原文:Eltwise層解析

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,像這樣的 encoder decoder 的過程,有助於利用較高維度的feature map信息,有 ...

2018-03-23 10:31 0 6526 推薦指數:

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Caffe 學習:Eltwise

  Eltwise的操作有三個:product(點乘), sum(相加減) 和 max(取大值),其中sum是默認操作。   假設輸入(bottom)為A和B,如果要實現element_wise的A+B,即A和B的對應元素相加,prototxt文件 ...

Sat Oct 08 07:55:00 CST 2016 1 40068
slice解析

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 ...

Fri Mar 23 00:24:00 CST 2018 0 2627
Concat解析

Concat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的運算操作,舉個例子,如果說是在channel維度上進行拼接conv_9和deconv_9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 ...

Wed Mar 21 23:17:00 CST 2018 3 6602
Spring的Service與Dao解析

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,然后service曾將這一個case分解成許多步驟調用 ...

Mon Jun 17 17:29:00 CST 2013 0 3988
Caffe_Scale解析

Caffe Scale解析 前段時間做了caffe的batchnormalization解析,由於整體的BN實現在Caffe是分段實現的,因此今天抽時間總結下Scale層次,也會后續兩個做合並做下鋪墊。 基本公式梳理 Scale主要完成 \(top = alpha ...

Fri Nov 10 04:46:00 CST 2017 1 15515
Euclideanloss_layer解析

這里說一下euclidean_loss_layer.cpp關於該歐式loss解析,代碼如下: #include <vector> #include "caffe/layers/euclidean_loss_layer.hpp" #include "caffe/util ...

Fri May 18 21:03:00 CST 2018 0 1371
OS七模型解析

一、應用 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 ...

Thu Aug 15 01:33:00 CST 2019 0 449
 
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