name: "relu2" type: "ReLU" bottom: "conv2" top: "conv2" } CNN的结构分析—Pooling层 使用卷积核提取的大量特征,产生超高的维度,面临着表示困难的问题,且直接叠加的卷积层会产生更庞大的卷积特征集合。Pooling层一般作为显著性选取和降维的作用存在。 Pooling明显地降低了特征图的维度 使用MeanPooling的方式,...
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...
x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 网络整体结构:[conv + relu + pooling] * 2 + FC * 3 原始输入样本的大小:32 x 32 x 1 第一次卷积:使用6...
INPUT -> CONV -> ReLU -> FC INPUT -> [ CONV -> ReLU -> POOL ]*2 -> FC -> ReLU -> FC INPUT -> [ CONV -> ReLU -> CONV -> ReLU -> POOL ]*3 -> [ FC -> ReLU ]*2 -> FC, 大型的深度网络适用,在 pooling 层之前多个 conv 层可以提取输入的更复杂的特征 3个 3x3 CONV ...
回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。
Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), # 卷积层,32个3x3卷积核,激活函数为ReLU layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), # 最大池化层,池化窗口大小为2x2 layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), # 卷积层,64个3x3卷积核,激活函数为ReLU layers.Max...
回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。
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...
model.add(Conv2D(32,(3,3),padding="same",activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) ... model.add(Conv2D(64,(3,3),padding="same",activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) ... model.add(Conv2D(128,(3,3),padding="same",activation=...
Pooling 模块代码如下: 注意有个减号,原因是 Pooling 模块后面还有一个残差连接线,Pooling 模块中先减掉 x 才能构成可能的恒等变换 x+ (Pool(x)-x) = x,而通常的 Conv 操作是可以通过调整初始化核参数来实现 x+ Conv(x)=x 的。 3.2 Empirical Study ...