featuremap 第10页

Spatial Transformer Networks实战

STN其中U和V分别为输入/输出图片（也可以是featuremap）Localizationnetwork:局部网络，一般由全连接或者卷积神经网络加上回归层构成，输入为U

素娜93·2021-05-08 14:54

深度学习 Caffe 初始化流程理解（数据流建立）

CaffeFeatureMap数据流的建立用语解释FeatureMap:输入的图片信息或者经过多层处理后的图片信息。weights:只针对卷积层存在的权重系数。

深度Zz·2021-04-29 03:09

[图像算法]-理解卷积神经网络CNN中的特征图(feature map)

featuremap的含义在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个featuremap。

蒸饺与白茶·2021-04-10 22:36

图卷积网络入门 2021-4-7

CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的过滤器（kernel），通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构成featuremap实现空间特征的提取，当然加权系数就是卷积核的权重系数。

寻找自由的咸鱼·2021-04-07 22:13

深度学习 - 卷积神经网络综述

1962年，Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究，首次提出了一种新的概念“感受野”，感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2021-02-27 19:20

deeplabv3+论文笔记

中的DCNN使用的是ModifiedAlignedXception因为使用deeplabv3作为deeplabv3+的encoder，所以先showdeeplabv3:deeplabv3的缺点：预测的featuremap

Better-1·2021-02-20 15:23

FPN (feature pyramid network)特征金字塔网络

我们知道一副图像中包含的物体有大有小，随着网络层数的加深，featuremap也会变得越来越小，那么小物体的特征就有可能被过滤掉。

#苦行僧·2021-02-15 12:24

DAY-7 神经网络压缩综述

articles/313模型裁剪/剪枝（Pruning）单个权重(Weight)剪枝——非结构化核内权重(IntraKernelWeight)剪枝/核的稀疏化——结构化卷积核(Kernel/Filter)/特征图(FeatureMap

Sylvia_Lan·2021-02-04 15:56

卷积神经网络超级详细讲解

卷积神经网络CNN学习总结归纳这里写目录标题卷积神经网络CNN学习总结归纳1.CNN的学习过程2.相关概念的详细解析3.卷积层，池化层，全连接层前言一、featuremap、卷积核、卷积核个数、filter

seven_不是赛文·2021-02-02 21:57

【论文解读】深度学习目标检测 | R-CNN系列里程碑 | 一文弄懂Faster R-CNN

目录前言论文导读R-CNN系列发展后起之秀的改进1简介1.1摘要1.2代码2FasterR-CNN网络结构2.1整体网络结构简介2.2backbone提取featuremap2.2.1实验对比2.2.2

熊猫小妖·2020-12-31 10:40

pytorch使用tensorboardX做可视化（三）卷积核可视化 + 总结

卷积核可视化意思核featuremap可视化是一样的把卷积核的权重变成图像输出来#卷积核可视化defshow_kernal(model):#可视化卷积核forname,paraminmodel.named_parameters

佳hong·2020-11-07 21:50

SyncBN及其pyTorch实现

}{\sqrt{var[x]+\epsilon}}*\gamma+\betay=var[x]+ϵx−E[x]∗γ+β使用BN的好处是：训练时在网络内部进行了归一化，为训练过程提供了正则化，防止了中间层featuremap

cdknight_happy·2020-10-30 09:12

路径规划(一) —— 环境描述(Grid Map & Feature Map) & 全局路径规划(最优路径规划(Dijkstra&A*star) & 概率路径规划(PRM&RRT))

路径规划问题就是把机器人的工作环境量化的描述出来，让机器人知道哪里可以走，哪里不可以走，从而规划出一条可行的轨迹，并且对于轨迹本身进行优化环境的描述对于环境的描述，我们一般使用两种方法——Gridmap和FeatureMap

hxxjxw·2020-10-25 22:27

resnet50实现

importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimWEIGHT_DECAY=0.01#这段是我之前看别人的帖子上做的，但是后来我做的过程中我发现其实并没有什么用，#改变featuremap

like_study_cat·2020-09-17 07:24

论文笔记:Non-local U-Nets for Biomedical Image Segmentation

因为featuremap的数量会在线下采样之后doub

龙骑士尹志华·2020-09-17 06:49

目标检测中的Feature Alignment问题

2.Anchor与特征不对齐问题，主要包含两个：1）featuremap上的同一个点同时对应了大小不同的多个a

chenzy_hust·2020-09-17 05:56

池化层的反向传播

blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/72871704Pooling池化操作的反向梯度传播CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得featuremap

qq_32799915·2020-09-17 05:19

1*1卷积层的作用（pointwise convolution）

自己画了一张图：一个n*n，256个通道的featuremap，经过一个1*1,64层的卷积核进行卷积，结果得到一个n*n，64通道的map，相当于发生了降维。

DoraChan_1984·2020-09-16 18:07

CNN中的卷积、反卷积与反池化

UNSampling)与上池化(UnPooling)使用三张图进行说明：图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充FeatureMap

在路上DI蜗牛·2020-09-16 12:03

CNN学习笔记

卷积层：在卷积层中，有一个或多个卷积核对网络的输入进行卷积操作，最后得到和卷积核数目相同的featuremap，卷积层的作用是用来提取特征，通过卷积核对输入的“扫描”来提取特征。

暴走乔巴·2020-09-16 06:45

pytorch 中的 split

Pytorch中的split问题：1、使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的featuremap分组，此处需要注意的一点是分组之后各组的featuremap的channel

weixin_30670151·2020-09-16 04:00

[深度学习笔记][CNN/GCN]卷积神经网络基础

过滤器与图像进行卷积并滑动，会生成这个图像的特征映射(featuremap)。

猎人伯爵·2020-09-16 00:49

Yolo v3

Yolov31、Yolov3算法思想首先通过特征提取层，对输入图像进行特征提取，然后得到一定size的featuremap，比如说size是26×26，然后就将输入图像分成26×26个gridcell；

imyangshao·2020-09-15 14:45

Inception系列之总结篇

Inceptionv11.核心思想通过增加网络宽度，结合不同kernel的featuremap进行concat，来增加网络的感受野组合，有效提高对原始像素信息与网络内部资源的利用率。

小小小绿叶·2020-09-15 05:09

Mobilenet 网络结构-Depthwise Separable Convoltion

经过一个包含4个filter的卷积层，最终输出4个FeatureMap，并且尺寸与输入层相同。

368chen·2020-09-14 19:35

YOLOv3: An Incremental Improvement（YOLOv3）学习笔记

在featuremap中，每个网

小风_·2020-09-14 00:18

CVPR2018：Disentangled Person Image Generation 换装换姿势

三部分：1，运用openpose这个库，生成pose的18个dots，并将这concat进decoder之前的featuremap中2，在经过卷积运算后的featuremap上，运用mask，将前后景分离

zichen7055·2020-09-12 21:31

RoIAlign源码解析

RoIAlign源码及示意图/**参数解释*bottom_data需要做RoIAlign的featuremap*spatial_scalefeaturemap放缩的尺寸vgg是1/16*channelsheightwidthfeaturemap

爆米花好美啊·2020-09-12 20:29

实现VNet网络中的concatenation

在VNet网络中有一个skipconnection的操作，就是将encoding和decoding的特征进行级联，但是级联的条件是featuremap的大小要一致，所以经常采取的措施是将encoding

jancis·2020-09-12 19:00

ROI-Align 原理理解

如果这个label框本身就不大，那么经过几层池化之后，是不是在最后的featuremap上都没有一个位置，能够对应到这个区域？

南石北岸生·2020-09-12 19:20

关于Normalization的一些学习

对于BatchNormalization的应用，举例来说：一个featuremap为k*h*w大小，k表示通道数，h表示特征图的高，w表示特征

塔塔的守护者·2020-09-12 18:05

FPN及其feature map特征融合（CVPR2016：Feature Pyramid Networks for Object Detection）

1featuremap的计算以featuremap的大小区分conv1conv2…在conv1或conv2中featuremap的大小是不变的，从conv1到conv2的某种操作featuremap大小才会改变

oneDjango·2020-09-11 22:52

[深度学习从入门到女装]ExFuse: Enhancing Feature Fusion for Semantic Segmentation

EnhancingFeatureFusionforSemanticSegmentation这是复旦大学在ECCV2018上发表的一篇语义分割的论文文中提到说目前语义分割的框架，大多是FCN的框架，使用encode得到将语义信息融合到featuremap

炼丹师·2020-09-11 22:11

FPN网络

FPN(a)对图片进行上采样，分别对不同尺度的图片进行预测，这是以前的方法(b)仅用最后一层作为预测，比如Faster-RCNN(c)多层FeatureMap预测整合产生最终结果，比如SSD(d)FeatureMap

abc8350712·2020-09-11 21:30

parsing文献初步整理

featuremap上的每个位置都通过一个自适应学习的attentionmask与其他位置相连。

HuiFeiDeTuoNiaoGZ·2020-09-11 21:13

使用反卷积（Deconvnet）可视化ＣＮＮ卷积层，查看各层学到的内容

通过deconv将CNN中conv得到的featuremap还原到像素空间，以观察特定的featuremap对哪些pattern的图片敏感，这里的deconv其实不是conv的可逆运算，只是conv的transpose

SauryGo·2020-09-11 21:59

风格损失和内容损失的tf实现

在求gram矩阵时，可以按照以下理解：内容content为vgg等网络提取出来的featuremap。大小为[b,h,w,c]。

学术飙·2020-09-11 21:42

记录一些Tensorflow小知识点

时光杂货店·2020-09-10 21:58

SSD 论文理解

//github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd摘要提出目标检测方法SSD：one-stage的检测方法，不需要额外的proposal生成过程；将bbox的输出空间离散化到每个featuremap

JustForYouW·2020-09-10 21:09

Feature Pyramid Networks for Object Detection

神经网络的方法只需要在最后一层featuremap上做预测，也能获得比较好的结果了，如下图(b)。但是对于小物体，表现还是不太好，所

smallplum123·2020-09-10 17:30

1X1卷积核到底有什么作用呢？

对于单通道的featuremap和单个卷积核之间的卷积来说，题主的理解是对的，CNN里的卷积大都是多通道的featuremap和多通道的卷积核之间的操作（输入的多通道的featuremap和一组卷积核做卷积求和得到一个输出的

duo'la'mi'ya·2020-09-10 17:02

深度学习面试题总结

描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图featuremap数。

纸上得来终觉浅～·2020-09-10 16:41

FPN 检测网络解析

将bottom-up中涉及到的featuremap依据先后顺序依次命名为[C2,C3,C4,C5]，t

perfects110·2020-09-10 15:02

目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）

而SSD算法则利用不同卷积层的featuremap

阿飞大魔王·2020-09-10 15:08

深度学习调参总结（卷积、初始化、激活函数）

a)featuremap数目的最佳选择为16的倍数。b)stride的最佳选择为1，2，4。c)合理确定kernelpad。

upDiff·2020-09-10 13:29

SSD论文浅析

SingleShotMultiBoxDetectordeepsystems背景因为YOLOV1带来的快速的检测速度，而准确率却远不如faster-rcnn，而且前面博文所说，YOLOV1只在一个gridcell中预测一种class，并且只在最后一层的featuremap

ThereIsNoSpoon_·2020-09-10 12:40

CNN 中， 1X1卷积核的作用

1x1卷积核只有一个参数，当它作用在多通道的featuremap上时，相当于不同通道上的一个线性组合，实际上就是加起来再乘以一个系数，但是这样输出的featuremap就是多

bebr·2020-09-10 10:38

《机器学习系列教程》神经网络的入门级算法

/img/ch4/image1.png)]4.1.2模型结构LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个Feature

缠禅可禅·2020-09-10 09:46

RPN：Region Proposal Networks (区域候选网络)

得到用来预测的featuremap：图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维featuremap，准备后续用来选取proposal。

-流风回雪-·2020-08-26 16:11

centernet(objects as points)的尝试[基于tf.slim]

其中我感觉下面这张图最能代表核心思想：网络的主要结构是通过一个backbone生成网络生成Featuremap，再通过带分支的检测头分别预测物体的中心点，物体的宽高和heatmap。下

fegggye·2020-08-26 14:56

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