featuremap尺寸的计算 对于卷积层,向下取整 对于池化层:想上取整 output=((input+2*pad-dilation*(kernel-1)+1)/stride)+1 input:输入尺寸 output:输出尺寸 pad:边界填充(一般为0) dilation:卷积核膨胀系数(一般为1,不膨胀) stride:步长
整个网络占据权重的为Convolution/Innerproduct 两层,分别计算参数量为,: C1: 5 x 5 x 20 = 500,5x5卷积核, 20个feature map输出,20个kernel C2: 20x 5 x 5 x 50 = 25000 ,20维度输入,则20x5x5 kernel,50个feature map输出,即相当于20通道的图像输入,则需要20x5x5的kernel来卷积乘,50个这样的卷积...
那么我们需要32个卷积核,每一个的尺寸为5x5x3(最后的3就是原图的rgb位深3),每一个卷积核的每一层是5x5(共3层)分别与原图的每层224x224卷积,然后将得到的三张新图叠加(算术求和),变成一张新的feature map。 每一个卷积核都这样操作,就可以得到32张新的feature map了。 也就是说: 不管输入图像的深度为...
下图所示为Faster R-CNN中的RPN的网络结构,接收单尺度的特征输入,然后经过3*3的卷积,并在feature map上的每个点处生成9个anchor(3个尺寸,每种尺寸对应3个宽高比),之后再在两个分支并行的进行1*1卷积,分别用于对anchors进行分类和回归。这是单尺度的特征输入的RPN。 图6 RPN 所以将FPN和RPN结合起来,那RPN的输...
二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度(宽和高)上某一级的表征,也叫特征图(feature map)。影响元素 的前向计算的所有可能输入区域(可能大于输入的实际尺寸)叫做 的感受野(receptive field)。 以图1为例,输入中阴影部分的四个元素是输出中阴影部分元素的感受野。我们将图中形状为 ...
1. 将上层 Top Down 的 feature map 经过 3 x 3 x 64 卷积,再接 Relu 激活函数,最后接 UpSample 上采样。 2. 将 bottom up 对应的 feature map 经过 3 x 3 卷积,再接 Relu 激活函数。 3. 将 L 模块的 feature map 与 T 模块的 feature map concat。
(1)图像金字塔:生成不同尺寸的图片,每张图片生成不同的特征,分别进行预测,最后统计所有尺寸的预测结果。 将图像金字塔中的图像依次输入同一神经网络,得到对应的feature map,每个feature map分别进行预测,最后再整合预测结果 (2)feature map:使用神经网络某一层输出的feature map进行预测,一般是网络最后一层feature map(...
百度试题 结果1 题目如何使featuremap尺寸变大? A. un-sampling B. conv C. Transpose-conv D. un-pooling 相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 反馈 收藏
传统图像算法通常使用图像金字塔、特征图和特征金字塔进行目标检测。图像金字塔通过生成不同尺寸的图片，每张图片生成不同的特征，进行预测。特征图则使用神经网络某一层的输出进行预测，但较粗的定位信息和较细的目标特征信息在深度学习模型中难以平衡。特征金字塔则使用不同层次的金字塔层的feature map进行预测...