所以本文研究 ConvNets 对 ConvNets 的蒸馏,并发现当教师模型是大核 ConvNets ,学生模型是小核 ConvNets 时,蒸馏效果比较好:比如一个小于 30M 参数的卷积网络在 ImageNet 上实现了 83.1% 的精度。 1 大核卷积网络是比 Transforme...
PeLK:一种新的大核卷积网络,提出peripheral卷积,并首次成功地将 CNN的kernel扩展到前所未有的 101x101,在各种视觉任务(分类/检测/分割)上优于现有ViT和ConvNet 架构(如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 SLaK等)。…
大核卷积网络的最新创新与应用实践 大核卷积网络(Large Kernel Convolutional Network)是卷积神经网络(CNN)的一种重要变体,在深度学习领域产生了深远影响。通过使用较大的卷积核,这种网络能够更有效地处理图像数据,从而增强模型对视觉信息的理解和处理能力。🔍 大核卷积网络的优势在于其较大的步长和感受野,使其能够一次...
在早期的卷积神经网络中,一般会使用较大的卷积核: 例如,在AlexNet网络中,使用了11×11和5×5的卷积核。 由于受限于当时计算机的性能和模型架构的设计,我们通常无法将网络叠加得很深: 因此,需要通过设置较大的卷积核,来获取更大的感受野。 随着深度学习的发展,新的CNN网络更倾向于使用较小的卷积核: 其中,3×3...
CNN网络结构设计的观点: 每一层卷积有多少filters,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑。一般都是靠感觉去设置几组候选值,然后通过实验挑选出其中的最佳值。 3*3的卷积已经成为了大势所趋,它能在保持计算效率的同时,较好地捕捉局部空间特征,如图像中的边缘和纹理信息,同时限制过大的感受野,避免过高的计算成...
flip），从m增 大的角度来看，输入的索引在增大，但是卷积核的索引在减小。
卷积的。在InceptionV1网络中,Inception模块长下面这样: 可以看到这个Inception模块中,由于每一层网络采用了更多的卷积核,大大增加了模型的参数量。这时候为了减少模型参数量,在每一个较大卷积核的卷积层前引入 卷积,将宽高和通道方向的卷积进行了分离。修改后的Inception模块表示为下图: ...
大核卷积神经网络(ConvNets)近年来备受关注,但两大关键问题仍待解决。首先,现有大内核通信网络的架构设计尚不完善,需要进一步研究。其次,大内核在视觉以外的领域是否具有通用感知能力尚不清楚。本文从两个方面进行了研究:1️⃣ 提出四大设计原则:本文提出了四个设计大内核网络的架构指导原则,核心思想是利用大内核能...
如果本身要提取的特征很小那卷积核也应该很小,卷积核太大比如16x16 vs 4x4这样的差异可能导致丢失一些局部特征。2.3. feature map个数如何选择(tf.keras中卷积层的filters参数)关于feature map的个数,有一个大部分网络都在遵循的原则就是当输出特征图尺寸减半时,输出特征图的通道数应该加倍,这样保证相邻卷积层所...
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小,卷积层数和map个数是根据经验来设定的,但这个里面应该是有深层次原因吧,比如下面的手写字卷积神经网络结构图1,最后输出为什么是12个map,即输出12个特征?然后图2又是输出10个特征了?