feature map 大小以及反卷積的理解
（1）邊長的計算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride +1 輸入圖片大小為200×200，依次經過一層卷積（k ...
原文：什么是feature map（個人理解）
前序： 上圖是輸入是 x x 的彩色圖片 彩色圖片一般就是 個feature map 紅綠藍 彩色圖片channel 的數量 ，經過 個不同的卷積核，則產生兩個不同特征的輸出 輸出的圖片就可以看做是feature map feature map的數量：該層卷積核的個數，有多少個卷積核，經過卷積就會產生多少個feature map 對應吳恩達講的課程則是：有多少個濾波器就會產生多少個不同的特征，即濾 ...
2020-07-11 11:36 0 20031 推薦指數：
相關推薦
local feature和global feature的理解
在計算機視覺方面，global feature是基於整張圖像提取的特征，也就是說基於all pixels，常見的有顏色直方圖、形狀描述子、GIST等；local feature相對來說就是基於局部圖像塊，即基於local patches的，常見的大多數特征都是局部特征，如SIFT、LBP ...
CNN中的feature map
個人學習CNN的一些筆記，比較基礎，整合了其他博客的內容 feature map的理解在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮豎直的貼成豆腐塊一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feature map ...
Feature map transfer in TinyBert/MobileBert
MobileBert: 自下而上的知識轉移： 將 Bottleneck BERT-LARGE teacher 的知識傳遞給student。 先訓練teacher，然后逐步從下網上訓練student， ...
徹底理解Java的feature模式
先上一個場景：假如你突然想做飯，但是沒有廚具，也沒有食材。網上購買廚具比較方便，食材去超市買更放心。 實現分析：在快遞員送廚具的期間，我們肯定不會閑着，可以去超市買食材。所以，在主線程里面另起一個子 ...
可視化分類網絡的feature map
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim fr ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
具體可以看這篇文章，寫的很詳細。https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 ...
CNN中feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋，以及CNN 學習過程中卷積核更新的理解
feature map、卷積核、卷積核個數、filter、channel的概念解釋 feather map的理解 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的。你可以把它看成許多個二維圖片疊在一起（像豆腐皮一樣），其中每一個稱為一個feature map。 feather map 是怎么生成 ...