在GAP与GMP之间的区别上，GAP更侧重于整体信息的提取，而GMP容易受到极值的影响。在单目标分类任务中，GAP用于通道注意力的效果显著；然而，在物体跟踪等场景下，若目标尺寸较小，GMP可能更能准确识别与跟踪相关目标，避免被较大但不相关的物体干扰。
(B)、在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。 1、在卷积层之后,用GAP替代FC全连接层? (I)、一是GAP在特征图与最终的分类间转换更加简单自然; (II)、二是不像FC层需要大量训练...
GAP更重视整体的信息；而GMP容易受到极值的影响，但这一点这也不一定是坏的。一个物体占feature map的...
GAP更重视整体的信息；而GMP容易受到极值的影响，但这一点这也不一定是坏的。一个物体占feature map的...
Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。 然而,GAP是否真...
Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。 然而,GAP是否真...
Global Pooling (GP) is one of the important layers in deep neural networks. GP significantly reduces the number of model parameters by summarizing the feature maps and enables a reduction in the computational cost of training. The most commonly used GP methods are global max pooling (GMP) and...
可以看darknet-53的例子: 看到Darknet-53在平均池化前的张量输出是8x8x1024,对每个8×8的特征图做一个平均池化(取一个平均数),就可以得到1024个标量了,然后在进入一个1000结点的全连接层,最后通过softmax输出。这就是一个分类网络的主干了。
思路:如下图所示。假设最终分成10类,则最后卷积层应该包含10个滤波器(即输出10个特征图),然后按照全局池化平均定义,分别对每个特征图,累加所有像素值并求平均,最后得到10个数值,将这10个数值输入到softmax层中,得到10个概率值,即这张图片属于每个类别的概率值。
3. The global max pooling (GMP) strategy is designed to replace the traditional fully con- nected layer, which can extract shift-invariance features and reduce model parameters. It overcomes the overfitting problem in the training process. The rest of this study is described as follows. Section...