featuremap 第2页

如何计算3种卷积之后的尺寸（普通卷积，转置卷积，空洞卷积）

文章目录前言一、普通卷积二、转置卷积三、空洞卷积前言三种卷积之后的featuremap的尺寸如何计算。包括普通卷积，转置卷积，空洞卷积。可以在下面这个链接看到三种卷积的动态图。

饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:09

从VGG看CNN

VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个FeatureMap

Gowi_fly·2023-09-24 00:15

VGG图像分类卷积神经网络

卷积神经网络左边为原图，右边为特征提取后得到的featuremap通过不同算法得到的featuremap池化：（图像中相邻元素有近似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也是相似的值，这意味着卷积层包含的大多信息都是冗余的

然后，·2023-09-22 15:03

目标检测前言，RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

，则把概率低的目标删掉二、FastRCNN因为是直接得到特征图之后进行映射，所以不限制输入图像尺寸Gx，Gy是调整中心点，Dx（P）是回归参数,exp就是e的多少次方三、FasterRCNN从提取到的featuremap

灼清回梦·2023-09-18 05:08

语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层+softmax）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积层的featuremap进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸

LuDon·2023-09-17 21:25

SPPNet(空间金字塔池化)与RoI Pooling

www.bilibili.com/video/BV1st411P7DWhttps://blog.csdn.net/qq_35586657/article/details/97885290比例池化特征共享第一个池化层，将featuremap

jk英菲尼迪·2023-09-17 19:41

SPPNet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

第二：由于把一个featuremap从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在objectrecongtion增加了精度。

hustlx·2023-09-17 19:11

一张图读懂Batch Normalization

Conv1来说输入的特征矩阵来说就满足某一特定的分布，但对于Conv2来说的输入特征矩阵就不一定满足某一分布规律了，因为经过Conv1之后的分布规律就不确定了（这里所说的满足某一分布规律并不是指某一个featuremap

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:13

Going Deeper with Embedded FPGA Platform for Convolutional Neural Network. 深鉴科技文章调研

1.全连接层和SVD算法全连接层相当于卷积核大小与输入featuremap大小一致，卷积核个数与全连接层神经元个数一致的一个卷积层。全连接层的实现方法上没有难度，难点在于大量的权重数据存储。

Qmshao·2023-09-16 02:48

卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核

卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核1.featuremap1featuremap在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。

njl_0114·2023-09-15 23:58

LeNet-5

目录一、知识点二、代码三、查看卷积层的featuremap1.查看每层信息2.show_featureMap.py背景：LeNet-5是一个经典的CNN，由YannLeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题

MyDreamingCode·2023-09-15 08:48

CNN经典模型（六）轻量化网络MobileNet 系列

假设有输入featuremap，尺寸为HWC，同时有k个hw卷积核。对于一般卷积，输出featuremap尺寸为H’W’k而Groupconvolution的实质就是将convolut

happy1yao·2023-09-10 13:14

MoblieNetV1、V2、V3、ViT四种Moblie模型的分析对比

万里鹏程转瞬至·2023-09-09 07:11

YoloV8改进策略：CoordConv给卷积加上坐标，从而使其具备了空间感知能力

为了使得卷积能够感知空间信息，作者在输入featuremap后面增加了两个coordinate通道，分别表示原始输入的x和y坐标，然后再进行传统卷积，从而使得卷积过程可以感知featuremap的空间信息

静静AI学堂·2023-09-06 23:12

HRNet V1 V2

为了这些任务位置信息更加精准，就是维持高分辨率的featuremap，通过下采样得到强语义信息，然后再上采样恢复高分辨率恢复位置信息(如下图所示)，但是会导致大量的有效信息在不断的上下采样过程中丢失。

阿牛02·2023-09-06 03:23

卷积神经网络的输出计算

times7\times3的输入层(补白padding为1),使用一个3\times3\times3\times2的Filter,步长(stride)为1进行卷积,得到一个3\times3\times2的FeatureMap

techping·2023-08-28 15:10

Pytorch之经典神经网络CNN(Extra-1) —— CNN可视化(查看中间层feature_map)

sad.CNN可视化各层输出的featuremap和(5条消息)Pytorch(十四)——查看中间层feature_map&卷积核权重可视化_hxxjxw的博客-CSDN博客一样importosimporttorchim

hxxjxw·2023-08-28 13:32

ResNet 模型原理

BatchNorm层，使得ResNet能够训练更加深的网络结构4.ResNet使用stride=2的卷积层代替了Vgg中池化层进行下采样5.ResNet相较于Vgg设计的很大的不同点在于ResNet当featuremap

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 15:25

SSD系列算法介绍

SSD的主干网络是VGG，其特点是多尺度Featuremap预测，共有6个Featuremap输入到NMS中进行合并和筛选。并针对每一层来进行DefaultBoundingBox的

夺命大猩猩·2023-08-25 14:45

关于感受野的理解与计算

感受野在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理

rustdec·2023-08-17 13:16

【YOLO】替换骨干网络为轻量级网络MobileNet3

增加小目标检测文章目录替换骨干网络为轻量级网络MobileNet_v3前言一、MobileNetV3介绍二、MobileNetV2&MobileNetV3三、MobileNetV3网络结构1.结构查看2.查看每层featuremap

IDONTCARE8·2023-08-10 16:58

池化层的实现

Pooling层概述Pooling层是CNN中的重要组成部分，通常用来实现对网络中FeatureMap的降维，减少参数数量的同时，为网络后面各个层增加感受野，保留FeatureMap的显著特征。

城市郊区的牧羊人·2023-08-10 09:28

卷积神经网络【图解CNN】

1.卷积运算卷积核把原图中的特征提取出来，反应在FeatureMap上：具体流程如下：拿卷积核

释怀°Believe·2023-08-05 03:15

resnet---残差结构

可见我们的网络层数并不是越深越好出现这种情况的原因是：梯度消失，梯度爆炸，以及退化问题（梯度消失和梯度爆炸的原因是因为误差梯度的问题）我们的解决方法是：数据标准化处理，权重初始化，BN层（让我们获得均值为0.方差为1的featuremap

虽然她送了我玫瑰花·2023-08-03 17:43

pytorch搭建VGG网络

CNN感受野输出层featuremap上的一个

张嘉烘·2023-08-03 16:26

UNSampling、UNPooling与Deconvolution

Deconvolution三者的不同转载记录如下：从图上可以看出，Unpooling的特点：是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息（index），然后在UNPooling阶段使用该信息扩充featuremap

gltmzq·2023-08-02 22:31

什么是全局平均池化，全局最大池化

全局最大池化图示如下，它是取每个featuremap的最大值。

thequitesunshine007·2023-07-31 23:58

CNN卷积和池化

1、卷积计算规则：卷积核对应原图位置相乘再相加需设定超参数：filters卷积核个数、strides步长、padding边缘补充、卷积padding填充最终输出featuremap，CNN深度就是featuremap

chakopht·2023-07-30 18:14

简介模型压缩与加速的一些方法

具体方法：ShuffleNet：将featuremap按照channel进行分组。每个卷积核只对某一组进行运算，从而降低了参数量和计算量。

_xuyue·2023-07-30 03:18

Group Convolution 分组卷积

AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，GroupConvolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下：GroupConvolution原理如果输入featuremap

木禾DING·2023-07-29 17:39

HRNet 源代码结构详解

总体结构按照顺序可分为三部分：stemnet：从IMG到1/4大小的featuremap，得到此尺寸的

谢小帅·2023-07-26 16:07

DenseNet阅读笔记

image.pngDenseNet的优点可以总结为1）有效减轻梯度弥散问题2）增强特征传播3）鼓励特征复用4）更少的参数量个人觉得DenseNet最妙的地方在于前面层的featuremap使用了累积的方式

欠我的都给我吐出来·2023-07-17 20:08

卷积神经网络CNN进阶与搭建

ReluResNetGradientVanishingFeaturescalingImageNormalizationBatchNormalizationPooling（池化）在降采样(Subsampling)中起作用，在不改变featuremap

醋酸洋红就是我·2023-07-15 08:59

RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 5 and 4

RuntimeError:Sizesoftensorsmustmatchexceptindimension2.Got5and4***这个问题，解决方式：进行单步调试，发现，torch.cat(x,y)这两个featuremap

taxuewuhenxiaoer·2023-06-24 09:04

39.常用的轻量级网络——MobileNet

是针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络该网络结构在VGG的基础上使用DW+PW的组合在保证不损失太大精度的同时，降低模型参数量39.1设计思想采用深度可分离卷积代替传统卷积采用DW卷积在减少参数数量的同时提升运算速度但是由于每个featuremap

大勇任卷舒·2023-06-22 05:40

卷积神经网络CNN-池化层

对输入的特征图（FeatureMap）进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度和所需显存；一方面进行特征压缩，提取主要特征。就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。

好菜一男的·2023-06-21 07:43

R-FCN 以及 FCN 的粗略理解

我们知道CNN对于一张图片的卷积提取特征到最后featuremap阶段其实得到的是一个高维空间中的heatmap图，包含了个图的语义信息，却无法代表什么。

AresAnt·2023-06-19 11:53

scratch lenet(6): feature_map可视化的C语言实现

scratchlenet(6):feature_map可视化的C语言实现文章目录scratchlenet(6):feature_map可视化的C语言实现1.目的2.FeatureMap的归一化2.1公式

baiyu33·2023-06-19 00:25

[深度学习从入门到女装]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

LearningWheretoLookforthePancreas这是一篇使用attention模块对U-Net进行改进，从而进行医学图像分割的论文这个attention模块其实给我感觉特别像SENet里边对每个channel进行权重加权的模块，只不过这篇文章是对featuremap

炼丹师·2023-06-18 22:28

ShuffleNet v1

假设输入featuremap的shape为C×H×W，

00000cj·2023-06-10 19:24

MaskRCNN与注意力机制

不是对整张featuremap进行fcn，而是通过fasterrcnn得到不同的regionproposal，通过roipooling将小特征图变为相同大小，对其进行fc

-小透明-·2023-06-10 02:18

深度学习的分割方法

经过多层卷积池化，featuremap的分辨率较低。比如224*224的图

-小透明-·2023-06-10 02:45

CNN，GAN，AE和VAE概述

这些激活产生一个“featuremap”，它表示该

喜欢打酱油的老鸟·2023-06-08 23:42

卷积神经网络中感受野计算

感受野（receptivefield）是CNN中很重要的一个概念，指的是某个输出的featuremap上某个点对应的输入图像的区域示意图.png关于感受野的计算方式用一个例子说明卷积参数.png现在要计算的是最后输出层上一个像素点对应的输入图像的尺寸是多大

chunleiml·2023-06-07 20:21

group convolution (分组卷积)详解

普通卷积：图1普通卷积上图为普通卷积示意图，为方便理解，图中只有一个卷积核，此时输入输出数据为：输入featuremap尺寸：W×H×C，分别对应featuremap的宽，高，通道数；单个卷积核尺寸：k

西北小生_·2023-05-18 20:50

深度可分离卷积-Depthwise Separable Convolution的理解以及pytorch实现

逐通道卷积DepthwiseConvolutionDepthwiseConvolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积，这个过程产生的featuremap通道数和输入的通道数完全一样

ZzBoAYU·2023-04-19 12:47

Faster RCNN系列——Anchor生成过程

一、RPN模块概述 RPN模块的输入、输出如下：输入：featuremap（输入图像经过特征提取网络后得到的特征图）、物体标签（训练集中所有物体的类别和边框信息）输出：Proposal（生成的建议框）

晓shuo·2023-04-18 15:43

深度文本分类之DPCNN

文章目录深度文本分类之DPCNNDPCNN结构RegionEmbedding等长卷积固定FeatureMap的数量1/2池化层残差连接残差网络残差块残差网络背后的原理直接映射是最好的选择激活函数的位置参考深度文本分类之

一只楚楚猫·2023-04-17 09:21

CNN感受野最全计算公式

目录感受野（Receptivefield）：计算公式：前向公式：反相公式：感受野（Receptivefield）：感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap

骚年，你渴望力量嘛？·2023-04-17 01:34

深度学习面试知识点总结

函数的优缺点优点：1、减轻梯度消失和梯度爆炸问题2、计算方便，计算快3、加速训练过程缺点：1、输出结果不以0为中心2、负数部分恒为零，导致部分节点无法被激活3、池化层池化层有时候也称为下采样层，池化的作用是去掉featuremap

月光_a126·2023-04-16 04:55

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