featuremap

yolov7

结构图首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的featuremap，经过Rep和conv输出预测结果，这里以coco
AI小丸子·2022-11-19 19:17

深度可分离卷积（DW+PW）

DepthwiseConvolution完成后的Featuremap数量与输入层的通道数相同，无法扩展Featuremap。
@贝壳里的海·2022-11-19 16:29

AdaIN(Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization)——论文阅读

作者提出了一种简单但是有效的方用来首次实现任意样式的实时风格转换，方法的核心是加入了一个adaptiveinstancenormalization(AdaIN)layer，AdaIN层是对内容图进行归一化，这里是通过对齐内容图的每通道的featuremap
深浅卡布星·2022-11-19 16:53

python卷积神经网络代码,python卷积神经网络分类

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'''''
快乐的小荣荣·2022-11-19 16:50

卷积神经网络介绍&CNN架构

卷积层是局部连接，卷积是参数共享（一个卷积核去扫描整个图像）经过每层卷积层得到的结果我们叫做Featuremap（特征图）。
海滩上的那乌克丽丽·2022-11-19 15:00

目标检测之端到端：Fast RCNN

1、FastR-CNN框架输入：一张包含多个ROI的图片网络：多层卷积（用了VGG16）特征提取，每个ROI被池化成一个固定大小的Featuremap，最后被全连接层展开成一个特征向量。
王本宝·2022-11-19 11:57

保研面试之机器学习

保研面试机器学习CNN卷积层：提取特征池化层：减少图片特征，避免全连接参数过多=>得到featuremap全连接：按权值分类sigmoid函数：单一分类Softmax（交叉熵损失）多分类，求出概率SVM
Julie Y·2022-11-19 10:49

ResNet学习

BatchNormalization我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap
川河w·2022-11-19 09:44

5. VOLO： Vision Outlooker for Visual Recognition

1.outlookattentionoutlookattention的本质就是把多层featuremap按照卷积核大小，通道长度，划分为
易大飞·2022-11-19 06:56

【创新实训 第四周】 不完全的 CTPN 完结贴 2019.4.11

详细工作内容①模型设计首先，输入图片经过VGG16，长宽缩小到原来1/16，得到featuremap，所以featuremap的一个像素对应原图的16*16像素，这也是为什么anchor的宽度
PPTPPT5566·2022-11-19 05:35

VGG网络结构详解以及感受野的计算

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小被称做感受野通俗的解释是，输出featuremap(特征矩阵)上的一个单元对应输入层上区域的大小（9-3+2*0）/2+
Dragon_0010·2022-11-19 03:25

【目标检测】池化层（pooling）的反向传播是怎么实现的

目录：池化层的反向传播是怎么实现的一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理一、前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得featuremap
旅途中的宽~·2022-11-19 03:09

LeNet-ResNet-AlexNet网络详解

C1层-卷积层输入图片：3232卷积核大小：55卷积核种类：6输出featuremap大小
Sais_Z·2022-11-19 03:00

CBAM 通道注意力 & 空间注意力机制

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）一种轻量的注意力模块，可以在空间和通道上进行注意力机制，沿着通道和空间两个维度推断出注意力权重系数，然后再与featuremap
song_3211·2022-11-19 01:32

注意力机制在通道和空间中的融合应用(CBAM: Convolutional Block Attention Module)

我们的注意力模型会关注featuremap的通道和空间，之后模型输出的attentionmaps会与输入的特征图相乘。
IsQtion·2022-11-19 00:27

Inception V3

目录0回顾1介绍2设计原则3大filtersize卷积的分解3.1分解为小卷积3.2分解为非对称卷积4辅助分类器的效用5featuremap的size的高效减小6Inceptionv37.LabelSmoothing
chairon·2022-11-13 10:11

目标检测FCOS网论文阅读、损失函数解读

tianzhi0549/FCOS目录1基于全卷积的单阶段检测损失函数2FCOS基于FPN进行多层次预测3Center-nessforFCOS与RetinaNet的不同1基于全卷积的单阶段检测表示backbone中第i层featuremap
不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-09 12:39

深度学习基础--padding的理解

padding的理解  Zeropadding就可以在这时帮助控制FeatureMap的输出尺寸，同时避免了边缘信息被一步步舍弃的问题。
whitenightwu·2022-11-09 10:38

python cnn 回归模型_【深度学习系列】CNN模型的可视化

我们知道，神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的featuremap应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。
weixin_39895862·2022-11-05 10:35

卷积层参数计算与设置

输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数weight/height：图片宽和高channels：图片通道数，1是黑白，3是RGB卷积层参数介绍：filter=卷积核(1x1,3x3,5x5)featuremap
JWangwen·2022-11-04 13:03

可视化并理解CNN

VisualizationwithaDeconvnet：将featuremap中的特征通过反池化、反激活、反卷积映射到像素。
m0_72429728·2022-11-04 13:27

Python基于YOLOv5的交通标志识别系统[源码＆技术文档＆部署视频＆数据集]

再对下采样产生的featuremap上采样，与backbon
群马视觉·2022-11-02 13:38

卷积神经网络各卷积层输入输出及权重尺寸

卷积神经网络各尺寸的计算Featuremap数量和尺寸,神经元的数量，连接数量，权重size几个参数输入尺寸：in_size输出尺寸：out_size卷积核：k(kernel_size)填充值的大小：P
白给小码农·2022-11-01 11:21

UNet详细解读（二）pytorch从头开始搭建UNet

但是输出变成了388x388，这说明经过网络以后，输出的结果和原图不是完全对应的，这在计算loss和输出结果都可以得到体现.蓝色箭头代表3x3的卷积操作，并且步长是1,不进行padding，因此，每个该操作以后，featuremap
楚楚小甜心·2022-11-01 03:29

如何理解卷积核中的padding参数？

能控制卷积之后的featuremap的大小；相当于对原始图像进行填充，来控制卷积之后图像的大小input=torch.randn(1,15,1,512,512)m=nn.Conv3d(15,15,(3,3,3
fK0pS·2022-10-30 03:12

深度可分离卷积

常规卷积常规卷积：卷积核与输入的每个通道都进行卷积操作；假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片，经过一个包含4个Filter的卷积层，最终输出4个FeatureMap，且尺寸与输入层相同。
JoannaJuanCV·2022-10-27 11:55

MobileNet v1 结构详解

论文参考链接正常的卷积是这样的，输入Featuremap,记作F，size为DfxDfxM,Df是长和宽，M是channel然后卷积核是Kernel,记作K，size为DkxDkxMxN解释一下，这里的
蓝羽飞鸟·2022-10-25 16:25

P8机器学习笔记--李宏毅（卷积神经网络CNN）

第一种理解方法1.receptivefiled(感受野）stride（滑动距离）2.共享参数以及filter3.只用全链接或者用参数共享和感受野的差别二、第二种理解方法1.用filter遍历整张图片编辑2.featuremap
温涛·2022-10-24 18:39

30.【课堂笔记】10月20日卷积神经网络CNN

在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。
睡觉特早头发特多·2022-10-22 07:11

卷积神经网络python实例,python卷积神经网络图像

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'''''
塑胶技术·2022-10-19 17:32

语义分割背景下UDA（无监督域自适应）的三个方向

这一类方法训练一个判别器来使得目标域的分布在像素空间（outputspace)或者特征空间(featuremap)上进行对齐（AdaptSegNet证明语义分割任务而言，在像素空间上的对齐优于特征空间）
odss·2022-10-19 07:47

卷积神经网络的python实现,python卷积神经网络图像

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'''''
ai智能网络·2022-10-14 16:12

深度学习中的FPN详解

然而，在目标检测中往往因为卷积网络的这个特征带来了不少麻烦：高层网络虽然能响应语义特征，但是由于FeatureMap的尺寸太小，拥有
tt丫·2022-10-12 22:19

cnn生成图像显著图_图像目标检测四——Faster RCNN

论文提出：网络中的各个卷积层特征(featuremap)也可以用来预测类别相关的regionproposal(不需要事先执行诸如selectivese
weixin_39997194·2022-10-10 09:10

Swin Transformer详解: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

构建了一种分层特征提取的方式，不断减小“featuremap”的大小（token的数量），构造层次的特征映射。
暖风️·2022-10-10 07:51

Keras CNN（卷积神经网络参数的理解）

strides=(1,1),activation='relu',input_shape=input_shape)32即是filter过滤器的大小，表示一个原始输入图像经过32个过滤器提取特征，得到32个FeatureMap
Bit之舞·2022-09-29 07:33

深度学习图像分割U-Net和FCN讲解

FCN相比于普通分类网络而言：FCN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，从而解决了像素级分割问题。
qq_1041357701·2022-09-25 18:35

IOU loss详解

转载自：https://www.jianshu.com/p/e3bf67cd4459IoU损失DenseBox DenseBox是全卷积网络，网络的输出大小为(；输出featuremap上的点确定一个检测框的样本
费马定理·2022-09-22 21:55

目标检测发展之SPP-Net

将整张图直接输入CNN，一次性完成特征提取，得到FeatureMap。然后在Feature
王本宝·2022-09-19 11:55

GhostNet网络思路整理(讨论)

GhostNet论文:link.GitHub代码:linkGhostModule如上图，图(a)表示卷积，特征图(featuremap)由输入图像进行卷积操作得到.图(b)表示GhostModule需要进行两步卷积操作
Machinist1947·2022-09-15 14:56

DeepLabv3:《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentataion》

：https://arxiv.org/abs/1706.05587Abstract  在这篇文章中，我们重温了atrousconvolution(带孔卷积)，它可以很好的调整过滤器的感受野以及控制输出featuremap
月落乌啼silence·2022-09-15 12:53

LeNet复现pytorch --简单神经网络的搭建与训练

LeNet由七层CNN组成，C1卷积层:使用6个5*5的卷积核，得到6个featuremap。输入图像为32*32，因此特征图大小为28*28。参数个数：对于同个卷积核每个神经元使用的参数相同。
奶盖芒果·2022-09-08 08:24

faster rcnn 中的 region proposal函数(proposal_layer、anchor_target_layer、proposal_target_layer)

代码地址：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn1、首先，用初始化卷积核(9*2和9*4个)对vgg16生成的featuremap(512通道)做卷积
ysh1026·2022-08-16 07:55

faster rcnn代码解读（五）proposal_layer

github.com/adityaarun1/pytorch_fast-er_rcnnhttps://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch之前的rpn_head主要是为了获取featuremap
shchojj·2022-08-16 07:09

卷积神经网络CNN3

-基础教程_哔哩哔哩_bilibili池化层Pooling主要对卷积层学习到的特征图进行亚采样（subsampling）处理最大池化平均池化降低了后续网络层的输入维度，缩减模型大小，提高计算速度提高了FeatureMap
Jormungand123·2022-08-14 16:06

深度学习模型——知识蒸馏

“软标签”指的是大网络在每一层卷积后输出的featuremap。然后，通过尝试复制大网络在每一层的输出(不仅仅是最终的损失)，小网
wuguangbin1230·2022-08-13 07:09

yolov5模型与代码解读

NewCSP-PANHead:yolov3head下图是v5l：改进部分：1.Focus模块Focus模块将每个2x2的相邻像素划分为一个patch，然后将每个patch中相同位置（同一颜色）像素给拼在一起就得到了4个featuremap
JWangwen·2022-08-09 09:00

深度学习-感受野与有效感受野

感受野(receptivefield,RF)，卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的特征点在原始图像上映射的区域大小，即特征点能“看”到的范围。
Tc.小浩·2022-08-01 07:22

卷积、反卷积、反池化、插值

卷积若输入含有多个通道，则对于某个卷积核，分别对每个通道求featuremap后将对应位置相加得到最终的featuremap，如下图所示：若有多个卷积核，则对应多个featuremap，也就是下一个输入层有多个通道
1051450906·2022-07-23 11:38

上采样之反卷积

上采样（Upsample）实现featuremap由小分辨率到大分辨率映射的操作上采样常见有三种方法：（1）双线性插值（bilinear）；（2）反卷积（TransposedConvolution）；（
大梦冲冲冲·2022-07-23 11:38
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