Concat層雖然利用到了上下文的語義信息,但僅僅是將其拼接起來,之所以能起到效果,在於它在不增加算法復雜度的情形下增加了channel數目。那有沒有直接關聯上下文的語義信息呢?答案是Eltwise層,被廣泛使用,屢試不爽,並且我們常常拿它和Concat比較,所以我常常一起說這兩個層。我們普遍認為 ...
Concat層的作用就是將兩個及以上的特征圖按照在channel或num維度上進行拼接,並沒有eltwise層的運算操作,舉個例子,如果說是在channel維度上進行拼接conv 和deconv 的話,首先除了channel維度可以不一樣,其余維度必須一致 也就是num H W一致 ,這時候所做的操作僅僅是conv 的channel k 加上deconv 的channel k ,Concat 層輸 ...
2018-03-21 15:17 3 6602 推薦指數:
Concat層雖然利用到了上下文的語義信息,但僅僅是將其拼接起來,之所以能起到效果,在於它在不增加算法復雜度的情形下增加了channel數目。那有沒有直接關聯上下文的語義信息呢?答案是Eltwise層,被廣泛使用,屢試不爽,並且我們常常拿它和Concat比較,所以我常常一起說這兩個層。我們普遍認為 ...
如果說之前的Concat是將多個bottom合並成一個top的話,那么這篇博客的slice層則完全相反,是把一個bottom分解成多個top,這帶來了一個問題,為什么要這么做呢?為什么要把一個低層的切分成多個高層的呢?自然有它的用途,大家想想,假如我們做的是多任務的問題,比如車牌檢測、燃氣表盤檢測 ...
本文轉載於網絡,覺得寫得很透徹。 dao完成連接數據庫修改刪除添加等的實現細節,例如sql語句是怎么寫的,怎么把對象放入數據庫的。service層是面向功能的,一個個功能模塊比如說銀行登記並完成一次存款,UI要把請求給service層,然后service曾將這一個case分解成許多步驟調用 ...
里面多了數組,所以用到了JOSNArray ...
Caffe Scale層解析 前段時間做了caffe的batchnormalization層的解析,由於整體的BN層實現在Caffe是分段實現的,因此今天抽時間總結下Scale層次,也會后續兩個層做合並做下鋪墊。 基本公式梳理 Scale層主要完成 \(top = alpha ...
一、應用層 它是計算機用戶,以及各種應用程序和網絡之間的接口,其功能是直接向用戶提供服務,完成用戶希望在網絡上完成的各種工作。應用層為用戶提供的服務和協議有:文件服務、目錄服務、文件傳輸服務(FTP)、遠程登錄服務(Telnet)、電子郵件服務(E-mail)、打印服務、安全服務、網絡管理服務 ...
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