虽然左图的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大时,乘起来也会使得卷积核参数变的很大,而右图加入1×1卷积后可以降低输入的通道数,卷积核参数、运算复杂度也就跟着降下来了。 以GoogLeNet的3a模块为例,输入的feature map是28×28×192,3a模块中1×1卷积通道为64,3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32,...
分组卷积(group参数) 空洞卷积(dilation参数) 深度可分离卷积(分组卷积+1*1卷积) 反卷积(torch.nn.ConvTranspose2d) 可变形卷积等等 如何理解卷积层感受野? 感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即...
2.1 卷积:单通道形式 2.2 卷积:多通道形式 3. 3D卷积 4. 1 x 1卷积 5. 卷积运算 6. 转置卷积(反卷积) 6.1 Checkerboard artifacts 7. 扩张卷积(空洞卷积) 8. 可分离卷积 8.1 空间可分离卷积 8.2 深度可分离卷积 9. 扁平卷积(Flattened Convolution) 10. 分组卷积(Grouped Convolution) 10.1 分组卷积与深...
如果卷积核的kernel_size和输入feature maps的size一样,那么相当于该卷积核计算了全部feature maps的信息,则相当于是一个kernel_size∗1的全连接。 理解全连接层: 连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。(理解) 假设最后一个卷积层的输出为7×7×...
1.放缩通道数:通过控制卷积核的数量达到通道数的放缩。 2.增加非线性。1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性激活函数,从而可以增加网络的非线性。 3.计算参数少 view code 5.GoogleNet 由Inception基础块组成。 Inception块相当于⼀个有4条线路的⼦⽹络。它通过不同窗口形状的卷...
以大小是 256x48x84 的 feature map 为例,经过 1x1 的卷积操作(不改变特征图尺寸),假定 feature map 上的宽高平面上每个点有 3 个 Anchor (宽高比分别是 0.5, 1.0, 2.0),那个分类支路上的 3x3 卷积输出维度是 3x48x84,而回归支路上的 3x3 卷积输出维度是 12x48x84。
1*1 卷积核 VGG16 2014 只用3*3小卷积 Padding保持图像大小不变,深度增加 ResNet 2018 残差解决退化问题 EfficientNet 2020 组合缩放 快而准 4.2 CNN calculation formula 在看网络模型之前,还是值得提一提CNN中卷积的计算公式,如此可更好理解后面的网络模型 编辑 N:输出图片边长 W:输入图片边长 F:kernel大小 ...
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像识别、语音识别等领域。与传统的神经网络相比，CNN引入了卷积层和池化层，可以有效地减少模型参数，提高模型性能。CNN的核心是卷积层，它通过卷积运算来提取输入特征的空间信息。卷积层包括多个卷积核，每个卷积核可以检测输入数据中的某个特定特征，并生成相应的...
第二个很大的优点便是简洁易用,今天和大家一起来探讨一下如何用PyTorch来实现一个简单的卷积神级网络。 首先是准备数据,PyTorch准备数据有很多灵活的方式,在最后能够将数据转为Numpy数组即可,通过Numpy数据可以转化为PyTorch所需的Tensor。因此,对于图像数据,可以直接通过opencv,Pillow等做处理;语音数据可以通过scipy和libr...
(1)PyTorch卷积在多维张量上运行,因此我们的信号和内核张量实际上是三维的。从PyTorch文档中的该方程式,我们看到矩阵乘法是在前两个维度上执行的(不包括偏差项): 我们需要包括此矩阵乘法以及转换后的维度上的直接乘法。 (2)在官方文档中所示,PyTorch实际上实现了互相关方法而不是卷积。(TensorFlow和其他深度学习库也是...