博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 目錄 寫在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 參考 寫在前面 Group Convolution分組卷積 ...
思路按照常規卷積到組卷積來。 常規卷積: 如果輸入feature map尺寸為C H W C H WC H W,卷積核有N NN個,輸出feature map與卷積核的數量相同也是N NN,每個卷積核的尺寸為C K K C K KC K K,N NN個卷積核的總參數量為N C K K N C K KN C K K,輸入map與輸出map的連接方式如下圖所示 組卷積: ...
2019-08-25 17:04 0 894 推薦指數:
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地址:https://arxiv.org/pdf/2007.04242.pdf github:https://github.com/zhuogege1943/dgc/ ...
定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h(-i)是h(i)的時序i取反的結果;時序取反使得h(i)以縱軸為中心翻轉180度,所以這種相乘后 ...
1. 卷積層(Convolution Layer):由若干個卷積核f(filter)和偏移值b組成,(這里的卷積核相當於權值矩陣),卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積層的特征: (1)網絡局部連接:卷積核每一次僅作用於圖片的局部 (2)卷積核權值共享 ...
反卷積的具體計算步驟 令圖像為 卷積核為 case 1 如果要使輸出的尺寸是 5x5,步數 stride=2 ,tensorflow 中的命令為: 當執行 transpose_conv 命令時,tensorflow 會先計算卷積類型、輸入尺寸 ...
, padding=p; Dilation convolution(擴張卷積)的原理其實也比較簡單,就是在ker ...
。 Group convolution Group convolution是最早應用在2012年Ale ...
一、向量的卷積運算 給定兩個n維向量α=(a0, a1, ..., an-1)T,β=(b0, b1, ..., bn-1)T,則α與β的卷積運算定義為: α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T,其中 事實上,“卷積”的含義從矩陣αβT的表示即可以看出:不難發現 ...