我们这里可以简单计算一下Inception模块中使用$1\times{1}$ 卷积前后参数量的变化,这里以图2(a)为例,输入通道数 $C_{in}=192$,$1\times{1}$ 卷积的输出通道数$C_{out1}=64$,$3\times{3}$ 卷积的输出通道数$C_{out2}=128$,$5\times{5}$ 卷积的输出通道数$C_{out3}=32$,则图2(a)中的...
1.1*1 卷积 1×11\times{1}1×1卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×11\times{1}1×1,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×33\times{3}3×3,通道数也为3时,使用4个1×11\times{1}1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到...
$1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}$卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出...
1×1卷积1、增加非线性1×1卷积核的卷积过程相当于全连接层的计算过程,并且还加入了非线性激活函数,从而可以增加网络的非线性,使得网络可以表达更加复杂的特征。 2、特征降维 通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。特征降维带来的好是可以减少参数和计算量。 不引入1×1卷积的卷积操作: 引入1×1卷积的操作:...
4、可以实现与全连接层等价的效果。如在faster-rcnn中用1*1*m的卷积核卷积n(如512)个特征图的每一个位置(像素点),其实对于每一个位置的1*1卷积本质上都是对该位置上n个通道组成的n维vector的全连接操作。 详细解释第四条:对于单通道的feature map和单个卷积核之间的卷积来说,1X1卷积核就是对输入的一个比...
1.1*1 卷积 1×1卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×1,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×3,通道数也为3时,使用4个1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出矩阵,如图1所示。
1×11\times{1}1×1 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×11\times{1}1×1 ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×33\times{3}3×3 ,通道数也为3时,使用4个1×11\times{1}1×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入...
在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候,老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络:实例探究的2.5节网络中的网络以及1×1卷积对1×1卷积做了较为详细且通俗易懂的解释。现自己做一下记录。 2 - 1×1卷积理解 假设当前输入张量维度为6×6×32,卷积核维度为1×1×32,取输入张量的某一个位置(...
所以1×1卷积可以从根本上理解为对这32个不同的位置都应用一个全连接层,全连接层的作用是输入32个数字(过滤器数量标记为n_C^[l+1] ,在这36个单元上重复此过程),输出结果是6×6×#filters(过滤器数量),以便在输入层上实施一个非平凡(non-trivial)计算。
1.1*1 卷积 1×11×1卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是1×11×1,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为3×33×3,通道数也为3时,使用4个1×11×1卷积核进行卷积计算,最终就会得到与输入矩阵尺寸相同,通道数为4的输出矩阵,如图1所...