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【深度学习笔记】弄明白感受野大小的计算问题

感受野Receptivefield(RF)的概念卷及神经网络中每一层输出的特征图(featuremap)中的每一个像素映射到原始输入图像的区域大小。

秋天的波·2023-01-30 18:49

CNN中池化的作用？为什么要选择池化

在对输入图像进行卷积之后，得到featuremap，也就是特征图。池化操作是对featuremap进行操作，又分为平均池化和最大池化。

叫我AC·2023-01-26 13:40

网络模型配件 Dual Attention Network for Scene Segmentation 学习笔记

MotivationPositionattentionmoduleChannelattentionmodule在目前的场景分割任务中，为了能够捕获丰富的上下文信息，提高分割结果的准确度，常见的方法大多是对顶端featuremap

这个军姬不太冷·2023-01-25 22:02

SE(Squeeze and Excitation)模块的理解以及代码实现

SEBlock的核心思想是通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的featuremap权重更大，无效或效果小的featuremap权重更小的方式去训练模型已达到更好的结果。

陈壮实的搬砖生活·2023-01-25 18:20

再刷卷积神经网络

用一个kernel在原图像上面滑动，通过相乘并累加的运算计算出featureMap上面对应点的像素值。可以看下面形象的动态图。

cj1561435010·2023-01-23 11:06

卷积神经网络复习+目标检测的基础概念

全局理解：感受野（ReceptiveField），指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域，在卷积神经网络中，featuremap上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响，这个区域即该元素的感受野。

Highlight_Jin·2023-01-23 11:06

目标检测——Focal Loss

FocalLossforDenseObjectDetection1.Backgroundofobjectdetection首先我们回顾单阶段目标检测(One-Stage)是如何实现的：上图是YOLO的框架针对一张图片featuremap

PRIS-SCMonkey·2023-01-23 08:31

目标检测：特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）

目标检测：特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork）概述核心思想概述由于在目标检测任务中，对与大目标的检测，需要featuremap每个点的感受野大一点（高层语义特征），对于小目标，需要感受也小一点

HanZee·2023-01-23 08:26

深度学习之 RPN（RegionProposal Network）- 区域候选网络

anchorboxes基本概念与作用:featuremap上的一个点可以映射回输入图片上的一个点，以特征图上这个点为中心，预先人为设定k个boxes，这些boxes就称为在这个点上生成的k个anchorboxes

奔跑的大西吉·2023-01-20 10:55

深度学习——卷积层，池化层，全连接层的理解

理论神经网络的入门知识温习：卷积层，池化层，全连接层深度学习中的卷积相关知识汇总什么是featuremap（个人理解）实践深度学习之学习（1-1）VGG16网络结构详解两次3*3的卷积和一次5*5的卷积那个更优

William.csj·2023-01-19 17:54

tensorflow中batch normalization的用法

一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的featuremap，那么上述参数都是12

weixin_30666753·2023-01-19 08:42

卷积神经网络（2）卷积层详解

filter的深度必然是跟输入图片的深度是一致的，一个filter可以得到一张featuremap，两个filter可以得到两

happyGirl122·2023-01-19 07:58

语义分割——FCN

将卷积层产生的featuremap(特征图)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为例，最后期望得到整个输入图像的一个概率值，比如

l_z_z_z·2023-01-18 14:12

caffe的卷积层的乘积运算的优化

/hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdfcaffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和featuremap

weixin_34185512·2023-01-18 12:09

关于Padding的一点误解

nn.Conv2d(self.dim_h*4,self.dim_h*8,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False)当输入featuremap大小为4*4时，

sheepcyyc·2023-01-18 01:16

MATLAB麻雀优化CNN超参数分类

在CNN分类器模型的构建中，涉及到特别多的超参数，比如：学习率、训练次数、batchsize、各个卷积层的卷积核大小与卷积核数量（featuremap数），全连接层的节点数等。

机器鱼·2023-01-17 12:43

麻雀优化CNN超参数用于回归MATLAB

在CNN模型的构建中，涉及到特别多的超参数，比如：学习率、训练次数、batchsize、各个卷积层的卷积核大小与卷积核数量（featuremap数），全连接层的节点数等。

机器鱼·2023-01-17 12:13

池化层的改进

具体的数学形式如下：设F为池化函数，I为输入的特征图（FeatureMap）,O为池化后的输出,考虑单通道情况下，Ix,y,Ox,yI_{x,y},O_{x,y}Ix,y,Ox,y分别表示输入和输出在坐标

陈生~·2023-01-17 11:44

空间金字塔池化_回顾语义分割—DenseASPP （密集空洞空间金字塔池化）

所以为了增大卷积但感受野，常常对提取的featuremap进行池化以达到感受野增大的效果，同时通过跳跃连接来结合多尺度的信息。

weixin_39637285·2023-01-16 11:59

Batch Normalization

如下图所示，对于Conv1来说输入的是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2来说输入的featuremap就不一定满足某一分布规律。

三拾佳易·2023-01-15 14:27

YOLOv3-SPP-ultralytics 模型简述

针对每一个featuremap：（1）将每个gtbox与每个anchorbox根据交并比（IoU）

gongyuandaye·2023-01-14 12:34

VGG网络详解及感受野的计算

通过堆叠3*3的卷积核来替代大尺度卷积核（减少所需参数）可以堆叠2个33的卷积核代替55的卷积核，堆叠3个33的卷积核来替代77的卷积核拥有相同的感受野感受野概念：（receptivefield）输出featuremap

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:28

VGG的成功之处在哪

VGG网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成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

算法与编程之美·2023-01-13 20:39

深度学习笔记 8 特征尺寸、感受野、Map计算

目录1.FeatureMap尺寸计算2.感受野计算3.感受野大小对提取特征的影响4.Map计算4.1IOU计算4.2TPTNFPFN4.3Precision和Recall4.4目标检测常用评价指标总结1

李同学_道阻且行·2023-01-13 20:38

普通网友·2023-01-13 20:07

一、针对工业领域线圈小目标检测，基于Yolov5s网络改进检测头实验及其检测效果对比

背景：基于7分类实验（异物、点胶不良、剥锡不良、打点不良、线圈外变形，线圈表面交错、氧化修改后的网络结构图保留原Yolov5s的检测头结构，扩增一层160×160size的featuremap，大尺度特征图负责检测小目标

踏破青云一破苍穹·2023-01-12 14:10

【计算机视觉】Pooling层的作用以及如何进行反向传播

Pooling层CNN一般采用averagepooling或maxpooling来进行池化操作，而池化操作会改变featuremap的大小，例如大小为64×64的featuremap使用2×2的步长池化后

秋天的波·2023-01-12 11:45

注意力的理解心得

注意力分为空间注意力与通道注意力空间注意力是获得H，W维度上的权值（输出是B×1×W×H），然后与featuremap相乘。通道注意力则是获得C维度上的权值（输出为B×C×1

Fly-Pluche·2023-01-12 10:12

CNN网络中的不变性理解

article/details/79275637个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”（Equivariance），由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值，所以不论上一层特征图谱（featuremap

adong1976·2023-01-12 08:38

66.物体检测算法：区域卷积神经网络（R-CNN）系列

3.FastRCNN具体步骤如下：对整张图片用CNN抽特征（ps：不是对锚框抽特征），并且抽特征不需要头，就得到7x7或者14x14的featuremap再用选择性搜索在原始图片中搜索到锚框，再把它映射到

chnyi6_ya·2023-01-12 08:47

从零开始深度学习0513——CBIR基本知识

0513感受野衡量某一层的featuremap中的某一个cell对应到原图输入的响应区域大小如图输入层11*11没有zero-padding经过第一层5*5conv得到featuremap为7*7经过第二层

程序员刚子·2023-01-11 18:22

shuffleNet v1 v2笔记——总结（重点）

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

TravelingLight77·2023-01-11 12:11

【深度学习】CNN计算

一个卷积核产生一个featuremap!!!(要命了-0-)参考：CNN中卷积层的计算细节卷积神经网络中的参数计算卷积神经网络(CNN)张量

littlemichelle·2023-01-10 05:08

目标检测论文解读4——Faster R-CNN

方法从图中我们可以看到，RPN的输入为最后一个Conv层输出的featuremap，输出为一系列ROI，后面的过程就跟FastR-CNN一样了。所以在这里我们只需要了解RPN是如何工作的。论文里有这样

angmaodie3396·2023-01-09 19:22

轻量级卷积网络DenseNet：密集连接卷积网络

作者的想法则是从featuremap入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更

胖虎记录学习·2023-01-09 17:53

勘智K210 KPU特性及约束

网络输入或者中间的featuremap尺寸不大于320*256，不小于4x4。与tensorflow支持的数据排布格式NHWC不同，KPU支持的数据排布格式为NCHW。conv2dK

嘉楠科技·2023-01-09 09:37

pytorch_grad_cam——pytorch下的模型特征(Class Activation Mapping, CAM)可视化库

通过Globalaveragepooling的值来确定各个featuremap的权重，然后累加到一起实现可视化。后来有衍生出了一系列，

万里鹏程转瞬至·2023-01-09 09:55

【目标检测】SPP-Net中候选区域在原图和feature map之间的映射关系

目录：候选区域在原图和featuremap之间的映射关系一、问题转化1.什么是感受野？以及感受野大小如何计算？

旅途中的宽~·2023-01-07 08:02

深度学习卷积操作

groupconvolution（群卷积或分组卷积）假设上一层的featuremap总共有N个，即通道数channel=N，也就是说上一层有N个卷积核。假设群卷积的群数目M。

rrr2·2023-01-07 08:44

Batch_Normalization的理解

Batch_Normalization即对一个batch中所有的featuremap的同一个通道(所有特征图的同一个通道、所有卷积核的同一个通道）进行标准化例子：

沐辰光·2023-01-06 22:35

LeNet网络详解(学习CIFAR-10数据集实现识别图片类别)

1、卷积层C1卷积层的作用为提取图像特征，输入为1×32×32的原始图像，卷积核大小为5×5，得到的featuremap大小为28×28。

fakerth·2023-01-06 12:54

车距+车辆+车道线+行人检测（毕业设计，附代码）

2、论文主体部分2.1、YOLOV2模型YoloV2的结构是比较简单的，这里要注意的地方有两个：1.输出的是batchsizex（5+20）*5xWxH的featuremap；2.

阿利同学·2023-01-06 09:31

pytorch提取网络任意层输出的特征图

网上很多教程教我们怎么获取某一层网络输出的featuremap。

qq_782808845·2023-01-05 21:40

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,

@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

百度飞浆图像分割课程笔记11：实例分割 Mask R-CNN [ICCV 2017]

框中哪个像素属于物体，哪个像素属于背景）第一阶段(RPN)：通过RPN网络提取候选框（哪些区域可能是物体）第二阶段：对于选取出来的候选框，通过RoIAlign或者RoIPooling操作得到固定大小的featuremap

享受这时光·2023-01-04 13:42

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

2、同样是得到4张Featuremap，SeparableConvolution的参数个数是常规卷积的约1/3。

木槿qwer·2023-01-04 10:39

SSD模型推理与训练流程

网络结构图1.Model流程2.Training1.数据增强2.选择默认框的长宽比和比例3.默认框和真实框匹配4.负难例挖掘5.计算损失函数作者Idea来源：参考文章：其他：比较：SSD框架：1.在几个不同featuremap

KirutoCode·2023-01-03 15:04

AlexNet论文笔记

深度卷积卷积神经网络卷积层，卷积过程：池化层，下采样过程：减少featuremap大小，减少计算量1998年，LeCun提出的LeNet-5，可以实现数字的分类ReLU激活函数ReLU函数的优点：模型并行使

麻花地·2023-01-03 15:32

【目标检测】语义分割之FCN算法学习

2.1双线性插值上采样2.2反卷积上采样2.3反池化上采样三、FCN的过程四、跳级结构一、CNN与FCN的比较CNN：在传统的CNN网络中，在最后的卷积层之后会连接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featuremap

旅途中的宽~·2023-01-03 06:21

ResNet-DenseNet

ResNet引入了加法从而在反向传播的时候后面层的梯度是加上前面层的梯度，使得梯度不会很小，解决了梯度消失的问题；DenseNet：由于DenseNet对输入进行cat操作,一个直观的影响就是每一层学到的featuremap

é«·2023-01-02 13:57

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