
那么Anchor一共有多少个?原图800x600,VGG下采样16倍(对于一幅图像I尺寸为M*N,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像),feature map每个点设置9个Anchor,所以: 其中ceil()表示向上取整,是因为VGG输出的feature map size= 50*38。