而maxpooling则描述为提取特征本身的显著性作用,同时进行数据压缩。 MeanPooling可以用网络加深来替换其数据压缩的作用,一个MeanPooling层相当于网络深度增加两倍,而MeanPooling自身模型简单化的特点丧失了准确性表示,逐渐被取代一般不再被使用。上图中,同样地采用一个2*2的filter,max pooling是在每一个区域中寻找最大...
yolo v3用于提取特征的backbone是Darknet-53,他借鉴了yolo v2中的网络(Darknet-19)结构,在名字上我们也可以窥出端倪。不同于Darknet-19的是,Darknet-53引入了大量的残差结构,并且使用步长为2,卷积核大小为3×3卷积层Conv2D代替池化层Maxpooling2D。通过在ImageNet上的分类表现,Darknet-53经过以上改造在保证准确...
2.1*1卷积等价于fc;跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc,也就是输入是一个5*3*3的feature map,用一个3x3x5的卷积去计算就是fc 3.全连接层参数冗余,用global average pooling替代。在feature map每个channel上使用gap,然后得到channel个结果,分别对应相应的类别的confidence score,最后输入给softmax。这样做减...
池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,实际上是一种非线性形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。 这种机制能够有效地原因在于,一个特征的精确位置远不及它相对于...
最后输出序列经过 global average pooling 聚合特征,然后接上 FC 层进行分类即可。 Mixer Layer 中整体结构和 Transformer 编码器类似,只不过内部不存在自注意力模块,而是使用两个不同类型的 MLP 代替,其分别是 channel-mixing MLPs 和 token-mixing MLPs。channel-mixing MLPs 用于在通道 C 方向特征混合,从上图中...
看一下第四个计算图。MaxPooling前面也有一个伪量化算子,但不是给MaxPooling用的,而是给前面的Conv输出用的。MaxPooling的计算并不会改变输入、输出的数值,只需要从输入里面选出最大的数值,将MaxPooling进行整数化的时候不需要感知输入上的量化参数。所以MaxPooling输入、输出是不需要伪量化算子的。
# global average pooling, (N, C, H, W) -> (N, C) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: x = self.forward_features(x) x = self.head(x) return x def convnext_tiny(num_classes: int): # https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_tiny_1k_224_ema.pth...
add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2), strides = (1,1), padding = 'valid')) print(model.output_shape) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = Sequential() model.add(Conv2D(input_shape = (10, 10, 3), filters = 10, kernel_size = (3,3), strides = (1,1)...
Fuse(融合):执行变换后,我们没有直接连接或添加两种类型的特征,而是利用简化的 SKNet 方法[18]自适应地合并来自上变换阶段和下变换阶段的输出特征 Y1 和 Y2,如 Fuse 部分所示图 3.我们首先应用全局平均池化(Pooling)来收集具有通道统计量的全局空间信息 Sm ∈ R c×1×1 ,计算公式为: ...
TensorFlow 可以实现大量的池化层,并在线提供了一个完整的列表(https://www.tensorflow.org/api_guides/python/nn#Pooling)。简而言之,所有池化操作只不过是给定区域的汇总操作。 ConvNet总结 CNN 基本上是几层具有非线性激活函数的卷积,以及将池化层应用于卷积的结果。每层应用不同的滤波器(成百上千个)。理解的...