1x1

关于不同卷积核大小的思考

未经同意，不得转载一、1x1卷积核的作用（1）实现跨通道的交互和信息整合使用1x1卷积核，其实就是对不同channel间的信息做线性组合的一个变换过程。
牧世·2019-08-19 20:27

疯狂Python讲义第四章练习

使用循环输出九九乘法口诀表：foriinrange(1,10):forjinrange(1,i):print(j,'x',i,"=",i*j,",",end="")print(i,'x',i,"=",i*i)1x1
insisted_search·2019-08-07 19:45

MATLAB绘图及例子总结

MATLAB绘图及例子总结二维图例1X1=[1,2,4,6,7,8,10,11,12,14,16,17,18,20];Y1=[1,2,4,6,7,8,10,10,8,7,6,4,2,1];figure(
cruelty_angel·2019-08-05 23:00

【轻量化网络】Xception：经典paper回顾

Inception模块首先使用1x1的卷积核将，这是在学习通道间的相关性；然后通过常
Lingyun_wu·2019-07-20 13:37

GoogLeNet结构

因此使用1x1的特征可以保存这些特征，从而与其他支路提取的特征进行融合。3x3和5x5的卷积是想要提取不同尺度的特征，3x3卷积和5x5卷积之前的1x1的卷积作用是减少channel，从而降低参数量。
Peyton_Li·2019-07-17 14:00

Inception v1, v2, v3, v4, ResNet , Xception网络结构总结

主要核心提出了Inceptionmodule结构（1×1，3×3，5×5的conv和3×3的pooling组合在一起），谷歌提出了最原始Inception的基本结构（左图），该结构将CNN中常用的卷积（1x1
无敌小贝神·2019-07-11 11:23

线性回归模型评价指标

RSS（ResidualSumofsquares），在线性回归里面作为损失函数计算模型误差，本质上就是最小二乘法：RSS=(y1−β^0−β^1x1)2+(y2−β^0−β^1x2)2+...
JessssseYule·2019-07-04 21:20

轻量级网络设计-SqueezeNet

SqueezeNetSqueezeNet设计策略FireModule模块SqueezeNet结构主要实验设置与结果实验参数设置实验细节实验结果总结ICLR2017-SqueezeNetSqueezeNet设计策略用1x1
Xie先生·2019-06-29 17:26

FPN搭配RPN

自顶向下路径上图中，FPN使用一个1x1的卷积过滤器将C5（最上面的卷积模块）的频道深度降至256维，得到M5。接着应用一个3x3的卷积得到P5，P5正是用于目标预测的第一个特
tony2278·2019-06-25 12:35

【宏观认识YOLO系列】目标检测之yolo系列总结

但并未使用inception模块，而是使用的1x1卷
强少~、·2019-06-25 11:15

【DL】常用卷积核 1x1, 3x3

这才是1x1起作用的地方：featuredimensionreduction/increation。按照PyTorch中(N,C,H,W)的顺序，N=1忽略，Dinput=(C,H,
鹅城惊喜师爷·2019-05-29 17:18

Inception网络家族

Inceptionv1（GoogleNet）二、Inceptionv2三、Inceptionv3四、Inceptionv4一、Inceptionv1（GoogleNet）对左上图做以下说明：1.采用不同大小（1x1,3x3,5x5,3x3
唯我视你为青山·2019-05-26 23:27

面试中常见的智力题

四、一块NxM的巧克力，最少掰多少次可以分成1x1的巧克力？五、有两根不均匀分布的香，香烧完的时间是一个小时，你能用什么方法来确定一段15分钟的时间？
lx青萍之末·2019-05-26 20:36

GoogLenet、Resnet、Mobilenet总结及pytorch代码实现

特点：引入inceptionmodule这里1x1卷积的作用：降维；减小参数；增加非线性。用小卷积核替代大卷积核，后面5x5卷积核也被两个3x3卷积核替代
CaiDaoqing·2019-05-22 00:48

黑白图像自动上色（颜色迁移版）

看图：这个模型和前面的哪个除了训练集不同外，着色输入层核大小已经换成了1x1了，总体来说基本相同。RGB和Lab互换按《opencv2，RGB转Lab色彩空间》一文操作主函数：voidPs
juebai123·2019-05-21 10:58

pytorch SENet实现代码

__init__()//返回1X1大小的特征图，通道数不变self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(ch
小伟db·2019-05-12 17:29

CondenseNet

论文地址代码地址1.简介  2.相关工作  3.CondenseNets  在DenseNet的基础上使用1x1的分组卷积效果不好，作者认为这是由使用前面的特征图与当前特征图合并做输入引起的。
醉看长安花·2019-05-09 16:43

5.30题解

5.30题解第一题第一天1x1，第二天2x2，累加到n跳出循环，数据很小也不用多想直接输出。
Elaiza_·2019-05-07 19:58

深度学习笔记~1x1卷积层在CNN中降低模型复杂度

-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks/作者：JasonBrownlee,PhD一篇关于1x1
zlibo丶·2019-05-07 14:25

适合移动端的轻量级网络

MobileNetv2】https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf深度解读谷歌MobileNet深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution）参数计算关键在于1x1
菜鸟瞎编·2019-05-06 02:31

力扣——由斜杠划分区域

在由1x1方格组成的NxN网格grid中，每个1x1方块由/、\或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。（请注意，反斜杠字符是转义的，因此\用"\\"表示。）。返回区域的数目。
weixin_30853329·2019-04-20 21:00

【机器学习】单变量线性回归

我们换一种写法：hθ(x)=θ0+θ1x1使用sklearn实现线性回归#-*-coding:utf-8-*-#@Time:4/18/197:50PM#@Author:CIG
dodobibibi·2019-04-16 11:23

1x1的卷积及其作用

本文将解决如下问题：1x1的卷积有什么作用？为什么要用1x1的卷积？
随风秀舞·2019-04-14 01:44

1x1卷积两个主要作用

1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做11的卷积，那么结果的大小为500500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation），提升网络的表达能力；可以在保持featuremap
DX_ByYourself·2019-04-06 13:29

1x1卷积两个主要作用

1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做11的卷积，那么结果的大小为500500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation），提升网络的表达能力；可以在保持featuremap
DX_ByYourself·2019-04-06 13:29

图形学基础 | Mipmap生成

直到1X1。把缩小的图都存储起来。在渲染时，根据一个像素离眼睛为之的距离，来判断从一个合适的图层中取出texel颜色赋值给像素。
桑来93·2019-04-05 10:57

反卷积棋盘效应解决方法

总结了几种常用的解决方案，如下所示：1.修改反卷积形式：（1）使用能被stride整除的kernelsize，如kernelsize=4,stride=2（2）堆叠反卷积减轻重叠（效果一般）（3）网络末尾使用1x1
lloyd_ljj·2019-03-31 22:18

【深度学习】ResNet50

结构ResNet50结构：推荐查看：caffe可视化版resnet50中1x1filter的作用：1、在shortcutconnectionblock的残差层中使用1x1的fiter先降维（channel
1273545169·2019-03-30 11:48

机器学习初级算法之线性回归

我们有m个样本，每个样本对应于n维特征和样本的标签，如下表所示：样本特征1特征2…特征n标签1x1(1)x^
HelpMeMoon·2019-03-29 20:01

关于感受野的计算

假设原图大小为7x7则经过3次3x3的卷积操作后，大小变化为：7x7->5x5->3x3->1x1如果我直接做1次7x7的卷积操作，那么大小变化为：7x7->1x1所以，很明显，3个3x3同时s=1的卷积操作后相当于做一次
郑爽_Shaun·2019-03-28 18:22

蓝桥杯2018省赛Java开发大学B组思路总结

2、标题：方格计数如图p1.png所示，在二维平面上有无数个1x1的小方格。我们以某个小方格的一个顶点为圆心画一个半径为1000的圆。你能计算出这个圆里有多少个完整的小方格
zhanggirlzhangboy·2019-03-22 23:16

【论文学习记录】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

一个标准的InceptionV3模块的结构如下：再能够简化一下：然后如果先对输入统一做1x1的conv，然后再划分不同的channels做
heiheiya·2019-03-20 15:46

AutoGridView:轻松实现微信朋友圈九宫格、点击添加更多、点击收起等功能

AutoGridView使用ViewGroup实现，可以如QQ空间与微信朋友圈中的照片那种九宫格方式排布（注：此处的九宫格排列不仅仅是可以按照QQ控件那种九宫格排布，只要宫格的个数达到可以开平方的要求（1x1,2x2,3x3,4x4
码途有道·2019-03-14 18:52

经典卷积神经网络结构汇总

InceptionV1参数少效果好的原因除了模型层数更深，表达能力更强外，还有两点：去除了最后的全连接层，改用全局平均池化层（图片尺寸变成1x1）取代它，去除全连接层后模型训
lakers_kobebryant·2019-03-12 17:36

蓝桥杯 方格计数

标题：方格计数如图p1.png所示，在二维平面上有无数个1x1的小方格。我们以某个小方格的一个顶点为圆心画一个半径为1000的圆。你能计算出这个圆里有多少个完整的小方格吗？
黄梓芃·2019-02-28 16:26

神经网络中的1x1卷积核

本文参考自CVer公众号的文章"一文读懂神经网络中的1x1卷积核"，但我在读他的文章时觉得作者对1x1卷积核的理解或阐述有失偏颇，特此记文来发表我的看法，文中图片都摘自CVer的博文。
fang_chuan·2019-02-24 23:03

卷积计算、1x1 卷积、BN、梯度爆炸与消失、ResNet残差、RoI Pooling 和 RoI Align

卷积输出计算以及卷积核参数计算计算量=，，即输入通道数、输出通道数、卷积核长、宽、输出特征图的长、宽的乘积；参数数量=1x1卷积的作用参考：1x1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/
Xu Liu·2019-02-13 16:31

[编程题] 俄罗斯方块

荧幕上一共有n列，每次都会有一个1x1的方块随机落下，在同一列中，后落下的方块会叠在先前的方块之上，当一整行方块都被占满时，这一行会被消去，并得到1分。
论眉毛你是比不过我的·2019-01-11 21:55

10-1 Python之列表生成式

Python之生成列表要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，我们可以用range(1,11)：>>>range(1,11)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
Jodie_Rao·2019-01-11 16:02

轻量模型之SqueezeNet网络

论文地址：https://arxiv.org/abs/1602.07360模型地址：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet核心思想：大量使用1x1卷机代替3x3卷积
Iriving_shu·2019-01-08 23:42

方格计数（2018年第九届蓝桥杯B组JAVA题）

描述如图p1.png所示，在二维平面上有无数个1x1的小方格。我们以某个小方格的一个顶点为圆心画一个半径为1000的圆。你能计算出这个圆里有多少个完整的小方格吗？
RenBinAuster·2018-12-16 23:20

1x1卷积核的作用

1x1卷积的作用1.前言往往很多人喜欢把事情搞得复杂，显得高大上，却并不实用，殊不知有时候简单的想法才是最美的。就好像是一堆巧妙的数学公式推导，常常有某一个极简的数学公式在作支撑，奇技淫巧无处不在。
youngxiao's Blog·2018-12-10 19:09

1x1卷积的作用

1x1卷积的作用在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1x1的卷积。这里用1x1的过滤器进行卷积似乎用处不大。只是对输入矩阵乘以某个数字。
William6102·2018-12-08 12:38

python for循环九九乘法表

foriinrange(1,10):forjinrange(1,i+1):print("%dx%d=%-2d"%(j,i,j*i),end='\t')print()1x1=11x2=22x2=41x3=
luo_di·2018-12-04 23:03

YOLO系列总结

YOLO系列总结相比RCNN系列，YOLO系列的主要缺点：识别物体位置精准性差；召回率低；主要原因是每个网格预测固定数量的物体使候选框数量减少；网络结构BackboneYOLOv1改进GoogLeNet，用1x1
chiemon·2018-12-04 12:57

Mobilenet-Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

其贡献在于使用深度可分离卷积和1x1卷积代替传统的2d图像卷积，来构造轻型权重深度神经网络。在资源和准确率的权衡方面做了大量的实验并且相较于其他在ImageNet分类任务上著名的模型有很好的表现。
踩坑第某人·2018-11-24 18:18

目标分割

FCN使用卷积层代替最后的全连接层，使用1x1的卷积核。经过多次卷积后，图像越来越小，分辨率越来越低，使用上采样从分辨率低的粗略图像恢复到原图的分辨率。
huang_nansen·2018-11-23 23:21

Markdown 数学公式以及符号整理

上下标符号代码描述x1x^1x1$x^1$上标x1x_1x1$x_1$下标xij1x^1_{ij}xij1$x^1_{ij}$上下标开方符号代码描述2;3n\sqrt{2};\sqrt[n]{3}2;n3
SunshineSki·2018-11-18 08:24

记录pytorch代码运行中的报错

【1】RuntimeError:sizemismatch,m1:[1x100],m2:[1x1]atc:\programdata\miniconda3\conda-bld\pytorch-cpu_1532498166916
Foneone·2018-11-17 16:34

卷积神经网络之SqueezeNet(2017)

结构效果论文动机概述相关的工作模型压缩CNNMICROARCHITECTURECNNMACROARCHITECTURENEURALNETWORKDESIGNSPACEEXPLORATION结构探索微结构设计空间探索微结构元参数挤压比权衡1X1
lart·2018-11-15 23:56
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