featuremap 第7页

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

转置卷积和反卷积（Transposed Convolution/ DeConvolution）

反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；

Fighting_1997·2022-11-28 15:27

UpPooling 上池化，UpSampling上采样，Deconvolution反卷积。

在图像分割领域，经常需要把低分辨率的featuremap恢复到原始图分辨率，所以许多网络会使用upPooling上池化，upSampling上采样，Deconvolution反卷积或者其他方法。

WeissSama·2022-11-28 15:54

CNN网络中的感受野计算

感受野（ReceptiveField）的定义：卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点映射回输入图像上的区域大小。

明天吃啥呀·2022-11-28 14:08

卷积神经网络CNN中参数的总数目计算

最低层输出10个特征映射（featuremap），中间层20个特征映射，最高层30个特征映射。输入是200×300的RGB图片。那么CNN中参数的总数目是多少？

明天吃啥呀·2022-11-28 14:38

3D-SKIPDENSESEG医学图像分割

得到第三个featuremap，反卷积会恢复到原来的尺寸Denseblock，通道增加了Transition，池化用正则表达式把里面的h5文件匹配一下吧os.path.join()把两个部分的路径拼一下

fu_gui_mu_dan·2022-11-28 07:56

Fater-RCNN

1Faster-RCNN(1)输入测试图像；(2)将整张图片输入CNN，进行特征提取；(3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图片生成300个建议窗口；(4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积featuremap

郝源·2022-11-28 00:19

【计算机视觉】基于tensorflow Lenet进行minist手写体识别

C1层是卷积层，单通道下用了6个卷积核，这样就得到了6个featuremap，其中每个卷积核的大小

Q蕾·2022-11-27 14:00

Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十九) - 全卷积网络（FCN）

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（全联接层＋softmax输出）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,

Stan Fu·2022-11-27 09:52

Fast Fourier Convolution

FastFourierConvolution背景：感受野的概念：卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点映射回输入图像上的区域大小例如：扩大感受野的方法：非局部神经网络、膨胀卷积或可变形卷积非局部神经网络

爱跳舞的小胖子·2022-11-27 05:12

整理学习之深度可分离卷积

普通卷积：分组卷积将图一卷积的输入featuremap分成g组，每个卷积核也相应地分成组，在对应的组内做卷积图中分组数，即上面的一组featuremap只和上面的一组卷积核做卷积，下面的一组featuremap

笨笨犬牙·2022-11-27 02:23

目标检测tricks总结(记录)

1.Anchor可以根据实际任务，修改anchor预设的大小和scale，也就是说stride+anchorratio+anchorscales都可以调整，选择不同stride确定了featuremap

RANKING666·2022-11-26 14:39

图像分割篇-FCN论文精读

对经典网络改编-卷积替换全连接·对前向特征图补偿-跳跃连接·对特征图尺寸恢复-反卷积1、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

xx忘记思考了·2022-11-26 04:52

FPN (Feature Pyramid Networks) 多尺度特征详解

将FPN放在RPN网络中用于生成proposal：原来的RPN网络是以主网络的某个卷积层输出的featuremap作

Gallant Hu·2022-11-26 02:52

卷积神经网络核心概念再复习+Pytorch一维卷积的实现

使用padding：为了防止边缘信息被忽略（让卷积核多通过它几次）有多少个卷积核就有多少featuremap，用很多卷积核生成的很多featuremap对原始图像的压缩和特征提取（卷积的工作）池化参考BLOG

Nismilesucc·2022-11-25 21:30

目标检测知识总结

目录写在前面1、卷积神经网络中的特征图（featuremap）1.1、参考博客2、感受野2.1、感受野的定义2.2、感受野的例子2.3、感受野的计算2.4、参考博客3、图像的上采样和下采样4、隐藏层4.1

OngoingDC·2022-11-25 09:41

论文笔记——CenterNet：Objects as Points

这些算法（1）都是在featuremap上去撒满成百上千的anchor，虽然accuracy和recall不错，但计算开销会比较大；（2）需要进行NMS后处理，这一过程是不可导

汐梦聆海·2022-11-25 08:02

反卷积torch.nn.ConvTranspose2d详解（含转换成卷积运算的代码示例）

目录1.torch.nn.ConvTranspose2d参数介绍2.如何得到新的featuremap①s=1：不进行插值操作，只进行padding操作②s＞1：进行插值操作eg:i=3,k=3,p=1,

cc__cc__·2022-11-25 07:49

特征融合方式

学习了解的过程中，知道了特征融合的几种方式，故总结一下；(a)Featurizedimagepyramid（图像金字塔），输出为不同尺度的特征，这种方式需要将同一张图片的不同尺寸分别输入网络，分别计算对应的featuremap

魏小胖纸·2022-11-25 02:32

pytorch-faster-rcnn 代码实践

ok进入正题~1FasterRCNN论文详解FasterRCNN网络就是：1)卷积网络去掉全连接层的FeatureMap；2)Feat

AIchiNiurou·2022-11-24 15:11

卷积神经网络基本概念

卷积神经网络基本概念1.感受野2.卷积核3.特征图【featuremap】4.通道【channel】5.填充【padding】6.步长【stride】7.池化【pooling】8.dropout数字1处

荼靡，·2022-11-24 14:04

BatchNorm2d的使用

=torch.randn(1,2,3,4)print(input)bn=nn.BatchNorm2d(num_features=2)res=bn(input)print(res)2.作用其实就是将一批featuremap

l8947943·2022-11-24 10:04

残差网络ResNet解读

Weight为抽取特征的网络层Addition时xl和xl+1的featuremap（channel）可能不同，此时需要1*1的卷积进行升维或者降维。

benben044·2022-11-24 07:26

轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习

0.摘要在mobilenetShuffleNet之后，华为推出了自己的轻量化网络，提出ghost模块，思想比较简单，作者觉得反正有很多featuremap是特征冗余的，不如直接用基础特征图来制造冗余的featuremap

Diros1g·2022-11-24 07:45

SSD算法

提出来的作用于不同尺度上面的目标检测算法直接回归作用于目标位置与类别One-stage简介SSD算法原理简介主干网VGG、Rest-Net、MobileNet将VGG最后两个FC改成两个卷积，并增加四个卷积层不同尺度FeatureMap

你的笑很夕阳·2022-11-23 21:09

基于python的卷积神经网络,Python实现卷积神经网络

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。部分源码如下：[python]viewplaincopy#coding=utf-8'''''

普通网友·2022-11-23 19:32

深度学习CV方向学习笔记3 —— Dropout

CNN的FeatureMap是一个由W，H，C组成的三维矩阵，而传统的dropout是二维思想，丢掉特征图上的像素点但是由于在特征图上，相邻的特征点具有相似性，所以丢掉特征点的方法不大适用

CangMuer·2022-11-23 12:16

深度学习基础知识——Conv中通道变换

在学习VGGNet框架时，发现每一卷积段第一个conv时，通过conv2d(kernel_size=3,stride=1,padding=same,kernel_num=m)，就可以将一个通道数为n的featuremap

INVinci_BY·2022-11-23 03:03

Swin-Transformer（2021-08）

Swin与ViT的对比，ViT将image划分为固定大小的patch，以patch为单位进行attention计算，计算过程中的featuremap分辨率是保持不变的，并且ViT为了保持与NLP的一致性

GY-赵·2022-11-22 23:08

获取Yolov5模型指定层的特征图——forward hooks

文章目录前言Yolov5Hook函数介绍设置Hook函数获取指定层的featuremap特征图可视化参考前言作为一名积极开发深度学习模型的工程师，我更喜欢PyTorch，因为它易于使用，主要是因为它与Python

点PY·2022-11-22 23:25

Deconvolution（逆卷积）

Deconvolution一般和转置卷积（transposedconv）、微步卷积（fractionallystridedconv）的叫法等价，其一些常见的用途包括：在ZF-Net中用于对featuremap

玄云飘风·2022-11-22 22:49

pytorch转onnx（支持动态batchsize、shape

以fcos模型为例，需要输出fpn的5个featuremap，需要支持多个尺寸输出、不同batchsize1、转onnx模型importargparseimportos.pathasospimportwarningsimportnumpyasnpimportonnximportonnxruntimeasrtimporttorchfrommmcvimportDictActionfrommmdet.c

jstzwjr·2022-11-22 22:08

联邦知识蒸馏概述与思考（续）

TeacherModel）强大的表征学习能力帮助简单模型（StudentModel）进行训练，主要分为两个步骤：1）提取复杂模型的知识，在这里知识的定义有很多种，可以是预测的logits、模型中间层的输出featuremap

我爱计算机视觉·2022-11-22 22:36

yolov5简要介绍

csp结构：将featuremap拆成两个部分，一部分进行卷积操作，另一部分和上一部分

maxruan·2022-11-22 19:04

卷积神经网络分类器

接着，第一个卷积层对这幅图像进行了卷积操作，得到了三个FeatureMap。

机器学习我来学·2022-11-22 13:08

遮挡行人重识别论文阅读(2020)

LearningRelationandTopologyforOccludedPersonRe-Identification（CVPR2022,中科院自动化所，旷视）模型由三大部分组成：1.一阶语义信息的提取（semanticfeature）：使用一个CNN骨干网络得到featuremap

wyl2077·2022-11-22 11:48

卷积神经网络传播过程中感受野的理解以及feature map size 、receptive field size的计算（代码）

一般比理论感受野小）今天看论文时偶然提到了感受野这个名词，这个词在初学卷积神经网络时就已经解除了，但是还没有对其有深入的了解，因此在网上百度了一些有关感受野的相关的资料，并自己亲自跑了下计算网络传播过程中感受野大小和featuremap

wonengguwozai·2022-11-22 09:22

【深度学习】卷积神经网络CNN TextCNN

可以看看这个【参考：CNN中featuremap、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN学习过程中卷积核更新的理解_xys430381_1的专栏-CSDN博客】【参考：卷积核

myaijarvis·2022-11-22 01:02

Pytorch_cnn_mnist

利用工具进行计算3.代码实现4.参考资料1.理论设计首先mnist数据集是28*28单通道的图片数据，这里卷积核的size一般可以试着调试，这里一般采用size=5，然后通道个数也就是我们的输出的特征图（featuremap

思考实践·2022-11-21 17:27

CNN多通道卷积与1*1卷积

新的层就是输入featuremap的线性组合，实现了通道数的增加或减少，同时跨通道整合了不同层featurema

NotRaining·2022-11-21 17:39

卷积神经网络-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

qq_1041357701·2022-11-21 09:09

FPN+PAN结构,SPP结构

一、FPN+PANFPN高维度向低维度传递语义信息（大目标更明确）PAN低维度向高维度再传递一次语义信息（小目标也更明确）二、SPP深层的featuremap携带有更强的语义特征，较弱的定位信息。

highoooo·2022-11-21 03:45

torch.nn.AvgPool2d 图解

blog.csdn.net/geter_CS/article/details/80408782运用该文章中的例子，shape为[2,2,4,4]的input，第一个分量代表有两个batch,第二个代表有两个featuremap

Petersburg·2022-11-21 01:11

FCN：语义分割领域全卷积深度学习开山之作

/long_shelhamer_fcn.pdf深度学习语义分割开山之作，首次将有监督的预训练特征表示用于端到端语义分割，在分类网络的基础上，去掉全连接层，替换为反卷积上采样，得到与原图大小一致的上采样featuremap

叶舟·2022-11-20 21:44

Poly-YOLO及YOLOv3的不足:标签重写、无效的anchor分配

以416416输入图像为例，图像的大小随着一系列的卷积下降到1313的featuremap(YO

a little cabbage·2022-11-20 16:12

YOLO系列算法原理讲解----（2）Yolov2/Yolo9000算法

BestPaperHonorableMention引入了anchorbox的思想（改进直接回归的粗糙做法）输出层：卷积层替代YOLOV1的全连接层（通过卷积层减少网络结构对输入图像尺寸的敏感程度，因为FC层参数量同featuremap

奔跑的小仙女·2022-11-20 11:14

李宏毅机器学习笔记第11周_Spatial Transformer

文章目录一、SpatialTransformerLayer1.CNNisnotinvarianttoscalingandrotation2.Howtotransformanimage/featuremap

MoxiMoses·2022-11-20 11:02

深度可分离卷积神经网络与卷积神经网络

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

彭祥.·2022-11-20 08:55

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