featuremap

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。
水球喵·2020-03-08 08:15

卷积层的理解

31657315https://zhuanlan.zhihu.com/p/32299939https://zhuanlan.zhihu.com/p/33841176beginner献出拙见，我目前的理解是这样的：featuremap
cotecc·2020-03-07 03:17

CNN卷积各层的参数和链接个数的计算

https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/79382674一、CNN概述卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成（每个层有多个FeatureMap
alleNjord·2020-03-06 19:54

神经网络基本概念和知识

1.卷积的概念局部感知、权值共享、多核卷积典型卷积计算模型2.感受野的概念在卷积神经网络中，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。
肆不肆傻·2020-03-05 19:41

deep learning 目标检测（二）之SPPnet

快速在于：对于全部的图片，我们只需要计算一次Featuremap,然后在任意一个区域（子区域）池化这个Feature得到同一个大小的表达式。最后进入训练的探测器。这一步，避免了重复计算卷积特征。这篇
芸思·2020-03-03 06:01

tf.nn.max_pool()

其实用法和卷积很类似说明tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)参数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
我是谁的小超人·2020-02-26 02:08

tf.nn.max_pool

value,ksize,strides,padding,name=None)参数是四个，和卷积很类似：ArgsAnnotation第一个参数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
Niling·2020-02-24 02:48

ResNet 论文中的一个关于 1x1 conv 的细节

所以1x1卷积层的主要作用就是：进行featuremap的维度调整。bottle-neck主要是利用1x1卷积层降低网络参
月牙眼的楼下小黑·2020-02-23 14:16

DeepLab: Semantic Images Segmentation with DCNNs,Atrous Convolution,and Fully connected CRFs

Abstract用DL做semanticimagesegmentation，本文有threemaincontributions:atrousconvolution：提高featuremap的分辨率，不增加参数的前提下增大感受野
Zliang_hhh·2020-02-17 02:52

Deeplab

Deeplab系列是谷歌团队的分割网络.DeepLabV1CNN处理图像分割的两个问题下采样导致信息丢失maxpool造成featuremap尺寸减小,细节信息丢失.空间不变性所谓空间不变性,就是说比如一张狗的图
core!·2020-02-16 21:00

检测之旧文新读(二) --SPP-net

如何设计一个featuremap输出固定尺寸又保持特征有效的操作，这应该是作者最开始的动机。为什么会想到SPP（SpatialPyra
dlongry·2020-02-13 01:50

从头学pytorch(二十一):全连接网络dense net

DenseNet论文传送门,这篇论文是CVPR2017的最佳论文.resnet一文里说了,resnet是具有里程碑意义的.densenet就是受resnet的启发提出的模型.resnet中是把不同层的featuremap
core!·2020-02-06 18:00

[论文理解] Convolution with even-sized kernels and symmetric padding

文章从实验与原理上得出结论，偶数卷积之所以结果更差，是因为偶数卷积会使得featuremap偏移，即“theshiftproblem”，这将导致学习到的feature不具备更强的表征能力。本文提
aoru45·2020-02-02 21:00

在keras中获取某一层上的feature map实例

在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的featuremap，就像下面的图这样，怎么做呢？
今天好好吃饭了吗·2020-01-24 10:43

Faster R-CNN讲透版

Extractor用于对图像提取特征，得到featuremap
赵小闹闹·2020-01-06 21:42

TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式

tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)参数是四个，和卷积很类似：第一个参数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
xf__mao·2020-01-04 08:42

当输入不同尺寸的图像时，怎么做分类？

1.resizespp固定网格，把图像分局域，然后每个区域算，不管这个区域大小globalavg-pooling简单粗暴，管你featuremap有多大，一个featuremap就变成一个1×1的向量
涂山容容·2020-01-03 06:50

IoU Loss

IoU损失DenseBox DenseBox是全卷积网络，网络的输出大小为(；输出featuremap上的点确定一个检测框的样本，包含样本的信息度和该点到boundingbox四边的距离。
凉拌东坡肉·2020-01-02 10:03

Octave卷积学习笔记

Octave卷积的主题思想来自于图片的分频思想，首先认为图像可进行分频：低频部分：图像低频部分保存图像的大体信息，信息数据量较少高频部分：图像高频部分保留图像的细节信息，信息数据量较大由此，认为卷积神经网络中的featuremap
月见樽·2019-12-31 16:14

LetNet-5

C1层-卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6（6层）输出featuremap大小：28*28（32
一杭oneline·2019-12-29 17:35

Faster R-CNN 入坑之源码阅读

3.全卷积网络最后一层分为两个通道，（这里使用net称呼最后一层的featuremap，程序里就是使用的net）一个net送入
yanghedada·2019-12-27 03:06

ResNet和DenseNet

ResNet深度深每一个Inception宽度广一个Kernel（一个核KKD，设D个通道channel）就是一个对应的featuremap.第一个核会在每一个通道上都（卷积）走一遍，然后将对应每个通道的卷积值加起来
a微风掠过·2019-12-26 23:47

2019-01-03关于卷积，通道的汇总

卷积核就有几个通道例如原图有3个通道分别为x1,x2,x3矩阵，卷积核也有对应的3个通道分别为w1,w2,w3x1*w1得到一个数，x2*w2得到一个数,x3*w3得到一个数，三个数之和为原图通过这个卷积核卷积后得到的一个featuremap
kamin·2019-12-21 18:54

ROI Pooling 和 ROI Align

与之相对，在ROIAlign中双线性插值(BILinear)用于原图和featuremap对应位置的缩放,可保证空间对称性(Alignment)。
D_Major·2019-12-16 22:52

卷积神经网络CNN相关模型python案例（LeNet-5、Inception_v3）

一、卷积神经网络CNN卷积神经网络是通过卷积层(convolutions)和池化层(pooling)将特征从多个的通道(channel)生成FeatureMap，再通过全连接网络（fullconnections
nbszg·2019-12-16 17:59

CNN之池化层tf.nn.max_pool | tf.nn.avg_pool | tf.reduce_mean | padding的规则解释

tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding）最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding）input:通常情况下是卷积层输出的featuremap
驾驶辅助_刘华财·2019-12-07 22:00

Network in Network-读后笔记

使用一个由MLP组成的microneural网络作为非线性模型去扫描输入以提取特征图（featuremap）deepNIN就是将microneural以栈的形式
鸣祥·2019-11-30 22:51

深度学习-卷积神经网络（CNN）名词解析

个人微信公众号：AI研习图书馆，欢迎关注~深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~卷积核、卷积核个数、filter、channel和featuremap概念解释1.featuremap在CNN中的每个卷积层
算法之美DL·2019-11-29 16:39

prior_box_layer

参考网站：[http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73032867]概要：这一层完成的是给定一系列featuremap后如何在上面生成priorbox
_saule·2019-11-08 18:26

轻量级CNN模型之squeezenet

模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"firemodule"的卷积方式.设计策略主要用1x1卷积核,而不是3x3.减少3x3卷积核作用的channel.推迟下采样的时间.以获取更大尺寸的featuremap
core!·2019-10-31 17:00

ssd原理及代码实现详解

/abs/1512.02325来理解ssd.ssd由三部分组成:baseextrapredictbase原论文里用的是vgg16去掉全连接层.base+extra完成特征提取的功能.得到不同size的featuremap
core!·2019-10-29 14:00

论文阅读：GA-RPN: Region Proposal by Guided Anchoring

ROIalign、DCN的意思，它已经不是像RPN、SSD那样提前预定义好许多的anchor，而是根据目标的一些语义信息先将目标的中心点学出来，然后根据中心点附近的特征回归出ROI的w、h，这样就能在featuremap
贾小树·2019-10-22 22:32

yolov--15--史上最详细的Yolov3边框预测分析--改进

论文中边框预测公式如下：其中，Cx,Cy是featuremap中gridcell的左上角坐标，在yolov3中每个gridcell在
hy-lscj·2019-10-21 10:50

深度学习中CNN网络的感受野计算（Calculating Receptive Field of CNN）

为例感受野概念感受野计算公式—从第一层开始计算AlexNet感受野计算过程主要参考博客1主要参考博客2公式来源链接感受野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
jsk_learner·2019-10-18 16:43

语义分割-DeeplabV3 论文解读

论文中作者主要想解决/优化的语义分割方向的两个问题:一是featuremap的分辨率过低导致后续在恢复为原图分辨率时不够精确，二是对多尺度物体的检测表现不好。
Zero黑羽枫·2019-10-14 20:21

CNN卷积中多通道卷积的参数问题

卷积过程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，仍然是
dulingtingzi·2019-09-26 18:55

对全局平均池化（GAP）过程的理解

所谓的全局就是针对常用的平均池化而言，平均池化会有它的filtersize，比如2*2，全局平均池化就没有size，它针对的是整张featuremap.全局平均池化（GlobalaveragePooling
duanyajun987·2019-09-26 18:39

Pytorch的分组卷积

分组卷积分组卷积和普通卷积最大的不同就是卷积核在不同通道上卷积后的操作，在生成一个FeatureMap的前提下，普通卷积是在声明与input_c
新代小新·2019-09-18 16:17

SSD论文理解

article/details/95697809SSD论文贡献：1.引入了一种单阶段的检测器，比以前的算法YOLO更准更快，并没有使用RPN和Pooling操作；2.使用一个小的卷积滤波器应用在不同的featuremap
春暖and花开·2019-09-18 15:21

CNN简单理解 + Pytorch示例实现

相关概念FeatureMap和Channel图像在CNN中的存在形式，可以认为是FeatureMap（特征图）的叠加组合。
ProQianXiao·2019-09-16 16:26

深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式

深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式摘要:在深度学习中，为了提升数据传输带宽和计算性能，经常会使用NCHW、NHWC和CHWN数据格式，它们代表Image或FeatureMap等的逻辑数据格式
AIBOOM·2019-09-10 15:00

深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式

摘要:在深度学习中，为了提升数据传输带宽和计算性能，经常会使用NCHW、NHWC和CHWN数据格式，它们代表Image或FeatureMap等的逻辑数据格式（可以简单理解为数据在内存中的存放顺序）。
AIBOOM·2019-09-10 15:00

CNN的卷积核是单层的还是多层的？

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。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称
chufu3790·2019-09-08 01:07

CNN的卷积核是单层的还是多层的？

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。
七月在线·2019-09-06 11:00

mobilenet V3算法理解与代码解析

1.depth-wiseconvolution(DWconv)深度可分离卷积与普通卷积的区别在于：DWconv是按深度（channel数）逐层卷积获得一个个新的featuremap，但是这些新的featuremap
小小小绿叶·2019-09-06 10:55

软件工程学习进度第八周暨暑期学习进度之第八周汇总

与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，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基层的特征图（featuremap）进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸
赵代码·2019-08-25 17:00

目标检测论文解读13——FPN

a方法：把每图片都进行缩放，在进行检测，这种做法最大的问题是太慢，因为要多花好几倍的时间；c方法：其实就是SSD论文中用到的方法，featuremap一层层下采样，然后对不同scale的featuremap
汪昕·2019-08-23 20:00

CNN多个channel的卷积计算

1.对于一个channel的图像，卷积计算很简单例如：若有10个卷积核，则卷积输出10个featuremap一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32
Key_jiang·2019-08-23 20:13

RPN中anchor的生成

1.超参数base_size，这个参数指定了类似感受野的区域大小，即原始图像经过卷积层和池化层之后，在featuremap上每一点的感受野对应于原始图像区域的尺寸。
lgdhang·2019-08-22 23:12

目标检测论文解读11——Mask R-CNN

首先回顾一下RoIPool，流程为：将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输出的featuremap上，显然原图比featuremap大，所以映射后的像素坐标可能会有小数，这里的做法是用近邻插值法，通俗讲
汪昕·2019-08-22 11:00
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