在MobileNetV2 之后,它的构建块被称为 MBConv。MBConv 是具有深度可分离卷积的倒置线性瓶颈层,听着很绕对吧,其实就是把上面我们介绍的几个块进行了整合。 1、深度可分离卷积 Depth-Wise Separable Convolutions Depth-Wise Separable Convolutions 是一种减少参数的数量技巧,它将一个普通的 3x3 卷积拆分为两个卷积。
于是,最简单的满足我们要求的 2 层结构,就是 Convolution => ReLU => Convolution(这其实就是 1610.02915 PyramidNet 的结构了): input => x + w_{1b} \cdot Max(0, w_{1a}x+b_{1a}) + b_{1b} => ... => x + w_{nb} \cdot Max(0, w_{na}x+b_{na}) + b_{nb} => output ...
Predicting Student Performance with Adaptive Aquila Optimization-based Deep Convolution Neural Network Observing the lower solar atmosphere with enough linear resolution (< 100 km) to study individual magnetic flux tubes and other features on scales comparable to the photon mean free path remains a chall...
MBConv 是具有深度可分离卷积的倒置线性瓶颈层,听着很绕对吧,其实就是把上面我们介绍的几个块进行了整合。 1、深度可分离卷积 Depth-Wise Separable Convolutions Depth-Wise Separable Convolutions 是一种减少参数的数量技巧,它将一个普通的 3x3 卷积拆分为两个卷积。 第一个卷积将单个的 3x3 卷积核应用于每个输...
2.利用小卷积核使up-convolution更加的有效,降低参数,减少训练时间。 在原有的结构中存在un-pooling(上池化)操作,在实验中发现会导致结果中出现过多 0 值,导致卷积操作无意义。于是采用4种不同的小卷积来代替5*5卷积核,分别进行计算,之后叠加feature map,获得更好的训练效果。
ResNeXt是一种改进的ResNet,它在残差块内使用了组卷积(group convolution)来增强模型的表达能力。ResNeXt可以看作是一个扩展的ResNet。 13. SE-ResNet是什么?它和ResNet的区别是什么? SE-ResNet是一种改进的ResNet,它使用了通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation)来重新加权通道特征。SE-ResNet可以更好地利用通...
low-dose CT image denoising network, which comprises a first convolutional layer, a convolution module, a first fusion layer and a second convolutional ... Z Hu,D Liang,Z Huang,... 被引量: 0发表: 2021年 Slice-wise reconstruction for low-dose cone-beam CT using a deep residual convolution...
ResNeXt是一种改进的ResNet,它在残差块内使用了组卷积(group convolution)来增强模型的表达能力。ResNeXt可以看作是一个扩展的ResNet。 13. SE-ResNet是什么?它和ResNet的区别是什么? SE-ResNet是一种改进的ResNet,它使用了通道注意力机制(Squeeze-and-Excitation)来重新加权通道特征。SE-ResNet可以更好地利用通...
Residual Convolution Block 残差学习直接将低层和高层的 representations 联系起来,解决了深层网络中的消失梯度问题。在我们的模型中,我们利用 shortcut connections 来设计剩余卷积块。每个剩余卷积块是两个卷积层的序列,每个卷积层后面跟着一个ReLU激活。所有卷积的核大小都是h,加上padding使得新特征的大小与原始特征的...
Residual Convolution Block(后面简称block) residual learning将低层和高层表示直接连接,还能解决deep networks的梯度消失问题。本文使用shortcut connection。每个block都是一个两层convolution layer+ReLU。 前面的卷积层通过一个block,也就是两层convotulion layer ...