featuremap

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

深度学习之图像分割(一)：FCN

1、FCN：修改VGG网络，基于解码的方法FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样，
water_93·2020-07-12 05:38

RoIPooling和RoIAlign理解

一）、RoIPooling这个可以在FasterRCNN中使用以便使生成的候选框regionproposal映射产生固定大小的featuremap先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理针对上图
ywfwyht·2020-07-11 19:54

Fast RCNN论文总结

2.FastRCNN目标检测流程第一步，将这个完整的图片经过若干卷积层与maxpooling层，得到一个featuremap。第二步，用selectivesearch算法从这完整的图片中
行者无疆兮·2020-07-11 16:07

论文笔记：用于语义分割的全卷积网络(FCN)

介绍通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featuremap）映射成一个固定长度的特征向量，以AlexNet为代表的经典CNN结构适合图像级的分类和回归任务，因为最后得到整幅图像的的数值描述
在北方玩弹子球·2020-07-11 01:10

可分离卷积-Separable Convolutions

经典卷积层一般卷积神经网络中，卷积运算的是使用与输入的featuremap相同channel大小的kernel，kernel的每个通道与输入的每个通道对应卷积然后相加就得到输出feature的一个通道上的一个数据点
Spratumn·2020-07-10 23:33

Pytorch从入门到放弃（8）——可视化FeatureMap(特征图)

在Pytorch的实际使用中，有时我们不仅要提取模型的中间层特征，甚至有时我们需要可视化模型的中间层特征，特别是在写论文的过程中，即可以补充一下文章的篇幅，也可以虎一虎外行人，让他觉得好牛逼好高大上啊。下面开始进入主题：其实很简单，想要哪一层的特征图直接提取那一层的输出即可，并将那一层的特征图可视化即可。首先，我们需要看一下网络都有哪些层，这个我在Pytorch从入门到放弃（3）里面就已经说明了如
澎湃de家夥·2020-07-10 22:46

目标检测——Faster R-CNN 详解、Pytorch搭建、训练自己的数据集

ok进入正题~1FasterRCNN论文详解FasterRCNN网络就是：1)卷积网络去掉全连接层的FeatureMap；2)Feat
MuBaicao·2020-07-10 19:30

PSPNet网络要点

基础层经过预训练的模型(ResNet101)和空洞卷积策略提取featuremap,提取后的featuremap是输入的1/8大小featuremap经过PyramidPoolingModule得到融合的带有整体信息的
ziyouyi111·2020-07-10 15:47

基于深度卷积神经网络的VHR遥感图像城市建筑物语义分割（论文）

本主要采用Unet作为基础框架，并将Resnet中的从残差结构引入进来，与Uet一样都有一个encoder部分用于下采样提取信息，decoder不分用于恢复featuremap的分辨率。
weixin_46031093·2020-07-10 11:20

CNN中 全局池化和全连接层的相对讨论

一般情况下，在全连接层之前，我们会把池化的featuremap进行flatten，比如200个3x3，会拉成1800x1的列向量，而后如果设置了50个神经元，则系统会生成50个1x1800的矩阵跟你的featuremap
罗小丰同学·2020-07-10 10:45

Dilated Convolution介绍

1.问题背景语义分割，目标检测检测任务需要高分辨率的featuremap来获得更准确的结
二极管具有单向导电性·2020-07-10 05:46

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图(featuremap)映射成一个固定长度的特征向量。
小镇大爱·2020-07-09 23:49

ResNet-50 结构

ConvBlock，输入和输出的dimension是不一样的，所以不能连续串联，它的作用本来就是为了改变特征向量的dimension因为CNN最后都是要把输入图像一点点的转换成很小但是depth很深的featuremap
like_study_cat·2020-07-09 19:28

[Paper Weekly]Feature Pyramid Networks for Object Detection

目前目标检测的算法大量采用卷积神经网络做特征提取，但是大多只利用了单层的featuremap，例如faster-rcnn、yolo等。
leontp·2020-07-08 13:38

faster rcnn源码解析

pytorch-faster-rcnn，部分参考和借用了以下博客的图片[1]CNN目标检测（一）：FasterRCNN详解姊妹篇maskrcnn解析整体框架首先图片进行放缩到W*H，然后送入vgg16(去掉了pool5)，得到featuremap
爆米花好美啊·2020-07-08 10:19

深度学习——全连接，局部感知，权值共享，卷积输入输出的个人理解

例如前一层的卷积输出50个featuremap（图片大小为4X4），全连接层输出的是500个神经元（输出500个数字），则每一个神经元对应4X4X50=800个参数（卷积操作输出一个数字），这一层全连接层和总共有
simple丨li·2020-07-08 08:24

使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（三）:卷积神经网络训练和数据扩充

（这些神经元的形式被称为特征图[featuremap]）3，池化：对输
Journey-Go·2020-07-08 07:24

Mask R-CNN中的mask分支理解

1.结构：mask分支处理ROI得到固定尺寸的14*14*80的featuremap，需要注意的是target不一定都是14*14的，阅读源码之后发现对targ
scut_salmon·2020-07-08 04:47

论文笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

关键：不对特征进行重采样在不同的尺度&比例的defaultbox下（其实就是Anchor），将BBox的输出空间离散化成每个FeatureMap中的点使用了Multi-scale输出，预测时输出的是分数
Richard_Che·2020-07-08 04:31

用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module

用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule主要思想：对于一个中间层的featuremap：,CBAM将会顺序推理出
清风.伴酒.·2020-07-08 01:05

CNN中卷积核数和输出通道数的关系

如果一个卷积核会有三个通道，每个卷积核对三个通道的图片卷积然后相加得到一个featuremap(此时为一个二维矩阵)。有一个动态图展
co2e·2020-07-07 21:47

yolov3总结

**Cx,Cy是featuremap中gridcell的左上角坐标，在yolov3中每个gridcell在featuremap
Better-1·2020-07-07 17:26

KDD_2018_notes Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction

空洞卷积存在的问题对于空洞卷积来讲，卷积后的featuremap中，相邻两个pixel来自于上一层featuremap中完全不同的两组点，因而很容易造成网格状态论文给出的改进方法空洞卷积分解原文认为，空洞
lirt15·2020-07-07 13:15

卷积网络中的感受野详解

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）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。
那记忆微凉·2020-07-06 21:48

dilated convolution (扩张卷积) 输入输出特征图尺寸大小关系以及 receptive field (感受野) 计算

1.输入输入出特征图尺寸大小的关系更多例子可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56940729带有扩张卷积的输入与输出特征图featuremap的大小关系为：其中，p->
机器AI·2020-07-06 08:45

论文阅读四：结合mmdetection代码理解FCOS目标检测算法

一、网络整体框架C3，C4，C5是基础网络输出的featuremap，P3，P4
女AI程序猿的进阶史·2020-07-06 06:52

ZFNet 论文阅读

该工具向我们展示了在模型中，输入刺激如何激活每一层的单个特征地图（featuremap)并让我们能够观察到，在训练中特征是如何进化的，以及诊断模型中潜在的问题。
passion&patience·2020-07-06 03:43

feature map可视化学习记录

任务内容：网络中间层featuremap可视化。初步思路：学学别人。成果：找到了这篇文章。
熊猫掠夺者·2020-07-06 02:52

模型压缩 - Quantization Mimic

Mimic前身是知识蒸馏，属于迁移学习算法过程：1、训练一个FP32的教师网络（TeacherNetwork）2、对featuremap进行量化，得到量化后的教师网络
weixin_30299709·2020-07-05 20:59

卷积网络中的通道(Channel)和特征图

www.jianshu.com/p/bf8749e15566https://www.cnblogs.com/lfri/p/10491009.html今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（featuremap
开心的喜茶·2020-07-05 18:04

attention map注意力可视化 feature map可视化

resize，再与原图相乘2.每次输入一张图片，利用model.predict获取某一层的featuremap的输出imageattentionvisualization参考博客1kerasattentionHowtoVisualizeYourRecurre
lgy_keira·2020-07-05 18:10

【深度学习】卷积神经网络简介

y=x*wy=output特征图featuremap;x=input;
aikikia·2020-07-05 17:05

SSD: Single Shot MultiBox Detector解读

贡献和特点SSD最大的贡献，就是在多个featuremap上进行预测，这点我在上一篇FPN也说过它的好处，可以适应更多的scale。
爆米花好美啊·2020-07-05 17:33

群卷积（Group Convolution）

我们假设上一层的featuremap总共有N个，即通道数channel=N，也
JerrySing·2020-07-05 16:07

SSD系列算法原理讲解----（1）SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）（笔记）

One-stage方法）-WeiLiu在ECCV2016提出-直接回归目标类别和位置-不同尺度的特征图上进行检测-端到端的训练-图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度SSD系列算法原理介绍主干网络：VGGNet多尺度FeatureMap
奔跑的小仙女·2020-07-05 09:38

深度学习模型压缩

1.调整卷积模式（1）引入1*1的卷积降维--inceptionV1例如GoogLenet，假设输入是28✖️28✖️192的featuremap，1*1的channel是64，3*3的channel是
林林宋·2020-07-05 07:48

多尺度（multi-scale）目标检测方法

2、金字塔特征预测将输入图片转变成featuremap，在featuremap层面上来进行尺
索隆啊·2020-07-05 06:05

论文阅读 || 深度学习之目标检测 -- Faster R-CN

1FasterRCNN操作流程1.卷积层（convlayer）：【输入为整张图片，输出为提取的featuremap】用于提取图片的特征，比如VGG16。
magic_ll·2020-07-05 00:54

多尺度特征融合

对比一般的目标检测backbone,比如Vgg网络的特点是多层次的提取特征，称为featuremap。CNN卷积神经网络的层数的加深的过程，是特征提取从低层次到高层的语义特征的提取过程。
jmu_sxc·2020-07-04 20:18

关于语义切割（semantic segmentation）网络中upsample方法总结

在编码阶段，主要任务是提取featuremap，一层一层的进行downsample以保留最重要的feature。
ibelievefly·2020-07-04 18:46

多通道(比如RGB三通道)卷积过程

今天一个同学问卷积过程好像是对一个通道的图像进行卷积，比如10个卷积核，得到10个featuremap，那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为30个featuremap吗，答案肯定不是的，输出的个数依然是卷积核的个数
haoji007·2020-07-04 17:40

深度学习Caffe实战（9）Windows 平台caffe用MATLAB接口实现训练网络和测试

前几篇博客介绍的都是用命令行训练和测试网络，这篇博客介绍如何用MATLAB接口实现训练和测试网络，window平台下caffe使用者本来就少，这方面的资料更少了，下一篇博客介绍如何利用MATLAB提取特征和可视化featuremap
蒲衣翁·2020-07-04 16:17

全连接的理解

首先是包含全连接的一幅图片：全连接把卷积输出的二维特征图（featuremap）转化成一个一维向量，也就是说：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，又进行了一次池化操作，输出了20个12x12
xiaoming_tju·2020-07-04 16:15

tensorflow BN

一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个163232*128(NWHC格式)的featuremap，那么上述参数都是128维的向量。其中γ和β是可有
Big-brother·2020-07-04 16:55

SSD算法分析

SSD算法分析1SSD算法概述2SSD整体流程3SSD中的重要概念3.1多尺度FeatureMap检测3.2DefaultBox3.2.1设计思路3.2.2参数计算4SSD网络架构与网络预测4.1网络架构
cs_hanweiqi·2020-07-04 13:02

【深度学习】多尺度的理解

2、像FPN特征金字塔网络，是在多个featuremap上面识别的话，但是是一次图像输入完成的，所以只是识别时间会稍微长一些，时间复杂度并不会增加吧。3、fasterrcnn多个anc
超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:15

标准卷积 & 深度可分离卷积 & 分组卷积的参数个数计算和计算代价

标准卷积标准卷积是一个一气呵成的操作，卷积核维度有四个维度，输入通道数*输出通道数*卷积核尺寸H*卷积核尺寸W假设：输入featuremap是一个尺寸为Wi*Hi，输入通道数为Ci的张量X，输出featuremap
梦坠凡尘·2020-07-04 12:50
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