深度学习之全局池化(“global pooling”)、全局平局池化(“global avg pooling”)、全局最大池化(“global max pooling),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
深度学习之全局池化(“global pooling”)、全局平局池化(“global avg pooling”)、全局最大池化(“global max pooling) /details/78577662全局池化全局池化是降低维度,从3维降低到1维,为每个特征图输出1个响应操作。globalpooling在滑窗内的具体pooling方法可以是任意的,所以就会被细分为“globalavgpooling”、“global...
所以回到NAS-FPN来看，global pooling 就是一个如上图的结构，不同的是移除了可训练部分，就成了原文...
“global pooling”在滑窗内的具体pooling方法可以是任意的,所以就会被细分为“global avg pooling”、“global max pooling”等。 由于传统的pooling太过粗暴,操作复杂,目前业界已经逐渐放弃了对pooling的使用。替代方案如下: 采用Global Pooling以简化计算; 增大conv的stride以免去附加的pooling操作。 [1]What does glo...
第一次卷积, 卷积核2个, 得2张图,池化压缩长宽; 第二次卷积, 卷积核4个, 得4张图,池化压缩长宽; 因为卷积次数有限,池化大小默认(2,2),因此到最后2的n次方张图的长宽基本不等于1。 所以用GlobleAveragePooling2D将长宽压缩为1,也就是维度变为了(1,1,2的n次方)。
在卷积神经网络中,gap层是个全局池化层,所以其功能是一次考虑全局特征。但是我最近发现,gap如果没用好的话,会影响到特征的稳定性。 比如我现在在目标检测网络(全卷积网络)中,输入了一张有只狗的图片,大小为128*128,经过gap时的featuremap命名为out=gap(in),此时我能检测到狗。但是我如果在狗后面拼接一只猫,变...
全局平均池化(global-average-pooling) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 全局平均池化在很多视觉任务中会用到。之前对darknet-53结构分析的时候,特别留意了一下全局平局池化。 其实,这个操作就是它的字面意思:把特征图全局平均一下输出一个值,也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量。下列引用来自...
主要是用来解决全连接的问题,其主要是是将最后一层的特征图进行整张图的一个均值池化,形成一个特征点,将这些特征点组成最后的特征向量 进行softmax中进行计算。 举个例子 假如,最后的一层的数据是10个6*6的特征图,global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的均值,输出一个数据值, ...
全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)是一种特殊的池化操作,它对整个特征图进行平均池化,从而得到一个全局的特征描述。在卷积神经网络(CNN)中,全局平均池化通常用于替代全连接层,以减少模型参数数量,提高模型的泛化能力,并防止过拟合。 全局平均池化的计算方式非常简单,只需要将特征图上的所有元素求平均值即可。由...
答案是肯定的,Network in Network工作使用GAP来取代了最后的全连接层,直接实现了降维,更重要的是极大地减少了网络的参数(CNN网络中占比最大的参数其实后面的全连接层)。Global average pooling的结构如下图所示: image.png 每个讲到全局池化的都会说GAP就是把avg pooling的窗口大小设置成feature map的大小,这虽然是...