1x1 第4页

神经网络、激活函数

，3x1矩阵，3x1矩阵,上标[1]表示第一层向量化(单个训练样本):隐藏层：，，为4x3矩阵，x为3x1矩阵，为4x1矩阵，为4x1矩阵输出层：，，为1x4矩阵，为4x1矩阵，为1x1矩阵，为1x1矩阵向量化

劳埃德·福杰·2023-01-12 06:34

【论文笔记】—GoogLeNet（Inception-V1）—2015-CVPR

加入1x1卷积，降低参数量和计算量。辅助分类头将梯度注入网络浅层实现正则化，实现多层次预测。其后续变种包括BN-Incepti

chaiky·2023-01-11 20:56

深度学习环境搭建

所以40X1的input，回归出1X1的output。期望是在Pycharm内使用Pytorch，用P

billionth·2023-01-11 07:02

DBNet笔记

resnet+dcn，颈部采用标准的FPN结构，具体细节：输入图片进行下采样得到c2、c3、c4、c5，对应下采样4倍、8倍、16倍、32倍，通过FPN自底向上的方式(例如对于c5，进行上采样2倍和c4经过1x1

iddd·2023-01-09 10:59

kpu 处理器_KPU · MaixPy 文档

KPU具备以下几个特点：支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输出行宽列高支持两种卷积内核1x1和3x3支持任意形式的激活函数实时工作时最大支持神经网络参数

weixin_39693101·2023-01-09 09:06

U-NET模型——pytorch实现

U-NET模型结构：模型整体呈“U”形，主要分为三个部分：①左侧contraction，提取特征，整体结构类似VGG（没有BN层）；②右侧expansion，将特征层上采样至原图片大小，最后通过1x1卷积

Peach_____·2023-01-09 08:01

Pytorch 实现DenseNet网络

Block的数量一般为4.（2）两个相邻的DenseBlock之间的部分被称为Transition层，具体包括BN，ReLU、1x1卷积、2x2平均池化操作。1x1的作用

乐亦亦乐·2023-01-09 07:14

深度学习---卷积层中填充和步幅，多输入输出通道，1x1卷积层

1、填充填充是指在输入高和宽的两侧填充元素2、步幅卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左到右，就从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，将每次滑动的行数和列数称为步幅。一般，当输入形状为nhXnw，卷积核窗口形状时khXkw，高上步幅为ShShSh，宽上步幅为SwSwSw时，输出的形状为：3、多输入通道当输入数据含有多个通道时，需要构造一个通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含有多通道

小白827·2023-01-09 06:22

第九届蓝桥杯_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？

掌灬纹·2023-01-08 09:40

VGG16全卷积网络以VGG代码为例

文章目录全卷积网络以VGG代码为例发展历史VGG全卷积VGG16的结构：卷积层代替全连接1X1的卷积的作用全卷积网络以VGG代码为例发展历史VGGVGG之所以经典，是因为VGG第一次将深度学习做得非常“

人工智能有点·2023-01-06 13:32

A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning

Towardsintuitiveunderstandingofconvolutionsthroughvisualizations如果您在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2D/3D/1x1/转置/扩张

Adam坤·2023-01-06 07:40

1x1卷积的作用

也就是说我们可以通过改变1x1卷积核的个数来改变最后输出的通道数控制特征图的深度1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组

康司淡定·2023-01-05 23:00

1x1卷积核的作用

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。

zjz_xn·2023-01-05 23:00

【深度学习】CNN卷积神经网络-百度课程笔记

笔记整理卷积卷积核就是一个二维矩阵，通过在原始图片上滑动同时与原图对应位置元素相乘再相加的操作，求得输出图片，因此显然卷积操作保留了原图的空间信息，卷积和的参数个数与输入图片大小无关（只用全连接的缺点）卷积核一般选择奇数矩阵，例如1x1

QFNU_AtomicDlevel·2023-01-05 15:19

MMdetection之necks之FPN

MMdetection之necks之FPN其横向为1X1的卷积，向下为上采样Specifically,forResNets[16]weusethefeatureactivationsoutputbyeachstage

落梅横笛已三更·2023-01-04 18:08

轻量级语义分割模型论文阅读笔记（一）

文章的motivation有两方面：（1）现有方法未充分考虑1x1卷积的计算量，往往仅对3x3以上卷积使用groupconv。（2）仅用分组卷积无法实

Bobholamovix·2023-01-04 18:40

特征图通道数的改变 .repeat()函数或者1X1卷积通道改变法

(out))#out.shape=8,1,32,32out=out.repeat(1,64,1,1)#repeat后是一一对应相乘积此时的out.shape=8,64,32,32通道数的改变也可以通过1X1

笨可七·2023-01-02 15:48

基于PyTorch实现 Inception-ResNet-v1

Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearning2、网络框架本文github链接Stem1.框架图2.代码实现因为要经常用，所以先定义一个3x3卷积，1x1

NAND_LU·2023-01-01 21:08

深度学习：05 卷积神经网络介绍（CNN）

目录卷积神经网络简介为什么要用卷积神经网络网络结构组成卷积层卷积计算卷积核大小f边界填充(p)adding步长(s)tride计算公式卷积层激活函数池化层（pooling）dropout层全连接层卷积神经网络简介卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1x1

夏天是冰红茶·2023-01-01 07:01

（DenseNet）Densely Connected Convolutional Networks--Gao Huang

在DenseBlock内部通过1x1卷积瓶颈降低计算量，在DenseBlock之间的转换层通过“压缩”参数控制输入到下一个Dense

我是一个对称矩阵·2022-12-31 11:08

TensorRT+yolov3:基于Tensorrt部署的yolov3

之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积，并把这个结

Mrs.Q粉红猫·2022-12-30 14:51

卷积神经网络5——GoogLeNet（含并行连结的网络)

GoogLeNet网络特点引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息）使用1X1的卷积核进行降维以及映射处理丢弃全连接层，而使用平均池化层（这大大的减少了模型参数）大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能

Pluto__315·2022-12-29 23:46

动手学习深度学习（总结梳理）——16. 含并行连结的网络（GoogLeNet）

目录1.Inception块2.GoogLeNet模型3.训练模型4.QA4.13x3和5x5的卷积也可以降低通道数，为什么这里要用1x1去做？4.2里面很多层数都是2的n次方，是为什么？

TheFanXY·2022-12-29 23:15

Opencv3学习笔记(C++&Python双语)---阈值化操作

根据个人喜好，也可以把阀值化操作理解成一个用1x1的核进行卷积，对每个

weixin_41685308·2022-12-27 21:29

【Medical & Transformer】论文阅读（极简版），可忽略该篇（写给自己）

下图中的1x1，是因为作者没有用全连接，用的是1x1的卷积，这样做也是可以的。相对位置编码。倘若共有64号，在1号看来，有64个相对编码，2号看来也是有64个相对位置编码。

追光者♂·2022-12-25 18:47

MMDetection——resnet.py

第一个卷积层输入通道数；planes：第一个和第二个卷积层输出通道数；stride：默认1，第一个卷积层步长；dilation：默认1，第一个卷积层padding和dilation参数；downsample：旁路下采样1x1

倔强一撮毛·2022-12-25 03:15

【动手学深度学习：卷积神经网络基础】【二维卷积层+填充和步幅+多输入通道和多输出通道+卷积层与全连接层的对比+卷积层的简洁实现+池化】

LinGavinQ·2022-12-25 01:02

动手学深度学习——卷积层里的多个输入和输出通道

3、1x1的卷积层kh=kw=1是一个受欢迎的选择，他不识别空间模式，只是融合通道；

橙子吖21·2022-12-24 17:47

tensorflow实现在cifar10上达到90+%的准确率的VGG16

自己写了一些函数,当然这样的好处是能更清晰的看出网络结构目前测试在cifar10上训练的准确率最高等达到93%,稳定在90%左右把（电脑渣,跑不动）我的实现中用全局平均池化代替第一层全连接层,第二三层全连接用1x1

Shijunfeng00·2022-12-24 13:23

googlenet

googlenet的优点：模型又准又轻深度加到22层，引入Inception模块，利用不同卷积核提取不同程度的信息采用1x1卷积进行降维以及映射处理减少了计算量，增加模型深度提高非线性表达能力GAP,每一个通道求平均即平均池化层

jsy在学习·2022-12-24 11:44

从ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE Net、SE ResNeXt 演进学习总结

话不多说先上图：1.ResNet1.1结构特点1.shortcutconnection增加了它的信息流动2.恒等映射，堆叠的非线性层1.2当输入、输出通道数不同时1.将X相对Y缺失的通道直接补零2.使用1x1

*沧海明月*·2022-12-24 11:11

pytorch卷积神经网络_PyTorch（十）——卷积神经网络基础

卷积神经网络基本概念卷积神经网络(CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，由一个或多个卷积层和顶端的全连接层(也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出)组成。

weixin_39839410·2022-12-24 08:03

归一化（数据预处理）

归一化的目的：每个维度可能对应的数量及不同，例如年龄和收入，我们线性回归公式在计算机看来X1和X2并没有数量级的不同，都是一样的数据，不理解其中的含义所以θ1X1=θ2X2,那么X1远远小于X2的话，有公式看来

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:53

CNN - 卷积

卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。多通道：即输入矩阵的维度。特征图：卷积操作处理后的结果。s

bedoomNO1·2022-12-22 19:43

不同卷积方法一览（+部分代码）

关键词卷积方法：2D/3D/1x1/转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组/逐点分组卷积卷积网络：全卷积FCN（FullyConvolutionalNetwork），可变形卷积

noobiee·2022-12-22 03:11

最小二乘法矩阵推导

最小二乘法矩阵推导特征变量：X=[1x1(1)⋯xn(1)1x4(2)⋯xn(2)⋮⋮⋮⋮1x1(m)⋯xn(m)]X=\left[\begin{array}{cccc}1&x_{1}^{(1)}&\cdots

方程式sunny·2022-12-21 15:52

FCN全卷积神经网络

该网络在前面两步跟CNN的结构是一样的，但是在CNN网络Flatten的时候，FCN网络将之换成了一个卷积核size为5x5，输出通道为50的卷积层，之后的全连接层都换成了1x1的卷积层。

阿玉婷子在学习·2022-12-17 21:10

卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网路定义二、卷积神经网络结构及运行原理2.1网络结构2.2运行原理三、卷积神经网络分类3.1单位卷积（1x1）3.22D卷积3.33D卷积3.4空间可分离卷积（separableconvolution

lichji2016·2022-12-17 07:26

Mobilenet系列(3):使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练

网络的详细讲解参考博客：MobileNet系列(2)：MobileNet-V2网络详解图1MobileNetV2网络架构从表格的网络结构可以看出，模型基本上就是堆叠倒残差结构(bottleneck),然后通过1x1

@BangBang·2022-12-16 07:05

CNN中的多通道输入及多通道输出计算方式及1X1卷积层介绍

目录1多输入通道--单输出通道2多输出通道31×11\times11×1卷积层总结之前我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是hhh和www（像素），那么它可以表示为一个3×h×w3\timesh\timesw3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。

阿_旭·2022-12-15 15:51

轻量型网络之MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文学习

0.摘要针对残差结构提出来倒残差结构（InvertedResiduals），由于使用的是1x1卷积在resnet中也叫瓶颈层，所以这个模块最终叫做具有线性瓶颈的倒残差结构(theinvertedresidualwithlinearbottleneck

Diros1g·2022-12-15 10:41

Embedding层的作用

在卷积神经网络中，可以理解为特殊全连接层操作，跟1x1卷积核异曲同工也就是说，假

zhege_Deep Learning·2022-12-14 22:47

一维卷积、二维卷积

1x1的卷积能做什么呢？所谓信道压缩，NetworkinNetwork是怎么做到的？对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。

许久未来·2022-12-13 21:38

Resnet50 pytorch复现

Resnet50pytorch复现之前复现过Resnet18，今天复现与Resnet网络结构稍有不同的Resnet50Resnet50的基本结构是1x1卷积->3x3卷积->1x1卷积。

kui9702·2022-12-12 13:40

VOVNET代码分析

深度学习使用VOVNET时候考虑了特征重用，在看源码时候很不解，不是concat吗，为什么还有1x1卷积和最大池化。

学渣265·2022-12-11 20:21

《动手学深度学习》-学习笔记task5

卷积神经网络1.1卷积的定义1.2卷积神经网络的基础概念1.2.1二维互相关运算1.2.2二维卷积层1.2.3特征图与感受野1.2.4填充与步幅填充步幅1.2.5多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1

紫砂痕·2022-12-11 19:26

神经网络与深度学习作业7：第五章课后题（1×1 卷积核 | CNN BP）

习题5-3分析卷积神经网络中用1x1的卷积核的作用。

Jacobson Cui·2022-12-11 09:39

李沐-深度学习第七章-AlexNet代码

现代卷积网络主要模型:1.AlexNet第一个在大规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的大型神经网络2.使用重复块的网络(VCG)利用许多重复的神经网络块3.网络中的网络(NiN)重复使用由卷积层和1x1

Hola_彭猫子呀·2022-12-09 22:49

1*1卷积核的作用

这里通过一个例子来直观地介绍1x1卷积。输入6x6x1的矩阵，这里的1x1卷积形式为1x1x1，即为元素2，输出

nefetaria·2022-12-07 12:45

1*1卷积核有什么用

之前面试遇到过这个题，这里分享一下如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。

Xu_Wave·2022-12-07 12:45

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