featuremap 第9页

上采样（最近邻插值、双线性插值法、反池化、转置卷积）

一般图像分割的时候，需要对图像进行像素级别的分类，因此在卷积提取到抽象特征后需要通过上采样将featuremap还原到原图大小，在FCN和U-net等网络中都提到了上采样的操作，这里会一些上采样的方法进行总结

怨滴个大石头·2022-07-23 11:06

darknet框架下训练YOLO

YOLO训练步骤配置文件更改darknet\cfg\下配置文件中classes和filters(#or255)最后的featuremap每个像素预测num个框filters=v3=((num=9)/3)

mohhao·2022-07-19 07:04

·2022-07-15 17:18

RPN：Region Proposal Networks (区域候选网络)

得到用来预测的featuremap图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维featuremap，准备后续用来选取proposal。

·2022-07-15 17:47

机器学习——深度学习之卷积神经网络（CNN）——LeNet卷积神经网络结构

目录一、卷积神经网络1、卷积神经的作用2、LeNet1）数据库准备——minst2）模型·二、关于卷积神经网络结构的一些术语定义1、特征图（Featuremap）2、height（长度）、width（宽度

有情怀的机械男·2022-07-13 08:51

faster rcnn学习笔记

通过backbone（主干特征提取网络）提取特征获取共享特征图（featuremap）。

chxing12138·2022-07-10 07:51

R-cnn家族论文

Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation》阅读笔记0.基础知识卷积feature计算W：表示当前层Featuremap

Diros1g·2022-07-09 11:57

pytorch实现LeNet5手写数字识别+各层特征图可视化

LeNet5网络结构LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap

Fancy Wang·2022-06-28 12:45

Batch Normalization(BN)的简单介绍

BatchNormalization(BN)介绍BN目的：令一批（batch）数据对应的featuremap的每一个维度（每一个channel）满足均值为0，方差为1的分布规律，通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率

Joker__Wa·2022-06-27 23:56

LeNet、AlexNet与VGGNet的学习笔记

发展顺序：LeNet-AlexNet-VGGNet因此，以LeNet为起始研究一些基本概念：特征映射（Featuremap）：为配合部分连接，卷积神经网络还运用了权值共享来减少参数数量。

五十赫兹小透明·2022-06-23 07:24

轻量型模型之总结（mobilenet，shufflenet，ghostnet）

timesC1H×W×C1经过C1×H1×W1×C2C1\timesH1\timesW1\timesC2C1×H1×W1×C2的卷积核，卷积成H×W×C2H\timesW\timesC2H×W×C2的featuremap

小小小绿叶·2022-06-16 07:26

全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

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

ailian0591·2022-06-12 07:30

《SCA-CNN：Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning》论文笔记

现有的视觉attention模型都是基于空间的，既是重新加权最后一个卷积层的featuremap。其原理如下图所示，但是这样的或许并不能会很好符合attention的机制。

m_buddy·2022-06-10 07:37

VGG16详细解读

输入图像为(224,224,3):经过第一层conv3-64的卷积层(3,3,3,64)之后，输出featuremap为(224,224,64);经过第二层conv3-64的卷积层(3,3,64,64)

花落雨微扬·2022-06-07 10:30

深度学习-图像分类篇 P4.1 VGG网络-pytorch

通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。就是说，假设输入的特征层是9X9

浅浅ch·2022-06-03 07:25

Pytorch FCN 全卷积神经网络

input(3×224×224)→featuremap

哇咔咔负负得正·2022-06-02 11:38

深度学习试题_深度学习面试题及参考答案

向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayxCNN权值共享问题首先权值共享就是滤波器共享，滤波器的参数是固定的，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征特征，得到featuremap

weixin_39691968·2022-06-01 07:31

【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末总复习

下面是去年和前年的期末题整理：✅卷积神经网络：卷积核在图上扫一圈，参数量是多少，featuremap多大？

vector<>·2022-05-31 07:00

faster rcnn代码解读（六）anchor_target_layer

https://github.com/adityaarun1/pytorch_fast-er_rcnnhttps://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch前面已经涉及到了featuremap

shchojj·2022-05-26 07:33

FCOS详解S:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection

训练时：基于anchor的方法是在featuremap的每一个点上产生anchor，然后将anchor映射回原图求gt与anchor的iou，大于一定阈值就认为是正样本，进行gt与anchor的坐标偏移回归

bestrivern·2022-05-21 18:20

人工智能-作业4：CNN - 卷积

1.卷积2.卷积核(Kernel)3.多通道4.特征图(featuremap)5.特征选择二、探究不同卷积核的作用，研究背后的原理。

Rain Sure·2022-05-16 07:51

tensorflow2 搭建LeNet5训练MINST手写数字数据集并用c++ opencv4.5.5 DNN加载模型预测结果

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一

python小广·2022-05-15 07:50

原理分析-CAM模型可视化（可解释）

模型可视化就是做的这件事情模型有很多的可视化方案：直接可视化：最容易被想到的一种方式就是对特征图进行可视化，想法是对的，直接对featuremap进行粗暴的resize,或者更为精细点的操作是进行反卷积

herr_kun·2022-05-08 07:41

ssd网络结构简单说明

ssd是onestage形式的多目标检测的网络，在每一层featuremap上，对每个用于预测的p通道特征图，SSD的分类器全都使用了3*3*p*(k*(c+4))卷积进行预测，其中k是每个单元放置的先验框的数量

捣蛋鬼233·2022-05-01 19:19

基于机器学习的心脏病预测方法（10）——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平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元权值共享，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随

wendy_ya·2022-04-28 07:44

卷积神经网络计算题试题_卷积神经网络的计算

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/631747741.卷积卷积神经网络中的卷积是指定义好卷积核(kernel)，并对图像(或者特征图，featuremap)进行滑动匹配，即对应位置相乘再相加

weixin_39562579·2022-04-27 07:33

卷积神经网络参数计算

2.详细举例1：比如输入是一个32x32x3的图像，3表示RGB三通道，每个filter/kernel是5x5x3，一个卷积核产生一个featuremap，下图

qican_7·2022-04-27 07:57

【CNN基础】计算卷积操作输出Feature Map的size

featuremapsize不变3.总结（省流助手）0.前言深度学习在计算机视觉领域的应用离不开卷积神经网络，最典型的流程是先将原始图像进行缩放等处理，然后输入网络中，经过一系列的卷积和池化操作，最后将输出的featuremap

sin(豪)·2022-04-16 07:44

【CNN基础】计算机如何计算卷积操作

目录0.前言1.把卷积操作转换为矩阵乘法1.1将卷积核化为矩阵1.2将输入的FeatureMap化为矩阵1.3矩阵乘法0.前言对于卷积操作我们都很清楚其具体过程，不过卷积操作是如何在计算机上实现的呢？

sin(豪)·2022-04-16 07:32

深度学习复习作业题目及面试常见问题

各层作用输入层全连接层卷积层池化层输出层输入层：与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作卷积层：进行特征提取，对于图片中的每一个特征首先局部感知，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，还有权值共享池化层：通过去掉FeatureMap

fanstuck·2022-04-10 07:27

unet网络结构_语义分割网络经典：unet

但是连续的下采样得到的featuremap就会丢失一些low-level中关键信息(例如边沿，边界等)。这就让识别和准确定位产生了矛盾。

weixin_39584571·2022-04-07 07:42

基于LeNet5的手写数字识别神经网络

在初始的LeNet中，输入时32*32的图像，经过卷积层输出channel为6，大小28*28的featuremap，在经过子采样

Sinova_L·2022-04-05 07:07

空间注意力机制sam_【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attentionmap，然后将attentionmap与输入的featuremap相乘来进行特征的自适应学习

weixin_39938165·2022-03-29 07:10

行为分析(六)：人形检测部分（一）：YOLOv1-v5的学习笔记

一句话概括YOLO的原理将输入图像划分为S*S(最终featuremap的大小)个gridcell,每一个cel

是魏小白吗·2022-03-25 09:23

深度卷积网络-LeNet-5深度解析

①各个层解释：我们先要明确一点：每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。C1层是一个卷积层（为什

wl_kingstones·2022-03-21 07:29

group convolution (分组卷积)详解

文章目录【普通卷积】【groupconvolution(分组卷积)】【深度可分离卷积】【普通卷积】上图为普通卷积示意图，为方便理解，图中只有一个卷积核，此时输入输出数据为：输入featuremap尺寸：

☞源仔·2022-03-21 07:26

目标检测之YOLOX分享

通过不同stage的输出featuremap进行

xuzz_498100208·2022-03-18 05:03

yolov5分文件解析（封装部分-detect.py)

在进行整体的学习之前，有必要将其中的参数和部分库进行搜索和学习,在我的学习过程中搜录了以下内容yolov5说到yolov5的图像处理，就绕不开神经网络卷积处理的FeatureMap(特征图）表征的是神经空间内一种特征

huyichrn·2022-03-09 08:29

Yolo v3论文精读

论文结构一、主干网络-DarkNet-53（backbone）二、特征金字塔-FPN（neck）三、对featuremap进行预测（Head）四、先验框五、训练策略六、损失函数七、实验结果分析总结论文结构一

爱喝caffee的小男孩·2022-03-02 07:04

SPP-Net

SPPNetAbstractKeyinsight传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的，所以通常要改变图片的size/scale，这样会损失信息Breakpoint提出了SpatialPyramidPooling,可以将任意size的featuremap

两全丶·2022-02-20 21:18

卷积层的算力评估(MACC和FOPS)

lenet网络结构以第二层为例，他的输入尺寸是1*28*28*1的一张featuremap,卷积核为5*5*1,stride_h和stride_w均为1，pad_h,pad_w均为0，说明不做padding

papaofdoudou·2022-02-15 07:57

Yolo系列知识点梳理（Yolov1-v5）

文章目录1概述2Yolo系列模型2.1基石-Yolov12.1.1Yolov1的网络结构2.1.2Yolov1的featuremap2.1.3Yolov1的训练2.1.4Yolov1的预测2.1.5Yolov1

zjuPeco·2021-10-23 20:51

Image Classification ——【AlexNet】

文章目录1论文阅读1.1论文摘要1.2论文创新点1.3学习细节1.4小结2网络框架2.1Featuremap维度计算2.2网络结构分析3神经元数量和参数数量3.1计算方法3.2小结4网络搭建4.1基本架构

三木今天学习了嘛·2021-10-21 18:13

深度学习-图像识别FPN(Feature Pyramid Networks)

但是到了物体检测领域，这个特征便成了一个重要的问题，高层网络虽然能响应语义特征，但是由于FeatureMap的尺寸较小，含有的几何信息并不多，不利于物体检测；浅层网络虽然包含比较多的几何信息，但是图像的语义特征并不多

Tc.小浩·2021-10-20 16:28

深度学习之局部连接与权值共享

结合自身经历以及他人的疑问，对卷积神经网络有一个误解：每个卷积核产生的featuremap为一个神经元，正确的认知应该是每个神经元代表featuremap的一个像素；卷积层有两个比较重要的性质：1局部连接图

naca_yu·2021-09-10 22:02

Post training 4-bit quantization of convolutional networks for rapid-deployment

Per-channelbitallocation，一种对featuremap各个channel实现不同比特量化的方法bias-correction，一种偏移修正方法，用以提高量化后的精度二Analyt

加油11dd23·2021-07-25 22:14

1X1卷积核的理解和应用（NIN块）

前提知识:在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个featuremap的线

小金hhh·2021-06-14 17:00

卷积层、全连接层的FLOPs和参数量计算

卷积层假设输入的featuremap的维度(N,C,H,W)，卷积层的的维度为(F,C,HH,WW)，输出featuremap的维度为(N,F,H',W')，那么不考虑样本数量其中，括号内第一项是卷积的乘法计算量

crishawy·2021-06-12 05:49

Receptive field in CNNs

建议先阅读Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearning论文笔记感受野（receptivefield）：卷积网络中某非输入层的featuremap中的神经元（像素点

醒醒去睡吧·2021-06-06 22:01

三维目标检测

网络的结构图如下：2、RPN分类回归头：将3D的featuremap转为俯视图，高度变为通道，然后使用每个cell每个类别设置两个anchor，角

Tc.小浩·2021-05-30 18:04

推荐频道

featuremap