1x1

CNN中计算问题

对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。
dl_007·2018-11-02 22:07

纵览轻量化卷积神经网络SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet

SqueezeNet提出了3点网络结构设计策略：策略1.将3x3卷积核替换为1x1卷积核。这一策略很好理解，因为1个1x1卷积核的参数是3x3卷积
dl_007·2018-10-29 22:06

【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用

最近研究GoogLeNet和VGG神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取1x1作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是3x3，那么，1x1的卷积核有什么意义呢
frank909·2018-10-19 18:18

输出九九乘法表

以下是一个简单的九九乘法表1X1=11X2=22X2=41X3=32X3=63X3=91X4=42X4=83X4=124X4=161X5=52X5=103X5=154X5=205X5=251X6=62X6
星辰紫月·2018-10-14 14:20

详细学习1*1卷积核

卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输
庆志的小徒弟·2018-10-08 18:50

如何理解NIN网络中的mlpconv层

时间】2018.10.03【题目】如何理解NIN网络中的mlpconv层概述在NetworkinNetwork结构（NIN结构），mlpconv层相当于先进行一次普通的卷积（比如3x3），紧跟再进行一次1x1
C小C·2018-10-03 03:39

在VGG网络中dense evaluation 与multi-crop evaluation两种预测方法的区别以及效果

方法1:multi-crop，即对图像进行多样本的随机裁剪，然后通过网络预测每一个样本的结构，最终对所有结果平均方法2:densely，利用FCN的思想，将原图直接送到网络进行预测，将最后的全连接层改为1x1
C小C·2018-09-24 21:14

MobileNet v1 和 v2 记录

一、MobileNetv1：先上一个结构：图a就是我们知道的标准意义的卷积，这个卷积可以等价于Depthwise和1x1的卷积的结合。那么为什么可以这样呢？
gbyy42299·2018-09-16 09:03

1x1卷积核的理解

1x1卷积核的作用主要有两点：1、实现跨通道的信息融合2、实现通道数的升维与降维3、增加网络的非线性实现跨通道信息的融合：加入当前层的特征矩阵为224x224x100，而下一层想要得到224x224x50
Star_ACE·2018-09-11 16:50

深度学习知识体系

广义网络结构：前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络LSTMGRU双向循环神经网络bi-LSTMbi-GRU(了解)网络中的特殊单元：BN（为什么可以加快学习）用1x1的感受域来减少变量数（为什么可以加快学习
luojiaao·2018-09-10 19:03

监督学习1-线性回归

hθ(x)=θ0+θ1x1hθ(x)=θ0+θ1x1这里θiθi称为参数（也称为权
lantern_wu·2018-08-16 15:20

网易2019秋季校园招聘编程题真题部分

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。
agaoq·2018-08-15 00:45

吴恩达 深度学习 卷积神经网络 目标检测

目标中间相对于图片的位置坐标),bh,bw(边界框的尺寸),c1,c2,c3.....cn(根据类别多少的one-hot)].2.特征点检测如人脸68个特征点，人体骨骼特征点等3.卷积的滑动窗口检测使用5X5，1X1
Andy Wang·2018-08-14 22:01

秦皇岛集训，ACM比赛第三场

关于平面直角坐标中的两条线段，(1x1,1y1,1x2,1y2),(2x1,2y1,2x2,2
Deep_Kevin·2018-08-06 19:45

CNN

一.1X1X卷积核3X3卷积核1X1卷积核一般1×1的卷积核本质上并没有对图像做什么聚合操作，以为就是同一个w去乘以原图像上的每一个像素点，相当于做了一个缩放（1）卷积核作用1x1的卷积核可以进行降维或者升维
messi_james·2018-08-03 11:29

1X1卷积核到底有什么作用

1X1卷积核到底有什么作用1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维
luo_bosir·2018-08-02 10:11

matlab基础操作查漏补缺

矩阵矩阵的元素可以是数值和表达式mxn称为矩阵mx1或1xm称为向量1x1称为标量复数的表示：m+ni生成矩阵的命令zeros(n)创建一个nxn的0矩阵ones(n)创建一个nxx的1矩阵eye(）创建一个主对角线都是
踩坑小王子·2018-08-01 20:31

matlab基础操作查漏补缺

矩阵矩阵的元素可以是数值和表达式mxn称为矩阵mx1或1xm称为向量1x1称为标量复数的表示：m+ni生成矩阵的命令zeros(n)创建一个nxn的0矩阵ones(n)创建一个nxx的1矩阵eye(）创建一个主对角线都是
踩坑小王子·2018-08-01 20:31

创新：1X1>1

一个做了几年产品经理的人去面试，面试官：“请问什么是设计“？他欲言又止，顿时无法回答这个问题，做了这么久的产品设计，突然被问什么是设计的时候确却一脸懵逼，有种有话又说不出的感觉。暂且不讨论这个面试官问这样的问题出发点是为何，先来通过一个简单的分析明白一个认识。大多数人都会把设计和艺术混淆，认为设计师一般都具有艺术底子或者就是艺术家，并且印象中艺术一个让人觉得很难以理解的事物，因此大多数人被问什么是
十八般产品·2018-07-22 14:32

深度学习 语义分割

所以在搭建FCN模型时，可以直接利用tensorflow提供的接口使用已经训练好的模型，再用1x1卷积神经网络替换全连接层
帝王之恋Chen·2018-07-19 22:28

一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核

前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。
阿木寺·2018-07-18 00:00

Python入门篇（八）之迭代器和生成器

，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]可以用list(range(1,11))：>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
IT_外卖小哥·2018-07-05 11:00

计算CNN感受野

定义调整输入尺寸，当有inputsize使网络featuremap的尺寸为1x1时，这个inputsize为当前featuremap的感受野大小。
Android_chunhui·2018-07-04 19:38

深度学习---1x1卷积核

目录：partI：来源partII：应用partIII：作用（降维、升维、跨通道交互、增加非线性）partIV：从fully-connectedlayers的角度理解一、来源：[1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的
女王の专属领地·2018-06-21 22:33

python实现九九乘法表

九九算法表图如下：上图来自百度图片1、分析图表九九算法表要实现1X1=1到9X9=81的排列，那么可以考虑双重for循环，即为jXi=？形式。所以初步写代码的时候可以不求格式打印所有的值。
亲爱的小孩KT·2018-06-08 23:39

【随笔记录】1*1卷积核的作用

作者：石文华编辑：祝鑫泉前言之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。
l7H9JA4·2018-06-07 17:00

CNN理论基础

1x1卷积层对特征降维，一方面可以解决
furuit·2018-05-30 16:45

深度学习（轻量级网络）---MobileNet，SqueezeNet，ShuffleNet

网络结构倾向采用较少的卷积核，如1x1和3x3卷积核，这说明CNN设计要考虑计算效率了。
Dean0Winchester·2018-05-29 17:41

Inception模型中遇到的细节问题思考记录

一、Inceptionv1（GoogleNet）对左上图做以下说明：1.采用不同大小（1x1,3x3,5x5,3x3的maxpooling）的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合
gbyy42299·2018-05-28 15:42

tensorflow-android 官方demo源码分析

mobileNet针对于终端，将标准的卷积分解成了一个depthwise卷积和一个1x1的标准卷积，大大降低了模型参数数量。同时支持输入channel和resolution的裁剪，也大大降低了模型体
edmond999·2018-05-21 16:18

python—用for循环、while循环打印九九乘法表

foriinrange(1,10):forjinrange(1,10):print(i,"X",j,"=",i*j,"\t",end="")#end=""表示不换行ifi==j:print("")break打印结果是：1X1
xiaotwins1·2018-05-07 14:04

感知野理解及其计算方法

看图理解：上图左边5*5（kernel_sizek=3x3，padding_sizep=1x1,strides=2x2）输出3*3的特征，右图是尺寸不变的特征分布，看到输入层3*3的区
我是白小纯·2018-04-14 20:46

2018年第九届蓝桥杯JAVA B组 题解——更新中

解：125，31+29+31+30+4=125（有输入法可以打v然后输入式子直接计算，或者直接sysout计算；第二题标题：方格计数如图p1.png所示，在二维平面上有无数个1x1的
heyAmos·2018-04-13 17:55

yolov2原理

更多的训练技巧等等改进使得yolov2速度与精度都大幅提升网络结构分类网络（先在Imagenet1000上训练160epoch）包含19conv+5maxpooling.检测网络改动分类网络：在分类网络中移除最后一个1x1
rrr2·2018-04-12 08:58

深度神经网络公式推导

（与吴恩达老师的表示法不一致，吴老师是用一列表示一个样本）X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1,1x2,1...xm,1x1,2
大泽哥·2018-04-11 20:38

Backpropagation 反向传播算法详细推导

BP神经网络模型单隐层感知器又称为三层感知器，包括输入层、隐层和输出层.三层感知器中，设输入向量XX、隐层输出向量YY和输出层向量OO分别为：X=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢x0=−1x1⋮xi⋮xn⎤⎦⎥
Geo0o0orge·2018-04-03 21:58

Python高级特性之列表生成式

要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，可以用list(range(1,11))：>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]但如果要生成[1x1,2x2,3x3
劉光軍_MVP·2018-03-23 14:00

吴恩达机器学习总结：第二课 多变量线性回归（大纲摘要及课后作业）

英文非官方笔记1.总结  （1）符号设置：      n特征的数量      m 样本数量     Xi  样本i的向量型输入        Xji  样本i的第j个特征    hθ(x)= θ0x0 + θ1x1
CC12222032·2018-03-22 15:46

Machine Learning：Multivariate Linear Regression（多元线性回归）

之前的hθ(x)=θ0+θ1x1为单元线性回归(UnivariateLinearRegression)，现在介绍多元线性回归。假设函数(HypothesisFunction)现在考虑hθ(x
King_HAW·2018-02-24 16:42

python—列表生成式

要生成[1x1,2x2,3x3,...,10x10]怎么做？方法一是循环：>>>L=[]>>>forxinrange(1,11):...L.append(x*x)...
cherish0123·2018-02-20 14:45

GIF图片加宽

首先去了一个网上弄了一个动图就是这货比较小,符合作为懒加载图片的需求(毕竟测试服务器带宽太小了emmm....)我想把他的''边框''加大改成这样首先,准备好PS大大打开并把图片放进去放进去后选择这货设置比例,我直接写150X150和1X1
Clevel·2018-01-17 18:29

pythopn 列表生成式

举个例子，要生成list[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]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
lb沫·2018-01-12 15:06

Tensorflow 实现Google Inception Net

InceptionV1参数少但效果好的原因处理模型层数更深、表达能力更强外，还有两点：一是去除了最后逇全连接层，用全局平均池化层（即将图片尺寸变为1x1）来取代它，去除全连接层后模型训练更快并且减轻了过拟合
河南骏·2018-01-11 11:20

CNN Feature Map维度的一般规律

空间分辨率的一般规律对于图像分类任务而言，CNNfeaturemap空间分辨率单调递减，并最终在全连接层减少到1x1。减少空间分辨率的层有三种：s
编码视界·2018-01-06 20:20

深度学习U-net个人理解

蓝色代表卷积和激活函数,灰色代表复制,红色代表下采样,绿色代表上采样然后在卷积,conv1X1代表核为1X1的卷积操作,可以看出这个网络没有全连接,只有卷积和下采样.这也是一个端到端的图像,即输入是
gbyy42299·2018-01-02 18:53

梯度下降法及其Python实现

建立模型为拟合函数h(θ)h(θ)=θ0+θ1x1
Pylady·2017-12-21 11:01

Python基础-列表生成式-List Comprehensions

列表生成式-ListComprehensions创建一个list数据的>>>list(range(1,11))[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]>>>[1x1,2x2,3x3,4x4…]python
法迪·2017-12-10 16:41

【算法——Python实现】无权图建模通过广度优先遍历解决问题

给出一个正整数n，寻找最少的完全平方数，使他们的和为n如12=4+4+4，13=9+4思路：将从n到0的每个数字作为图中一个点，每两个数字之间如果相差一个完全平方数，则用一条边相连，如：43210之间都相差1，1X1
Fire_KAKA·2017-11-21 11:31

resnet－avgpooling 踩的坑 python 调试 debug＋多处设置断点 及 枚举：enumerate（）

比如我遇到的问题，这个全局平均池化会把256x256的“图像”变成1x1，导致我们要的logits和annotations的维度一直对不上！！！
jiachen0212·2017-11-05 20:39

python生成式、生成器和迭代器

需要生成[1x1,2x2,3x3,...,10x10]循环：forxinrange(1,11):L.append(x*x)print(L)但是循环太繁琐。
粗粮面包·2017-11-03 23:56
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