已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野,那么前者(3×3)和后者(5×5)的参数量和计算量是什么关系(特征图尺寸为32)? A.前者参数量小、后者计算量更小B.前者计算量小、后者参数量更小C.前者的参数量和计算量都更小D.后者的参数量和计算量都更小 答案 C 解析收藏...
感受野表征了卷积核的特征提取能力。 2、2层3 * 3卷积与1层5 * 5卷积 设原图大小长宽皆为x(x>=5) ,我们使用5x5的卷积核在x方向上滑动,步长为1,需要滑动(x-5+1)次,y方向同理,滑动了(x-5+1)次,所以最终卷积了(x-4) * (x-4)次,也就是说得到的输出图大小为(x-4) * (x-4). 同理,3x3...
5个conv块(各有2-4个conv层) VGG的特点是每个卷积块(由1个或多个卷积层组成)后面跟随一个最大池化层,整体架构和AlexNet非常类似,主要区别就是把层替换成了块。 VGG卷积块中统一采用的是3*3的卷积核,卷积层的步长均为1,而在池化层窗口大小统一采用2*2,步长为2。因为每个卷积层、池化层窗口大小、步长都是...
可以给图像的RGB三个通道的卷积核分别设置不同的权重，三个通道的卷积操作是分开进行的，互不影响，最后...
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()A.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。B.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得
3.通过对比了解卷积层 在输入数据进入卷积层的时候,由于有卷积核的存在,卷积层中的一个神经元只与输入数据的局部数据相连,并不是全部数据。例如卷积核的大小是3x3,那么就代表输入特征图中的3x3的局部数据连接到卷积层一个神经元。这是CNN的第一个重要特性:局部感知。
老师,在本小节5.56分时,您提到11卷积层,与33卷积层,与5*5卷积层,由于padding=“same”,所以它们的输出与输入是一样的,padding可以保证数据不损失,对吧,但您也说过了数据是否损失与输出图像的大小无关,那么(32-1+2P)/1 + 1 与(32-3+2P)/1 + 1 与(32-5+2P)/1 + 1 怎么会是一样的呢? 战战的...
百度试题 结果1 题目假设卷积神经网络某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和33*33*64,卷积核大小是3*3,步长为2,那么Padding值为多少? A. B. 3 C. 2 D. 1 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
24.03.07 记录:DeepLab V3 网络结构P1:DeepLab V3 网络结构P2:论文中提到的 cascaded model 是图 b。其中Block1,Block2,Block3,Block4是原始ResNet网络中的层结构,但在Block4中将第一个残差结构里的3x3卷积层以及捷径分支上的1x1卷积层步距stride由2改成了1(即不再进行下采样),并且所有残差结构里3x3的普通卷积...
某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键