1 x 1 卷积的作用参考:1 x 1 卷积的作用 当1*1卷积出现时,在大多数情况下它作用是升/降特征的维度,这里的维度指的是通道数(厚度),而不改变图片的宽和高。 e.g.W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道,通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用...
前面的1x1 的layer用来减少输入的特征的channel，最后的一个1x1 layer用来增加输出特征的channel。这样保证...
1×1的卷积核基本就是用来升维或者降维用的。一般来说，瓶颈层就是用来减少参数和计算量用的，适应压缩...
相比于其他尺寸的卷积核,可以极大地降低运算复杂度; 如果使用两个3x3卷积堆叠,只有一个relu,但使用1x1卷积就会有两个relu,引入了更多的非线性映射; Basicblock和Bottleneck结构 我们来计算一下1*1卷积的计算量优势:首先看上图右边的bottleneck结构,对于256维的输入特征,参数数目:1x1x256x64+3x3x64x64+1x1x64x256...
ResNet34使用BasicBlock,ResNet101使用 Bottleneck作为“bootlenect”,引入1×1卷积 - 1x1卷积作用? - 对通道数进行升维和降维(跨通道信息整合) - 比其他尺寸的运算复杂度低 - 引入了更多的非线性映射(relu) - downsample,它的作用是对输入特征图大小进行减半处理,每个stage都有且只有一个downsample。
右图1x1的卷积核作用是降维和升维 图一以34层网络为例,将残差结构分为了4部分,每部分包括一定数量的残差结构。如第一部分有三个残差结构,每个残差结构对应两个卷积层,可对应下图的紫色部分。图二实线与虚线残差结构由图二可以观察到,34层的残差神经网络的conv_3、conv_4、conv_5层的第一层残差结构都是虚线。
输入输出处理：在ResNet中，当输入和输出具有不同维度时，需要通过1×1卷积核来调整通道数，以确保残差与输入可以相加。这一设计减少了运算量，同时尽量保持输入特征信息的完整性。梯度问题解决：残差结构通过简化梯度计算过程，有效解决了梯度消失和爆炸的问题。在反向传播过程中，残差的引入使得梯度计算更为...
include_root_blocks:是否加上ResNet网络最前面通常使用的7x7卷积核最大池化的标志reuse:是否重用的标志scope:整个网络名称'''with tf.variable_scope(scope, 'resent_v2', [inputs], reuse=reuse) as sc:end_points_collection = sc.original_name_scope + '_end_points'''slim.arg_scope将slim.conv2d, bo...
对卷积核通道数进行降维和升维,减少参数量。经过1 × 1卷积后的输出保留了输入数据的原有平面结构,通过调控通道数,从而完成升维或降维的作用; 利用1 × 1卷积后的非线性激活函数,在保持特征图尺寸不变的前提下,大幅增加非线性。 4.2.2.2 整体结构 残差网络就是将很多个残差单元串联起来构成的一个非常深的网络,...
ResNeXt的核心思想是分组卷积,同时为弥补模型容量上的损失增加了网络宽度。 这一次的ConvNeXt直接让分组数与输入通道数相等,设为96。 这样每个卷积核处理一个通道,只在空间维度上做信息混合,获得与自注意力机制类似的效果。 这项改动把模型精度再提高1%,来到80.5%。