featuremap

18-CCNet-Criss-Cross-Attention-for-Semantic-Segmentation

how下图蓝色点为待处理像素点,处理后得到结果为红色点:（a）是Non-local，含蓝色中心的featuremap是输入，分为上下两个分支处理：深绿色分支代表已经完成Non-local操作，得到了(绿色的深浅则代表了当前位置与蓝色中心点的相关性大小
jiyeyong·2020-08-05 11:34

【Deep Learning】VGG16之feature map学习笔记

最近学习BeautyGAN需要用到VGG16提取的featuremap进行训练，简单学习了一些关于VGG16和featuremap相关的内容。
CrazyCoder1992·2020-08-05 10:58

关于深度学习人工智能模型的探讨（八）（2）

以图片识别的卷积神经网络为例:C1层是一个卷积层，由6个FeatureMap特征图构成。C1层特征图中每个神经元与输入中55的邻域相连。C1层特征图的大小为2828像素
weixin_44575651·2020-08-05 08:51

卷积神经网络技巧总结（非常棒）

原文地址：https://www.cnblogs.com/databingo/p/9503098.html前提名词featuremap:特征图,卷积核的输入和输出都被称为featuremap卷积核技巧0x01
csdnforyou·2020-08-04 13:05

【one stage-经典检测网络】SSD:Single Shot MultiBox Detector

主干网络2.2SSD-训练先验框和gt的匹配方法损失函数先验框难样本挖掘数据增强训练流程总结-图预测数据集参考网络介绍1.网络简介本文是一个singlestage的网络，整体比较简单，SSD主要根据每个featuremap
我叫林克不叫塞尔达·2020-08-04 12:32

深度学习之图像分割网络FCN、MaskRCNN总结

注意不一定要是1121，全卷积114096这个只是将全连接层转为全卷积层，是114096，如果我压根就没有全连接层，我全是卷积层，那么最终得到161621也是很正常），它经过上采样后得到343421的featuremap
weixin_33602281·2020-08-04 04:01

YOLOV3详解(原理，结构，keras版本代码详解)

zhuanlan.zhihu.com/p/34945787GitHub地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3算法的基本思想：首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定size的featuremap
HeyMrYu·2020-08-03 23:59

卷积神经网络简单介绍

卷积层卷积层是一组平行的特征图（featuremap），它通过在输入图像上滑动不同的卷积核并运行一定的运算而组成。
空格为什么不行·2020-08-03 19:01

记录2019届秋季校园招聘笔试：虹软（2018.8.4）

3.卷积featuremap尺寸计算，需要多少次乘法运算。4.和的大小与1的对比。5.边缘检测算子，Sobel算子的卷积模板。6.空间坐标变换中的变换矩阵，哪些位置代表平移。7.傅里叶变换。
leogo17·2020-08-03 18:39

深度学习之卷积网络attention机制SENET、CBAM模块原理总结

年的世界冠军，SE全称Squeeze-and-Excitation是一个模块，将现有的网络嵌入SE模块的话，那么该网络就是SENet，它几乎可以嵌入当前流行的任何网络，那么为什么会引出这个东西呢，来看下图：一个featuremap
weixin_33602281·2020-08-03 11:16

YOLO3代码解析

predbox进行训练,而在SSD或者其他的里面是可能选择多个的定位算法中解码和Loss的计算是核心内容,各个算法在解码时,虽然思想差不多,但是还是有些小的区别,这里进行一个汇总比较(1)所谓的解码,就是从featuremap
hnshahao·2020-08-03 00:08

ROIpooling是什么

ROI操作的基本介绍roi是在原图中的感兴趣区域，可以理解为目标检测的候选框也就是regionofproposals，我们将原图进行特征提取的时候，就会提取到相应的featuremap。
沙雅云·2020-08-02 14:25

deep learning General Design Principles

从input到output，featuremap的宽和高基本都会逐渐变小，但是不能一下子就变得很小。比如你上来就来个kernel=7,stride=5,这样显然不合适。
Xyanxmu·2020-08-01 02:13

Pooling

pooling的输入是卷积核后得到的featuremap，然后选择某种方式对其进行压缩。如图，就是对featuremap2*2领域内的值，选择最大值输出到下一层，称作maxpooling。
叨逼叨小马甲·2020-07-31 21:06

学习分享：CNN（持续更新）

2.1.3卷积核2.1.4特征图（featuremap）2.2池化（pooling）2.2.1what池化？2.2.2why池化？2.2.3how池化？
liz_lee·2020-07-31 19:41

CNN：Convolution padding 卷积过程padding的意义

Padding为了不丢弃原图信息为了保持featuremap的大小与原图一致为了让更深层的layer的input依旧保持有足够大的信息量为了实现上述目的，且不做多余的事情，padding出来的pixel
shasha6·2020-07-30 16:41

ROI Pooling和ROI Align详解

ROIPooling思想：利用区域均分池化的操作，将任意大小的featuremap转换为同一尺度。上图中对于任意featuremap，进行4x4的区域均分，并对每个区域进行maxpooli
hey_jude1719·2020-07-29 23:53

Object Detection（三）Faster R-CNN

FastR-CNN,这是本系列的第三篇FasterR-CNN在上一篇介绍FastR-CNN的blog中介绍了，FastR-CNN对整张图像提特征，再使用RoIPooling根据proposal从全图的featuremap
EwanRenton·2020-07-29 01:28

卷积神经网络CNN介绍：结构框架，源码理解

每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（featuremap
whiteinblue·2020-07-28 23:28

ReLU激活函数的非线性性质

非线性激活函数：同一般的神经网络相同，采用非线性激活函数能够使网络全过程训练摆脱单一的线性关系，让featuremap获得的特征更加符合现实。
幻灵H_Ling·2020-07-28 21:53

小白入门学习卷积神经网络

卷积神经网络的特点：（1）局部相关性：相邻的像素结合起来表达一个特征，距离较远的像素影响较小随着层数的增加，featuremap里面的点映射到原图的感受野越来越大不仅仅可以适用于图像，其它具有局部相关性的数据均可以尝试卷积网络处理带来一定的遮挡不变性
爱学习的人工智障·2020-07-28 20:29

卷积神经网络中全连接层工作原理的解释

在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（featuremap）转化成（N*1）一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？
Steven_ycs·2020-07-28 20:16

原来CNN是这样提取图像特征的。。。

1.卷积操作假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是FeatureMap，后面会讲），如下所示：下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作（其实就是简单的点乘运算
weixin_33737774·2020-07-28 17:41

第9章 卷积网络

其用*表示为：在卷积网络中x称为输入(input)w称为核函数(kernelfunction)s输出有时称为特征映射(featuremap)2.离散卷积和互关
Infinite_Ryvius·2020-07-28 14:06

CNN卷积层神经元数量、连接数量、权重数量的计算

1.神经元的数量：和输入层类似，输出维度是多少，神经元就有多少featuremap大小*featuremap数量2.连接数量：全连接：输入层神经元数量*输出层神经元数量CNN局部连接：故由于局部连接机制
mylibrary1·2020-07-28 14:58

风格迁移

底层的网络记录图像的纹理，高层的网络记录图像的内容，当一张图像输入到网络中后，就会将这些信息储存在featuremap中。而风格迁移，可以认为是将图a中的内容用图b的风格给画出来。
i96jie·2020-07-27 23:46

再读Faster RCNN

imagecaption这个任务中，论文“Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention”中是对VGG-19的conv5_3的featuremap
小蜗牛zye·2020-07-27 12:21

如何区分并记住常见的几种 Normalization 算法（转）

image.png这些归一化算法的主要区别在于操作的featuremap维度不同。如何区分并记住它们，
wxfu2010·2020-07-24 14:43

pytorch1.0.0 如何载入部分模型

0.载入部分模型的motivation可视化featuremap迁移学习...1.保存torch.save(model.state_dict(),'.
*小呆·2020-07-16 07:25

TextCNN的PyTorch实现

如果你不了解CNN，请先看我的这篇文章CS231n笔记：通俗理解CNN下图的featuremap是将一句话中的各个词通过Word
数学家是我理想·2020-07-16 06:29

tf.nn.max_pool实现池化操作

tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)参数是四个，和卷积很类似：value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是featuremap
lcczzu·2020-07-16 01:03

Interpretable Convolutional Neural Networks笔记

通过mask使得网络部分激活mask的数值以一点为中心的L1或L2距离衰减，值域范围是tau到-tau最小化的目标是负X（featuremap）和T（template）的互信息（希望互信息大，X和T相关性高
kaka19880812·2020-07-16 01:27

tf.nn.max_pool实现池化操作

tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)参数是四个，和卷积很类似：value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是featuremap
YLiuY·2020-07-15 23:39

学习记录之FCN

1.传统的CNN网络传统的CNN在卷积层之后会连接若干个全连接层，将卷积层产生的featuremap映射成一个具有固定长度的特征向量。
济南小方老师·2020-07-15 19:54

Eltwise层解析

我们普遍认为，像这样的“encoder-decoder”的过程，有助于利用较高维度的featuremap信息，有利
abc1676167·2020-07-15 14:02

经典CNN网络（Lenet、Alexnet、GooleNet、VGG、ResNet、DenseNet）

Alexnet（2012）卷积部分都是画成上下两块，意思是说把这一层计算出来的featuremap分开，但是前一层用到的数据要看连接的虚线。
北落师门XY·2020-07-15 07:52

深度学习笔记（七）SSD 论文阅读笔记简化

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。算法的主网络结构是
weixin_30871905·2020-07-15 03:01

2019-09-03 Grad-CAM++ 原理及实现

GradCAM++vsGradCAM优点定位更准确更适合同类多目标的情况原理和gradcam一样，都基于假设：某类的得分是权重和featuremap点积而来。
tj253750329·2020-07-14 23:07

【经典卷积网络】LeNet-5网络解析

该网络共有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。
DawN、·2020-07-14 14:18

RoI pooling layer解读

ROIpooling作用有两点：（1）根据输入image，将ROI映射到featuremap对应位置，映射是根据image缩小的尺寸来的；（2）将得到的RoI映射在featuremap上得到的RoIfeatureregion
xunan003·2020-07-13 22:42

深度网络推理加速（Towards Lightweight Convolutional Neural Networks for Object Detection）

1，通过增大featuremap的尺寸，减小通道数可以得到准确率且快的检测模型，这么做的依据是对于实际的很少类别的目标检测问题，用于解决多类别分类问题的网络中很多通道是冗余的。
ss_thbcr·2020-07-13 13:30

Convolutional Neural Networks for Speech Recognition///2014

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。在输入层，如果是灰度图片，那就只有
catchtheStar·2020-07-13 12:21

【文章解读】FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection

二、回顾Anchor分配机制上图是来自于SSD的分析，对于不同尺度大小的featuremap，
Hi_AI·2020-07-13 05:02

Inside-Outside Net：ion

Contribution本文主要关注目标检测过程中的上下文信息以及多尺度信息两个方面，提出了Inside-OutsideNet:InsideNet:采用skipingpooling的方式连接不同卷积层输出的featuremap
看不见我呀·2020-07-13 04:33

论文《Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with skip pooling and Recurrent Neural Networks》

Contribution本文主要关注目标检测过程中的上下文信息以及多尺度信息两个方面，提出了Inside-OutsideNet:InsideNet:采用skipingpooling的方式连接不同卷积层输出的featuremap
yj_isee·2020-07-12 23:33

features.conf配置文件参数配置

配置features.conf,主要需要设置featuremap与applicationmap标签中的参数。Featuremap用于配置需要触发的按键。
ht8326·2020-07-12 22:54

关于CNN中特征图大小的计算公式

一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明featuremap的大小确实等于这个式子的计算结
weixin_30763397·2020-07-12 06:13

Faster-RCNN tensorflow 程序细节

github.com/endernewton/tf-faster-rcnnbackbone，例如vgg，conv层不改变feature大小，pooling层输出(w/2,h/2)，有4个pooling所以featuremap
weixin_30537391·2020-07-12 06:10

卷积参数个数计算和卷积运算过程

表示卷积的核的大小，最后一个２表示输出层的２个ｃｈａｎｎｅｌ一个ｃｈａｎｎｅｌ的卷积计算过程：这是ｋｅｒｎｅｌ的参数：这是计算过程：多个ｃｈａｎｎｅｌ的卷积计算过程：这是ｋｅｒｎｅｌ的参数：这是计算过程：即对于输入featuremap
weixin_30455067·2020-07-12 06:11

OCR研究现状

2、刚好现在在公司做OCR和STR,现在主流的方法是CNN（基于featuremap的文
weixin_30239339·2020-07-12 05:46
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