featuremap 第6页

池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的

Pooling池化操作的反向梯度传播CNN网络中另外一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling操作使得featuremap的尺寸变化，假如做2×2的池化，假设那么第l+1层的featuremap

贾世林jiashilin·2022-12-10 16:57

注意力机制模块——SE、CBAM

SE的出现是为了解决在卷积池化过程中featuremap的不同通道所占的重要性不同带来的损失问题。

lynn_0909·2022-12-10 14:40

计算机视觉神经网络基础理论

1.感受野输出featuremap上的一个像素点在输入图上的映射区域的大小。

张博208·2022-12-10 11:01

双线性插值的Python实现(采用矩阵运算，无for循环)

最近写深度学习网络需要对featuremap进行双线性插值，opencv的resize不能对图像进行批处理，网上找到的双线性插值的代码基本都是三重for循环实现的，效率太低下，干脆自己用numpy库的矩阵运算实现了一个

cfun.cqupt·2022-12-10 04:10

目标检测常见的框架

在前向过程中，featuremap的大小在经过某些层后会改变，而在经过其他一些层的时候不会改变，作者将不改变featuremap大小的层归为一个stage，因此每次抽取的特

看不见我呀·2022-12-09 23:20

关于DANet注意力机制

我们假定有一个featuremap，但是featuremap上的各个特征点的重要程度是不一样的。我们

橘色闪光·2022-12-09 21:38

论文阅读：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

BN是对CNN中间层featuremap在激活函数前进行归一化操作，让他们的分布不至于那么散，这样的数据分布经过激活函数之后更加有效，不至于进入到Tanh和

贾小树·2022-12-09 16:14

五、卷积神经网络CNN5（卷积相关问题1）

事实上，同一层featuremap可以分别使用多个不同尺寸的卷积核，以获得不同尺度的特征，再把这些特征结合起来，得到的特征往往比使用单一卷积核的要好，谷歌的GoogLeNet，或者说Inception系列的网络

满满myno·2022-12-09 12:32

RGB图像卷积生成Feature map特征图过程

RGB图像有R、G、B三个通道，与之卷积的（每个，为什么说每个，这一次卷积完会输出特征图featuremap，因为卷积核的个数决定了这一次卷积之后的输出的通道数，这个通道数就是说有多少张featuremap

lvwd·2022-12-09 12:18

卷积神经网络CNN/Pytorch，如何理解特征图Feature map?

等等，思前想后，就是常提起的特征图featuremap在做小动作？真的不理解？那就来好好理解一下吧？到底是why?为什么？

MengYa_DreamZ·2022-12-09 12:45

深度学习基础（1）——卷积、池化、全连接

每个卷积核是5x5x3，每个卷积核生成一个特征图（featuremap）。

刘啊咚咚锵·2022-12-08 18:07

SSD: Single Shot MultiBox Detector(单步多框检测器)论文综述

SSD:SingleShotMultiBoxDetector(单步多框检测器)论文综述SSD算法是在YOLO的基础上改进的单阶段方法，通过融合多个featuremap上的BB，在提高速度的同时提高了检测的精度

蓝田生玉123·2022-12-08 16:44

【论文阅读笔记】SSD：Single Shot MultiBox Detector

地址：SSD：SingleShotMultiBoxDetector时间：2015年12月发布，2016年12月最终全文概括 SSD引入了FasterRCNN的anchor，使用多level的featuremap

时光机ﾟ·2022-12-08 16:14

DeepLab 笔记

2019March10deeplabDeepLab笔记一、背景DCNN存在的问题：多次下采样使输出信号分辨率变小——空洞卷积池化对输入变换具有内在空间不变性——CRF二、空洞卷积1.作用保证感受野不发生变化得到密集的featuremap2

chiemon·2022-12-08 01:59

RCNN系列总结

各类方法主要的创新点RCNN解决的是用CNN网络对每个proposalregion进行特征提取SPP-RCNN实现了对整个图片进行特征提取，然后再在featuremap寻找特定的proposalregion

SJTU 路子·2022-12-07 21:26

对于1*1的卷积核作用的理解

3.卷积神经网络中的filter是怎么工作的作用：实现跨通道的交互和信息整合进行卷积核通道数的降维和升维对于单通道featuremap用单核卷积即为乘以一个参数，而一般情况都是多核卷积多通道，实现多个featuremap

达瓦里氏吨吨吨·2022-12-07 12:14

【深度学习】1x1卷积的作用

1x1卷积核只有一个参数，当它作用在多通道的featuremap上时，相当于不同通道上的一个线性组合，实际上就是加起来再乘以一个系数，但是这样输出的featuremap就是多

z小白·2022-12-07 05:48

Kernel 1x1 卷积

卷积的直观对比2.1x1卷积的功能3.1x1卷积与全连接的比较1.1x1卷积与3x3卷积的直观对比使用Kernel大小为3x3的卷积使用Kernel大小为1x1的卷积2.1x1卷积的功能1×1卷积核本质：就是多个featuremap

Arrow·2022-12-07 05:34

什么是卷积核，如何判断features maps的深度，或者说通道数目。

实际上应该是图块中的一个方块块和另外一个叫卷积核的方块块对应点相乘再相加，算出来的就是新图（featuremap）的一点。整16个卷积核出来新图（featuremaps）就是16层的。

很努力的小刘·2022-12-06 21:05

感受野大小的计算

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。

zk_ken·2022-12-06 19:57

感受野计算公式

感受野计算公式定义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区域的大小。

旋律_Wang·2022-12-06 19:27

感受野详解

目录概念举例感受野的计算规律两种计算感受野的方法从前往后从后往前推导VGG16网络的感受野结构从后往前从前往后感受野大于图片为什么要增大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

CtrlZ1·2022-12-06 19:27

卷积神经网络感受野计算公式

四个公式：上式中n是featuremap的大小，p是padding，k是kernelsize，j是jump(前面的S)，r是感受野大小，start是第一个特征向量(左上角位置)对应感受野的中心坐标位置。

NeverGx·2022-12-06 19:57

关于CNN中感受野的理解和计算方法

ThereceptivefieldisdefinedastheregionintheinputspacethataparticularCNN’sfeatureislookingat(i.e.beaffectedby).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

Blateyang·2022-12-06 19:56

Receptive field(感受野)

感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，或者说，convNets(cnn)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。

LXYnizhan·2022-12-06 19:56

感受野的含义及计算方法

1感受野(ReceptiveField)的概念感受野(ReceptiveField)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）上的像素点在原始输入图像上映射的区域大小

无码不欢的我·2022-12-06 19:26

图像分割基础及经典网络结构

（二）featuremap的上采样（Upsample）操作：（三）什么是FCN?（四）FCN的优缺点三、U-Net模型（一）什么是U-Net？

好啊啊啊啊·2022-12-06 14:48

卷积核里面的参数怎么来的_深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）

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

weixin_39669265·2022-12-06 14:09

各种卷积的流程和优缺点

一.常规卷积假设5x5x3的输入，如果想要得到3x3x4的featuremap，那么卷积核的shape为3x3x3x4。

浪迹天涯的yf·2022-12-06 00:41

Non-Local Neural Networks

.摘要卷积操作和循环神经元操作都是建立了一个处理一个局部范围信息的一个过程.本文呈现了一种非局部(non-local)操作,可以作为用于捕获长范围依赖的一类模块.本文提出的non-local操作在计算featuremap

yy2050645·2022-12-05 12:45

深度学习之DCN

这篇文章介绍了一种可针对空间不变性的卷积方法，不同于常规的卷积网络种卷积核和待提取featuremap是相同的(假设dilation=1)，可变形卷积(DeformableConvolutionNetworks

Ton10·2022-12-05 09:45

AI 常见术语总结

Concatenation，将长宽相同（通道可能不同）的图像（或FeatureMap），按通道深度连接在一起，如80*60*4和80*60*3连接=>8

weixin_30699465·2022-12-04 17:39

fast rcnn 代码解析（一）

将不同大小的框映射到conv5特征图，并统一为相同的尺寸，其实就是将大小不同的矩形框映射成大小相同的矩形框，RoiPooling层如下所示：由于2000个矩形框中的坐标对应的是原始图像，首先坐标映射到conv5的featuremap

风过无虎·2022-12-03 10:26

DeepLabv3+

以前的网络通过对输入的featuremap使用多种尺度的卷积核或者池化操作以及多种感受野能够编码出多尺度的环境信息。而之后的一些工作中提出的网络通过逐渐恢复空间信息能够捕获更加精细的物体边界。

yy2050645·2022-12-03 08:22

Gram矩阵+Gram矩阵和协方差矩阵的关系

目录Gram矩阵简介协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵的关系GramMatrix代码Gram矩阵简介gram矩阵是计算每个通道i的featuremap与每个通道j的featuremap的内积grammatrix

乖乖怪123·2022-12-03 07:38

如何理解CNN中的参数共享

分享看过的最简明的解释：一个卷积层中可以有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应着一个滤波后映射出的新图像(Featuremap),同一个新图像的所有像素全部来自于同一个卷积核，这就是卷积核的参数共享。

Cassie_pylua·2022-12-03 06:36

第十三次作业卷积神经网络相关代码学习

完成情况：通过初步了解卷积神经网络，我了解到卷积神经网络计算时，是如下的方式：以及每个featuremap的计算公式为：通过改变filter中数值（即w）和移动的步数，可以获取多种的卷积结果。

Prins!·2022-12-03 03:37

论文阅读笔记——Attention UNet

参考：https://blog.csdn.net/rosefun96/article/details/88868527Attentioncoefficients（取值0~1）与featuremap相乘，

Ginkgo__·2022-12-02 23:44

Faster-RCNN详解（个人理解）

Faster-RCNN的四个主要内容图1Faster-RCNN基本结构如上图所示，整个Faster-RCNN模型可以分为四个模块：1）Convlayers，特征提取网络输入为一张图片，输出为一张图片的特征，即featuremap

~君亦笑·2022-12-02 14:54

李宏毅老师-机器学习的可解释性 Part2

假设已经训练好一个CNN，将一张图片X经过Convolution层之后，得到一个featuremap。

想研究又不会研究的研究生·2022-12-01 19:20

ResNet

超深的网络结构(突破1000层)2.提出residual模块3.使用BatchNormalization加速训练(丢弃dropout)BatchNormalization：BN的目的是使我们的一批(Batch)featuremap

生命苦短必须喜感·2022-12-01 18:21

图像分割：GCN: Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network

文章日期：2017年GCN优点1：kernelsize和featuremap相同[相近]，感受野比较大，更加有利于分类；2：使用非对称卷积实现，可以降低运算量，同时不会降低特征的表达；3：对比实验表明，

微风❤水墨·2022-12-01 18:46

SEnet 通道注意力机制

SENet在于通过网络根据loss去学习特征权重，获取到每个featuremap的重要程度，然后用这个重要程度去给每一个特征通道赋予一个权重值，从而让神经网络去重点关注某些featuremap，使得有效的

song_3211·2022-12-01 17:28

CNN基础论文精读+复现----ZFnet(二)

文章目录第5页对Alex的改造遮挡敏感度图像的局部相关性分析第6页8-10页代码实现featuremap可视化总结完整代码:上一篇:CNN基础论文精读+复现----ZFnet(一)第5页对Alex的改造这里的第四章介绍了一些作者对

深度不学习！！·2022-12-01 13:13

YOLO V3 详解

引入了FPN，可以进行多个尺度的训练，同时对于小目标的检测有了一定的提升(因为有3个不同大小的featuremap用来做检测)。Lossfunction的改进。Networkstru

leeyns·2022-12-01 04:24

深度学习pytorch框架--Unet医疗影像分割

其中，蓝/白框表示featuremap；蓝色剪头表示3x3卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connection，

愤怒的potato·2022-11-30 23:14

【无标题】

对于一个CNN模型，对其最后一个featuremap做全局平均池化（GAP）计算各通道均值，然后通过全连接层等映射到classscore，找出argmax，计算最大的那一类的输出相对于最后一个featuremap

Alice01010101·2022-11-30 16:10

卷积层的参数和神经元个数计算

首先分析卷积操作的过程：输入是3个通道的6x6，输出的是3个4x4的featuremap。每一个3x3的卷积核，在输入的6x6x3上滑动卷积。

dogheader·2022-11-29 09:31

感受野计算问题

1、深度学习：VGG（VisionGeometricalGroup）论文详细讲解_HanZee的博客-CSDN博客2、关于感受野的总结-知乎我们知道一个图片经过了一个7*7卷积的featuremap的感受野是

曙光_deeplove·2022-11-29 06:23

转置卷积Deconvolution/Transposed Convolution

、反卷积；当需要进行上采样是，可以使用转置卷积，与插值方法相比（Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放），他具有可学习的参数；转置卷积通常用在两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap

永不言弃的小颖子·2022-11-28 15:12

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