featuremap 第12页

SSD学习小结

千金不·2020-08-18 16:34

为什么SSD(Single Shot MultiBox Detector)对小目标的检测效果不好？

转载网址：https://www.zhihu.com/question/49455386SSDisaclassawareRPNwithalotofbellsandwhistles.每一个featuremap

XYYHLark01·2020-08-18 14:43

1X1卷积核到底有什么作用

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3）减少卷积核参数（简化模型）部分转载自caffe.cn作用：1.实现跨通道的交互和信息整合2.进行卷积核通道数的降维和升维3.对于单通道featuremap

wonengguwozai·2020-08-17 17:07

Sub-pixel Convolution(子像素卷积)

采用CNN对featuremap进行放大的方法，除了有decon

framebreak·2020-08-17 16:06

论文DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）解读

论文地址：arxiv-paper实现代码：githubIntroductionDenseNet在ResNet的基础上(ResNet介绍)，进一步扩展网络连接，**对于网络的任意一层，该层前面所有层的featuremap

DFann·2020-08-17 15:00

Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

2.Approach2.1PartialconvolutionallayerW是卷积核，X是当前窗口图像或者featuremap，M是X对应的mask，1是和M尺寸相同的矩阵，只是1中的元素全为1。

想要成为学霸的渣渣·2020-08-17 14:43

[ZFNet论文阅读] Visualizing and Understanding Convolutional Networks

论文地址：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks概述1.提出通过可视化featuremap的方法来“诊断”网络，并提出比Alexnet更好的网络结构

lengyuenanfeng·2020-08-17 13:17

弄明白感受野大小的计算问题

目录感受野Receptivefield(RF)的概念卷积输入输出的大小关系感受野的计算参考资料感受野Receptivefield(RF)的概念卷及神经网络中每一层输出的特征图(featuremap)中的每一个像素映射到原始输入图像的区域大小

Yee_Ko·2020-08-17 12:36

论文笔记：Densely Connected Convolutional Networks

DenseBlock:每一层只增加k=4个featuremap然后跟前面的所有concat，再BN-->ReLU-->Conv（一般k=12）整体结构：DenseBlock之间是Conv和PoolingBottlenecklayers

这题我会啊·2020-08-17 11:07

第五章（1.8）金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet

1.1模型结构LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元

两只橙·2020-08-17 10:36

我的第一个可视化VGG

288行代码调整图片尺寸203行图片路径代码记得调用的是预设值的参数，在vgg.npy里面此时用的工具包配置有注释的版本在C:\Users\10477\PycharmProjects\tf1x\featuremap.py

S.T.A.R.·2020-08-17 04:19

深度学习感受野（VGG网络为例）

blog.csdn.net/program_developer/article/details/809587161.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

辣大辣条·2020-08-17 01:49

2019/6/8CS231n课程笔记（批量归一化、监控训练过程、优化超参数）

在卷积层后面进行批量归一化的时候，不仅对训练数据进行批量归一化，对featuremap也将进行这一操作。对于tanh这种激活函数，我们需要控制饱和的程度，不

荣荣闲不住·2020-08-16 12:34

One-Class Classification入门

样本标签样本经过CNN（编码网络）得到Featuremap然后再经过CNN（解码网络）得到预测值，预测值

a819411321·2020-08-15 22:52

感受野计算

本文参考在卷积神经网络中，感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。"""

无左无右·2020-08-15 17:45

关于 CNN对图像特征的位移、尺度、形变不变性的理解

个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”（Equivariance），由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值，所以不论上一层特征图谱（featuremap）中的某一特征平移到何处，卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值

voxel_grid·2020-08-15 00:56

【pytorch】用tensorboardX可视化特征图

importtorchvision.utilsasvutilsfromtensorboardXimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter(log_dir='logs',comment='featuremap

快乐成长吧·2020-08-14 18:54

感受野的计算

感受野定义了featuremap上的一个点来自于原图的范围。规则1:stride的计算，某一层的stride等于之前所有层的stride的连乘积。

qq_23150675·2020-08-14 18:43

ICCV2017_S3FD：Single Shot Scale-invariant Face Detector

论文想解决的问题：人脸目标太小的话，anchor-baseddetector性能急剧下降；四个spotlight：1类似SSD，多个featuremap预测不同尺度的人脸，但没有像FPN一样，上下层featuremap

胡豆豆爱学习·2020-08-14 17:19

【Tensorflow】LeNet-5训练MNIST数据集

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FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。

TalkU浩克·2020-08-14 17:24

python-caffe接口学习（Solving in Python with LeNet）

master/examples/01-learning-lenet.ipynb[(k,v.data.shape)fork,vinsolver.net.blobs.items()]//利用此命令，可查看featuremap

_飞奔的蜗牛_·2020-08-14 17:50

a_func_a_day_in_python_numpy.ndarray与mxnet.ndarray.NDArray的转换

a_func_a_day_in_python0.简介numpy.ndarray是pythonnumpy工具包中的N维数组对象，NDArray是mxnet中存储的N维数据格式，类似于caffe中的blob结构，可以用于存储各类数据，包含featuremap

胡豆豆爱学习·2020-08-14 15:11

跨镜追踪（行人重识别Person Re-identification）读书笔记（四）

如下所示，输入图片经过backbone后得到C×H×W的featuremap，首先采用类似PCB的做法，对

muyun0211·2020-08-14 14:47

keras 输出模型某一层featuremap

importkerasimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportModelx_test=np.random.rand(1,128,128,3)model=keras.models.load_model('maymodel.model')layer_model=Model(inputs=model.input,outputs=model.layers[7].outpu

lykhahaha·2020-08-14 11:09

经典网络结构总结--SENet系列

SE模块具体实现解释：对于尺寸为H×W×C的特征图，首先通过全局平均池化对每个featuremap进行压缩，得到1×1×C的实数数列，这一步骤称作

有时候。·2020-08-14 00:35

SSD详解（二）

而SSD算法则利用不同卷积层的featuremap进行综合也能达到同样的效果。

xunan003·2020-08-13 23:37

目标检测中anchor那些事（一）

示意图如下： anchor框的生成一般是以featuremap上的坐标点为锚点，滑窗式的生成，例如ssd中，产生ancor框的featuremap有conv4_3、fc7、conv6_2、conv7_

仙女修炼史·2020-08-13 22:23

[pytorch]可视化feature map

[pytorch]可视化featuremap可视化代码：transform函数：numpy转为PIL:tensor转为PIL：训练过程中调用可视化函数直接load预训练好的model并输出featuremap

超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 22:56

感受野的详细介绍

在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。

Liam_Fang_·2020-08-13 21:11

卷积神经网络中的参数计算

举例1：比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个featuremap，下图中，有6个5x5x3的卷积核，故输出6个featuremap

weixin_30416871·2020-08-13 20:31

caffe可视化各层feature map（附python脚本）

通过查看各层featuremap可以更好地观察各层的输出，以及各层的效果。

逼疯代码·2020-08-13 17:15

pytorch-经典的网络架构

我们在使用pytorch构建网络架构的时候，不需要关心featuremap的尺寸，我们只需要关心输入输出的channels。在VGG中是使用maxpooling

lp_oreo·2020-08-13 17:00

Couple Net论文阅读笔记

CouplingGlobalStructurewithLocalPartsforObjectDetection背景：R-FCN在利用了FCN之后，目标检测的效果仍然十分可观并在速度上有较大提升，比fasterr-cnn快2.5-20倍，R-FCN利用的是卷积产生的位敏得分featuremap

Arch学灰·2020-08-13 17:08

论文：Feature Pyramid Networks for Object Detection 阅读笔记

E8%AE%BA%E6%96%87-SSD%E5%92%8CFPN/二、流程在RPN+FASTR-CNN里边嵌入FPN的流程图1、第一种不知是不是存在，与第二种的差别，就是最后的rol不是在不同的层级的featuremap

code-life·2020-08-13 15:18

pytorch dilated convolution的感受野，特征图尺度及padding计算

Dilatedconvolutiondilatedconvolution即空洞卷积，它的出现有效的解决了featuremap感受野单一的情况。

小小小绿叶·2020-08-13 15:45

tensorflow深度学习网络的feature map保存为图片

保存featuremap就是对你的代码有两个地方修改下就好了。

小铭同学的博客·2020-08-13 14:30

pytorch框架学习第六次作业——nn网络层

padding=0，stride=1，dilation=0其中inputshape=（3，5，5），数据如下kernelsize=3*3，第一个卷积核所有权值均为1，第二个卷积核所有权值均为2，计算输出的featuremap

Aidanmomo·2020-08-13 12:17

PyTorch入门实战教程笔记（六）：基础张量操作3

比如，现在有一个张量A、B，将B扩展成与A相同的维度，假设A是featuremap，B为偏置，A[4,32,14,14],B:[32]，那么怎么办呢，可进行如下图扩展，要注意，扩展一定是先从小维度

Star·端木·2020-08-13 12:53

faster rcnn生成全图anchors

为了方便可视化，我们假设：原图大小为10*10，featureMap_size=(5,5),base_size=2,ratios=[0.5,1,2],scales=[0.5,1,2]。

qq_23936173·2020-08-13 10:02

图文展示目标检测的现代发展历史

、物体定位三、物体检测四、语义分割五、实例分割六、关键点检测重要的CNN概念一、特征^[A4,A5,A8]^（图案,神经元的激活值,特征检测器）二、感受野^[A2]^(单个特征点对应的原图的区域)三、FeatureMap

哪咔吗·2020-08-12 15:07

Inception V1理解及pytorch实现

在Inceptionv1中1*1卷积用于降维，减少参数量和featuremap维度。

嘻哈过路人·2020-08-12 13:25

Feature Pyramid Networks

构建特征金字塔，利用一次网络前向传播计算不同大小的featuremap，在不同的featuremap上做prediction网络前向传播，featuremap大小逐渐变小，特征从local到global

fo4rever·2020-08-11 23:03

FPN解读

rcnn系列在单个scale的featuremap做检测(b)，尽管conv已经对scale有些鲁棒了，但是还是不够。

爆米花好美啊·2020-08-11 04:20

深度/机器学习基础知识要点：CNN、ResNet、DenseNet

*M->[FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式其中，AAA是卷积层输出的featuremap，D是深度动态计算过程Pooling层输出值的计算Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉FeatureMap

szZack·2020-08-11 01:37

反卷积原理 + pytorch反卷积层参数output_padding

Valid指不进行padding操作，而same则是通过padding使得卷积之后输出的featuremap尺寸保持不变(相对于输入图片)。当然，same模式不代表完

T-Jhon·2020-08-10 10:04

模型压缩：关于MobileNet和ShuffleNet v1v2一些点

1.MobileNet(2017):将传统卷积改成depthwiseseparableconvolutions(每个kernel只和对应的一个channel的featuremap进行卷积操作)&&pointwise1

NirHeavenX·2020-08-10 00:35

神经网络参数优化

而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入featuremap尺寸和输出featuremap尺寸不变（画个图算一下就可以发现），2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。

chen_gong_ping·2020-08-09 20:45

keras 训练保存网络图，查看loss，acc，单张图片推理，保存中间feature map图，查看参数...

目录训练脚本，同时打印网络结构，保存了网络图和loss，acc图，保存训练的模型加载模型（这里只加载模型文件包括了网络），单张图片预测显示中间某层的featuremap比如看conv2d_1(Conv2D

无左无右·2020-08-09 03:09

空间金字塔池化Spatial pyramid pooling net,用于语义分割

第二：由于把一个featuremap从不同的角度进行特征提取，再聚合。第三：同时也在objectrecongtion增加了精度。

醒了的追梦人·2020-08-08 19:47

神经网络运算量的计算

普通卷积卷积的运算一般的实现就是转化为矩阵乘法运算，首先来看一下卷积运算的简单的示意图：首先左上角定义了输入和输出的featuremap的形状，假设卷积核大小是(K,K)

海清河宴·2020-08-08 00:14

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