我们给 RepLKNet 的四个 stage 设定不同的 kernel size,在 ImageNet 和 ADE20K 语义分割数据集上进行实验,结果颇为有趣:ImageNet 上从 7x7 增大到 13x13 还能涨点,但从 13x13 以后不再涨点;但是在 ADE20K 上,从四个 stage 均为 13 增大到四个 stage 分别为 31-29-27-13,涨了 0.82 的 mIoU,参数...
前言2D CNN 使用大卷积代替小卷积,增大了卷积核的感受野,捕获到的特征更偏向于全局,效果也得到了提升,这表明较大的 kernel size 很重要。但是,当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时,那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好,例如深度卷积。为了应对这一重要挑战,本文提出了空间分区卷积及其大的 kernel size...
Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3) # 模拟输入数据 (1, 1, 5, 5) 表示一个 5x5 的单通道图像 input_data = torch.randn(1, 1, 5, 5) # 进行卷积操作 output = conv_layer(input_data) print(output) #tensor([[[ 0.3685, 0.2359, 0.4203], # [-0.8276, -0.0013, -...
(3)使用 matlab 创建 convolution matrix 首先考虑,卷积矩阵的 size,卷积操作conv(h, s)返回的响应其长度为 L+N-1, 因此: M = N+L-1; H = sparse(M, N); e = ones(N, 1) for i = 0:L-1, H = H + spdiags(e*h(i+1), -i, M, N); end 1. 2. 3. 4. 5. 6. (4)验证二者...
self.dwconv=DilatedReparamBlock(dim,kernel_size,deploy=deploy,use_sync_bn=use_sync_bn,attempt_use_lk_impl=attempt_use_lk_impl)self.norm=get_bn(dim,use_sync_bn=use_sync_bn)elifkernel_size==1:self.dwconv=nn.Conv2d(dim,dim,kernel_size=kernel_size,stride=1,padding=kernel_size//2,...
# 定义一个名为LSKA的神经网络模块类,继承自nn.ModuleclassLSKA(nn.Module):def__init__(self, dim, k_size):# 初始化LSKA类,dim为通道数,k_size为卷积核大小super().__init__()self.k_size = k_size# 保存卷积核大小# 根据k_size的不同值,初始化不同的卷积层ifk_size ==7:# 水平和垂直方向上...
官方文档:CONV2Dkernel_size:卷积核边长stride:卷积核移动步长padding:在输入周围补一圈padding一、两种调用方式 第1种: 第2种: 注意,建议使用第2种 二、属性 智能推荐 深度学习:卷积神经网络中的卷积核 卷积核就是图像处理时,给定输入图像,输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素,其中...
前言2D CNN 使用大卷积代替小卷积,增大了卷积核的感受野,捕获到的特征更偏向于全局,效果也得到了提升,这表明较大的 kernel size 很重要。但是,当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时,那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好,例如深度卷积。为了应对这一重要挑战,本文提出了空间分区卷积及其大的 kernel size...
2D CNN 使用大卷积代替小卷积,增大了卷积核的感受野,捕获到的特征更偏向于全局,效果也得到了提升,这表明较大的 kernel size 很重要。但是,当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时,那些在 2D 中成功的模块设计在 3D网络效果不好,例如深度卷积。为了应对这一重要挑战,本文提出了空间分区卷积及其大的 kernel size 模块...
2D CNN 使用大卷积代替小卷积,增大了卷积核的感受野,捕获到的特征更偏向于全局,效果也得到了提升,这表明较大的 kernel size 很重要。但是,当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时,那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好,例如深度卷积。为了应对这一重要挑战,本文提出了空间分区卷积及其大的 kernel size 模...