原文:卷积核

以一张图片作为开始吧: 这里的输入数据是大小为 的彩色图片,其中每一个都称之为一个feature map,这里共有 个。所以如果是灰度图,则只有一个feature map。 进行卷积操作时,需要指定卷积核的大小,图中卷积核的大小为 ,多出来的一维 不需要在代码中指定,它会自动扩充至图片的channel数。这里一共定义了 个卷积核,进行卷积操作后,得到了 个feature map。 需要注意的是, ...

2020-12-03 22:38 0 751 推荐指数:

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卷积层、卷积核

每个卷积核具有长、宽、深三个维度。 卷积核的长、宽都是人为指定的,长X宽也被称为卷积核的尺寸,常用的尺寸为3X3,5X5等;卷积核的深度与当前图像的深度(feather map的张数)相同,所以指定卷积核时,只需指定其长和宽两个参数。 例如,在原始图像层 (输入层),如果图像是灰度图像 ...

Sun Feb 06 00:35:00 CST 2022 0 1118
1*1的卷积核的原理及作用

1.原理 对于1*1的卷积核来说,实际上就是实现不同通道数据之间的计算,由于卷积窗口为1*1,那么他不会对同一通道上相邻的数据进行改变,而是将不同通道之间的数据进行相加. 输入和输出具有相同的高和宽。输出中的每个元素来自输入中在高和宽上相同位置的元素在不同通道之间的按权重累加 ...

Thu Oct 21 22:05:00 CST 2021 0 1401
卷积核尺寸如何选取呢?

滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增(1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7)的方式。 每经过一次池化层,卷积层过滤器的深度都会乘以 2; 卷积神经网络中卷积核越小越好吗? 多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多,在连通性不变的情况下,大大降低了参数 ...

Fri Dec 07 18:23:00 CST 2018 0 6276
卷积核的工作原理

  卷积是图像处理中一个操作,是kernel在图像的每个像素上的操作。Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组,其中心点称为锚点(anchor point)。把kernel放到像素数组之上,求锚点周围覆盖的像素乘积之和(包括锚点),用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达 ...

Wed Jan 01 01:42:00 CST 2020 0 1755
卷积核及其个数的理解

第一次接触的时候,已经理解了,但是过了一段时间,就有点忘了下面这两篇文章,不错!可以帮助回忆与理解。 https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/ ...

Sat Jul 11 00:48:00 CST 2020 0 855
2、卷积核,感受野

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(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 原始输入为5*5大小,使用一个5*5大小的,处理它,得到的结果为1*1大小, 卷积核参数为25。 原始输入是5*5大小,使用两次3*3大小的,处理它,得到 ...

Wed Dec 22 05:01:00 CST 2021 0 843
[卷积核]空洞卷积(转)

转自: https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录 一、空洞卷积的提出 二、空洞卷积原理 三、空洞卷积问题 感受野跳跃 小尺度物体检测 四、网络设计研究 ...

Thu Dec 27 05:09:00 CST 2018 0 787
1*1卷积核作用

1.降维或升维,减少参数量 通过1*1卷积核的个数,来控制输出的通道数也就是维度 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是 ...

Wed Jun 12 04:46:00 CST 2019 0 614
 
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