featuremap

Zero-Shot Image Classification总结

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel

夏日小光·2024-09-04 16:56

what is SSD|Single Shot MultiBox Detector

感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap

Woooooooooooooo·2024-02-06 05:55

AlexNet，ZFNet详解

他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224的图像，然后进行11x11的卷积，卷积两次，分别分配到不同的GPU上分别得到，两个48x55x55的featuremap

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个过程产生了一个特征图（FeatureMap），捕捉了输入数据的局部特征。二维

风筝超冷·2024-01-26 09:08

理解多通道卷积

每个卷积核，分别输出三个通道，这三个通道进行求和（关键），得到一个featuremap，有多少个卷积核，就有多少个featuremap

UndefindX·2024-01-23 06:28

【深度视觉】第五章：卷积网络的重要概念及花式卷积

下一个卷积层生成的特征图featuremap上的每个

宝贝儿好·2024-01-22 22:29

CNN感受野

通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。

mango1698·2024-01-21 04:08

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

T-SW·2024-01-16 16:31

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解

okimaru·2024-01-15 10:27

22、CNN(卷积神经网络)

convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则：inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和

羽天驿·2024-01-14 04:31

SiamFC个人学习笔记

SiamFC1、模型架构SiamFC有两个分支对应两个输入为z（模板图像）和x（搜索区域），将他们同时输入进行特征提取，分别生成6×6×128和22×22×128的featuremap。

CHEN7_98·2024-01-13 13:12

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

目标检测度量标准图像分割度量标准非极大值抑制NMS目标检测中的Anchor原始图片中的ROI如何映射到到featuremap?

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

本文利用反卷积对featuremap进行了可视化。通过可视化展示CNN内部的一些特点，并且分析怎么优化网络结构。In

赵智雄·2024-01-06 17:34

Fast R-CNN

FastR-CNN算法流程对比与R-CNN其在第二步时并没有将所有的候选区域进行逐个的CNN特征提取，而是直接将整个图片进行一次CNN特征提取，让后再将候选区映射到featuremap上。

DQ小恐龙·2024-01-04 19:03

常用 Normalization 方法的总结：BN、LN、IN、GN

我们将输入的featuremap

残剑天下论·2024-01-03 06:38

PointRend: Image Segmentation as Rendering

其主要步骤为：选取采样点计算采样点的featuremap根据featuremap预测最终的maskf3.png我认为这其实是一种上采样方法。主要

Cat丹·2024-01-02 20:25

yolov8知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏

训练教师模型(2)训练学生模型baseline(3)蒸馏训练3.知识蒸馏代码详解3.1蒸馏参数设置3.2蒸馏损失代码讲解3.2.1Featurebasedloss3.2.1Logitloss3.3获取蒸馏的featuremap

@BangBang·2024-01-01 23:13

上采样方法原理简介

在做图像分割的时候，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将featuremap还原到原图大小。

井底蛙蛙呱呱呱·2023-12-24 14:33

比 style gan 更好的 style gan2

上一篇博客介绍了stylegan原理，但是stylegan的结果会有水珠伪影，作者实验后发现是Adain导致的，AdaIN对每一个featuremap的通道进行归一化，这样可能破坏掉feature之间的信息

木水_·2023-12-21 14:53

IBR-net 代码研读

1.TrainDataloader从TrainDataset里面读取RGB根据图像生成Ray2.FeatureMap生成假设原图的shape(512,512,3),选择原图相近的10张图像，经过U-Net

NeRF_er·2023-12-21 01:19

IBM Qiskit量子机器学习速成（三）

一般步骤首先创建特征映射电路(featuremap)和假设(ansatz)分别作为输入层和权重层#Setupacircuitfeature_map=ZZFeatureMap(num_input

溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:56

论文笔记：Bilinear CNN在fine grained图片分类上的进展

BilinearCNNModelsforFine-grainedVisualRecognition论文链接：http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn/docs/bcnn_iccv15.pdf主要就是用外积（matrixouterproduct）来组合两个CNN（A和B）的featuremap2

TerenceChen1210·2023-12-06 17:33

23、什么是卷积的 Feature Map?

这一节介绍一个概念，什么是卷积的FeatureMap？FeatureMap,中文称为特征图，卷积的FeatureMap指的是在卷积神经网络（CNN）中，通过卷积这一操作从输入图像中提取的特征图。

董董灿是个攻城狮·2023-12-05 17:37

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块三、作用：1、降维（减少参数）例子1:GoogleNet中的3a模块输入的featuremap

Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

卷积神经网络

即缩小特征图（FeatureMap）有最大池化：选择被扫描区域内的最大值和

几两春秋梦_·2023-11-29 18:01

GAP全局平均池化详解

花花少年·2023-11-21 17:41

CNN卷积神经网络

在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成

Allmyg·2023-11-20 03:27

YOLO算法改进6【中阶改进篇】：depthwise separable convolution轻量化C3

常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道（shape为5×5×3），经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4，最终输出4个FeatureMap，如果有samepadding

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 58 but got size 57 fo

出现报错：在使用yolov5n进行网络训练时使用的输入尺寸为900*900，在第12层Concat处连接第11层和第6层的FeatureMap时出现维度不同的问题。

梦在黎明破晓时啊·2023-11-16 13:36

Learning Continuous Exposure Value Representations for Single-Image HDR Reconstruction 论文阅读笔记

文章说用了INR的思路，其实根本就不是INR，INR的输入是坐标，而这里其实就是把s给repeat成featuremap大小concatenate到

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结

深度学习中常见的上采样方法总结我们知道在深度学习中下采样的方式比较常用的有两种：池化步长为2的卷积而在上采样过程中常用的方式有三种：插值反池化反卷积不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型，都需要将提取到的高层特征进行放大，此时就需要对featuremap

undo_try·2023-11-12 11:20

Batch Normalization与Layer Normalization

BatchNormalization：对C个NHW切片张量分别归一化（即对每个特征，横跨所有samplesinthebatch进行归一化）卷积用这个#看看维度如何importtorcha=torch.ones(64,8,7,7)#featuremap

笨鸟不走·2023-11-12 10:04

FCOS难点记录

FCOS中有计算特征图（Featuremap中的每个特征点到gt_box的左、上、右、下的距离）1、特征点到gt_box框的左、上、右、下距离计算x=coords[:,0]#h*w，2即第一列y=coords

深度菜鸡-达闻西·2023-11-11 23:44

卷积神经网络中多通道卷积

卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

上采样、下采样到底是个啥

在算法中，在我们做图像识别过程中，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取特征后需要通过上采样将featuremap还原到原图中。

乔大叶_803e·2023-11-05 00:51

depthwise convolution/深度可分离卷积

其中depthwise就是对输入特征的每一层的featuremap仅仅单独使用一个filter，然后对得

NCU_wander·2023-10-27 23:59

卷积神经网络中感受野的详细介绍

文章目录一、感受野的概念二、感受野的例子三、感受野的计算四、计算VGG16网络每层的感受野一、感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap

南淮北安·2023-10-25 08:11

解读mmdetection中faster_rcnn中生成与使用anchor的代码

一、anchor部分参数的配置上面是faster_rcnn中关于rpnanchor的参数配置，strides=[4,8,16,32,64]是5个featuremap由输入尺寸，下采样的倍数，ratios

仙女修炼史·2023-10-21 15:04

【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）

文章目录一、特征图（FeatureMap)二、可视化特征图2.1原图2.2一个特征图的可视化2.3多个通道特征图一、特征图（FeatureMap)特征图（FeatureMap）是深度学习卷积神经网络（CNN

旅途中的宽~·2023-10-19 22:49

深度学习-卷积神经网络

卷积VS神经网络：一个是局部观察一个是全局观察参数（权值）共享：一次卷积用的是同一个卷积核卷积核通道数由输入图像通道决定，卷积核的个数自己决定，它决定了输出的featuremap个数层级关系：感受野，对

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 14:12

模型轻量化操作——剪枝

剪枝的不同粒度从单个神经元和连接到整个网络层非结构化剪枝(需要特殊硬件支持)权重级别(Fine-gained)sparsity0-D向量级别(介于二者之间)Sparsity1-D结构化剪枝(卷积核Kernel特征图Featuremap

氵文大师·2023-10-15 01:12

VGG19 阅读

源代码通过截取vgg19featuremap不同size特征段，获取多种size的featuremap具体为5种featuremapsize:[1,1/2,1/4,1/8,1/8]importtorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsclassVGG19

谢小帅·2023-10-14 10:55

self attention机制

图示如下：download.jpg首先对输入的featuremap(inputs)进行三个卷积操作（都是1X1卷积，因为要保证图片的weight和height在整个过程中保持不变，然后得到图中的f(x)

菜田的守望者w·2023-10-14 03:29

pytorch逐行搭建CNN系列（二）VGG16

引入了1x1卷积核，实现了在保持featuremap尺寸不变（即不损失分辨率）的前提下，大幅增加非线性表达能力，加

努力当总裁·2023-10-13 16:01

SPPNet略读

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition作者：何恺明时间：2014论文：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf为了解决固定尺寸的问题，引入空间金字塔池化，同时输入一张完整的图片，在featuremap

cintinueFAn·2023-10-11 08:38

【目标检测】anchor-base——fasterRCNN+YOLOv3总结

anchor-base方法：fasterRCNN：image.png1、two-stage，先训练RPN，再训练head网络分支2、featuremap分辨率低，M/2^5,对小目标检测效果有限3、featuremap

Ferraricaliforn·2023-10-11 04:32

SSD阅读笔记

arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdTheSingleShotDetector(SSD)创新点：在5个featuremap

彭_闯·2023-10-07 09:43

SNPE MaxPerGPUSize 注意事项

SNPE根据不同的硬件设备支持的GPU每层卷积运算的能力不同，具体如下：A330平台：8192A430,A530平台：16384H或者W乘以通道数不能大于上面的上限，如51251232size的featuremap

SrCMpunk·2023-10-04 18:37

【yolov3】yolov3原理详解

每一层的输入输出大小图二.输入输出如上图所示输入416x416x3输出三个featuremap13x13x25526x26x25552x52x255输出的255是怎么来的？

computer_vision_chen·2023-09-27 14:40

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