featuremap 第3页

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

卷积输出大小的计算公式

定义mmm:featuremap的大小kkk:kernel_size大小sss:stride大小ppp:padding大小公式m′=⌊m−k+2×ps+1⌋m'=\lfloor\frac{m-k+2\timesp

吴天德少侠·2023-04-15 02:31

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记13-Spatial Transformer Layer

加一个Layer可以实现对输入进行旋转缩放，这个Layer就是SpatialTransformer.利用神经网络实现对FeatureMap的平移和变换图像转换（ImageTransformation）平移缩放旋转操作在实践中

好学的同学·2023-04-14 15:31

腾讯TNN神经网络推理框架手动实现多设备单算子卷积推理

TNN引擎2.3使用编译好的TNN引擎进行推理3.手动实现单算子卷积推理(浮点)4.代码解析4.1构建模型(单卷积层)4.2构建解释器4.3初始化tnn5.模型量化5.1编译量化工具5.2量化流程5.3featuremap

夏小悠·2023-04-13 11:21

（三）卷积神经网络模型之——ZFnet

1、特征可视化2、特征提取的通用性3、对于遮挡的敏感性4、特征的层次分析5、对于CNN结构的改进6、特征结构选择ZFNet所涉及的几个核心原理反池化过程反激活反卷积小结ZFNet网络的结构原始论文中的featuremap

Dream_Bri·2023-04-10 20:09

改进YOLO系列：YOLOv5结合转置卷积，实现小目标涨点

改进YOLO系列：YOLOv5结合转置卷积，实现小目标涨点一、概述2D反卷积；参数添加深度可分离的转置卷积添加方式建议一、概述该函数是用来进行转置卷积的，它主要做了这几件事：首先，对输入的featuremap

一休哥※·2023-04-10 01:54

深度学习1-卷积、GAN、RL及RNN 2021-04-15

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。

知否呀·2023-04-09 22:48

论文阅读 Adversarial Complementary Learning forWeakly Supervised Object Localization

Abstract文章提出了ACoL通过一种弱监督的方式自动定位整合的感兴趣的区域，直接从最后的卷积层来选择class-specific的featuremap。

枯叶蝶KYD·2023-04-08 16:30

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

对于卷积神经网络生成的featuremap，CBAM从通道和空间两个维度计算featuremap的attentio

liyonghong·2023-04-08 07:20

【目标检测】yolov5改进系列：主干网络中添加SE注意力机制网络

1.SEnet介绍CNN网络中，图像或者说特征图FeatureMap的特征主要分为空间特征（Spatial）和通道（Channel）特征。

机器不学习我学习·2023-04-06 16:08

ASMLP: An Axial Shifted MLP Architecture for Vision

本文也是通过偏移操作来提高局部信息提取能力，具体将偏移通过每个featuremap沿H和W方向分别偏实现。此外，结构上引入了深细结构，分析上类比卷积感受野做分析（图3）。

HHzdh·2023-04-06 12:10

【剑指offer】1*1卷积的作用

1x1卷积核，可以在保持featuremap尺度不变的（即不损失分辨率）的前提下大幅增加非线性特性（利用后接的非线

.别拖至春天.·2023-04-05 12:47

ResNet采用残差模块

ResNet论文是里程碑级的basemodel，因此获得了CVPR2016BestPaper，并统领江湖至今：文章受HighwayNetworks启发，通过在不相邻的featuremap间添加“跨越式”

樨潮·2023-04-01 11:09

FaceBoxes.PyTorch代码应用到自己数据遇到的坑

FaceBoxes是基于SSD、通过anchor密集采样策略，对浅层featuremap检测的小尺度目标，其对应anchor做更加密集的anchor采样，使得特征金字塔不同featuremap层的anchor

yumin1997·2023-03-31 16:07

RetinaNet

clshead和reghead在四个stage的featuremap是共享的，然而，这些featuremap的分布是不同的，可不可以在这几个featuremap之间做一个normalization，再输入

漫彻思特·2023-03-30 21:33

卷积网络中需要解决的问题

bottleneck3.objectdetection:convolutionalfeaturemaps,anchors,boxboundingregressor4.RCNN:Rol,原始图片中的ROI如何映射到到featuremap

小小彩虹糖·2023-03-30 07:31

FCN原理及pytorch实现

1、图像分类与语义分割通常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。

坐下等雨·2023-03-30 05:02

CNN输出尺寸公式与感受野计算公式；何为感受野（receptive field）？何为Scale？

输出featuremap尺寸计算经过某一层Conv2D后，featuremap的输出大小为其中，N为原图尺寸，F为Filter/Kernelsize.一下图片截图自stanfordcs231n图片.png

Williamongh·2023-03-29 14:42

十三. VGG感受野计算

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。

愿风去了·2023-03-27 21:36

im2col：使用二维矩阵乘法进行多维卷积计算。

过程如下图所示：image相当于把多维featuremap和多个kernel，分别平铺成二维矩阵，然后直接进行矩阵乘法。假设，，，。为了切合图片内容，我们考虑nopadding，的情况。那么：1.im

Koap·2023-03-26 04:43

pooling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·2023-03-25 21:37

[PyTorch] non-local的patch版本实现

里面提到了一个控制non-local运算的方法，将featuremap划分成patch，在patc

csdongxian·2023-03-25 06:02

深度学习SOTA网络简析

MobileNet一言以蔽之：DepthWise卷积+PointWise卷积，就是指在FeatureMap内部卷积和纯粹FeatureMap之间卷积相结合取

陈国文21·2023-03-25 00:11

【论文复现】CBAM: Convolutional Block Attention Module

之前有一篇论文提出了SENet，在featuremap的通道上进行attention生成，然后与原来的featuremap相乘。

luuuyi·2023-03-24 19:11

交互分割实战知识笔记(1)：感受野计算

重要术语特征图(featuremap)标准卷积过程一个标准的卷积过程如上，的输入和一个的卷积核进行卷积运算，最后得到的是的输出。将上一级输入进过一个卷

一只白海豹·2023-03-24 15:21

目标检测、实例分割部分网络概述

FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积，这样就可以获得一张2维的featuremap，后接softmax获得每个像素点的分类信息，从而解决了分割问

bluekhoja·2023-03-22 17:03

ShuffleNet V1-V2

这时大量的对于整个FeatureMap的Pointwise卷积成为了ResNeXt的性能瓶颈。

zelda2333·2023-03-18 18:59

2020-10-15 深度可分离卷积

一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap

滴答大·2023-03-17 04:09

算法

CNNimage.png卷积核的深度和输入的深度一致，featuremap的深度和卷积核的个数一致RNN包括双向循环神经网络、深度循环神经网络；循环神经网络的训练算法：BPTTimage.pngimage.png

一酷到底·2023-03-10 00:55

【Anchor系列】计算anchor坐标

anchor是和featuremap（非原图像）上的每个特征点相对应的，通常是多对一的关系，即特征图上每个特征点可拥有多个大

CW不要无聊的风格·2023-03-09 19:01

U-Net概述

结构：左边：压缩路径（contractingpath），由4个block组成，都是卷积+下采样结构，最终得到32*32的featuremap。

咆哮的大叔·2023-02-07 09:19

DNCNN结构描述

(i)Conv+ReLU:第一层使用64个3×3×c大小的滤波器生成64个featuremap，然后利用整流线性单元(ReLU,max(0，·))进行非线性处理。

TTr_第三方·2023-02-06 14:02

DETR3D代码阅读

前言本文主要是自己在阅读DETR3D的源码时的一个记录，如有错误或者问题，欢迎指正提取featuremap在projects\mmdet3d_plugin\models\detectors\detr3d.py

conquer777·2023-02-05 18:24

分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFS》http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小，featuremap

THE@JOKER·2023-02-04 15:12

Day01

计算机视觉基础除了（a）其他都是像素粒度的，目标检测是像素进行定位，分割要基本抠图2OpenMMLab机器学习不同卷积核定义了不同的；比如有的是边缘、有的是高斯模糊两个卷积核可以提取两种特征；生成两个featuremap

流英成和·2023-02-04 08:41

浅谈Mask RCNN

2.对于FasterRCNN的ROIpoolinglayer两次量化，无法将featuremap与原像素精准对齐的问题，MaskRCNN将ROIpooling替换为ROIAlign。

师大先生·2023-02-03 23:39

Datawhale目标检测打卡笔记【2、Anchor的一些东西】

anchor的本质是在原图大小上的一些列矩形框，但因直接对原图做先验框所需计算量太大，而其中存在大量的冗余，故FasterRCNN的做法是将anchor与featuremap关联。

lxy-05112·2023-02-03 15:14

带你读论文系列之计算机视觉--VGG

卷积和池化卷积卷积只改变图片的深度（深度与卷积核个数相同），不改变图片的深度和高度（padding方式为SAME，即补零）卷积核的作用：inputimage-->convolutionkernel-->Featuremap

进阶媛小吴·2023-02-03 08:46

（2）１x1卷积

２．增加非线性1*1卷积核，可以在保持featuremap尺度不变的（即不损失分辨

weixin_40227656·2023-02-03 08:10

卷积神经网络中1x1卷积的作用

1x1卷积的作用1、降维（减少参数）在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的featuremap数量（featuremap尺寸指W、H是共享权值的滑动窗口，featuremap的数量就是

橙紫英·2023-02-02 16:37

卷积神经网络中1*1卷积的作用

每个卷积核有长宽深3个维度；在某个卷积层中，可以有多个卷积核；下一层需要多少个featuremap，本层就需要多少个卷积核。卷积核的长宽是人为指定的，长*宽被称为卷积核的尺寸。

m0_61899108·2023-02-02 16:37

Inception V1（GoogLeNet）

1*1卷积用于降维，减少参数量和featuremap维度。网络结构softmax0，softmax1为辅助分类输出

老男孩li·2023-02-01 20:19

【Faster R-CNN】之 backbone 代码精读

1、前言在上一篇文章【FasterR-CNN】之Resize_and_Padding代码精读中，我们得到了图像尺寸统一的batch了，接下来，就是feed到backbone中获取featuremap。

Enzo 想砸电脑·2023-02-01 14:57

YOLOv5代码阅读笔记及解析

YOLOv5代码阅读笔记一，backbone1，Focus①，原理：把一个nxnxc的featuremap，按步长为2，进行取值下采样。

xiaoleige0713·2023-02-01 13:51

inception网络_经典网络模型-inception v1 v2 v3 v4

inceptionmodel会将上一层产生的featuremap，分别使用1*1、3*3、5*5三种大小的卷积和3*3的最大池化并行生成4个形状相同的featuremap，然后将4个featuremap

weixin_39736650·2023-02-01 13:41

【TensorFlow】tf.nn.local_response_normalization详解，lrn正则法如何计算？

的论文里面使用的一种数据标准化方法，即使现在，也依然会有不少CNN网络会使用到这种正则手段，现在记录一下lrn方法的计算流程以及tensorflow的实现，方便后面查阅以上是这种归一手段的公式，其中a的上标指该层的第几个featuremap

xf__mao·2023-02-01 12:58

nn.ConvTranspose2d详解

目录概述1.得到新的featuremaps=1s>12.确定卷积核的值3.执行卷积操作引用概述该函数是用来进行转置卷积的，它主要做了这几件事：首先，对输入的featuremap进行padding操作，得到新的

CtrlZ1·2023-02-01 08:00

(七)转置卷积

转置卷积只是恢复的featuremap的空间尺寸并不等同于卷积的逆运算，所以称之为deco

恒友成·2023-02-01 04:00

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