原文:卷積核

以一張圖片作為開始吧: 這里的輸入數據是大小為 的彩色圖片,其中每一個都稱之為一個feature map,這里共有 個。所以如果是灰度圖,則只有一個feature map。 進行卷積操作時,需要指定卷積核的大小,圖中卷積核的大小為 ,多出來的一維 不需要在代碼中指定,它會自動擴充至圖片的channel數。這里一共定義了 個卷積核,進行卷積操作后,得到了 個feature map。 需要注意的是, ...

2020-12-03 22:38 0 751 推薦指數:

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卷積層、卷積核

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的,長X寬也被稱為卷積核的尺寸,常用的尺寸為3X3,5X5等;卷積核的深度與當前圖像的深度(feather map的張數)相同,所以指定卷積核時,只需指定其長和寬兩個參數。 例如,在原始圖像層 (輸入層),如果圖像是灰度圖像 ...

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

1.原理 對於1*1的卷積核來說,實際上就是實現不同通道數據之間的計算,由於卷積窗口為1*1,那么他不會對同一通道上相鄰的數據進行改變,而是將不同通道之間的數據進行相加. 輸入和輸出具有相同的高和寬。輸出中的每個元素來自輸入中在高和寬上相同位置的元素在不同通道之間的按權重累加 ...

Thu Oct 21 22:05:00 CST 2021 0 1401
卷積核尺寸如何選取呢?

濾波器的大小選擇 大部分卷積神經網絡都會采用逐層遞增(1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7)的方式。 每經過一次池化層,卷積層過濾器的深度都會乘以 2; 卷積神經網絡中卷積核越小越好嗎? 多個小的卷積核疊加使用要遠比一個大的卷積核單獨使用效果要好的多,在連通性不變的情況下,大大降低了參數 ...

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

  卷積是圖像處理中一個操作,是kernel在圖像的每個像素上的操作。Kernel本質上一個固定大小的矩陣數組,其中心點稱為錨點(anchor point)。把kernel放到像素數組之上,求錨點周圍覆蓋的像素乘積之和(包括錨點),用來替換錨點覆蓋下像素點值稱為卷積處理。數學表達 ...

Wed Jan 01 01:42:00 CST 2020 0 1755
卷積核及其個數的理解

第一次接觸的時候,已經理解了,但是過了一段時間,就有點忘了下面這兩篇文章,不錯!可以幫助回憶與理解。 https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/ ...

Sat Jul 11 00:48:00 CST 2020 0 855
2、卷積核,感受野

卷積神經網絡中,感受野的定義是 卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature map)上的像素點在原始圖像上映射的區域大小。 原始輸入為5*5大小,使用一個5*5大小的,處理它,得到的結果為1*1大小, 卷積核參數為25。 原始輸入是5*5大小,使用兩次3*3大小的,處理它,得到 ...

Wed Dec 22 05:01:00 CST 2021 0 843
[卷積核]空洞卷積(轉)

轉自: https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目錄 一、空洞卷積的提出 二、空洞卷積原理 三、空洞卷積問題 感受野跳躍 小尺度物體檢測 四、網絡設計研究 ...

Thu Dec 27 05:09:00 CST 2018 0 787
1*1卷積核作用

1.降維或升維,減少參數量 通過1*1卷積核的個數,來控制輸出的通道數也就是維度 通過一次卷積操作,W*H*6將變為W*H*1,這樣的話,使用5個1*1的卷積核,顯然可以卷積出5個W*H*1,再做通道的串接操作,就實現了W*H*5 對於某個卷積層,無論輸入圖像有多少個通道,輸出圖像通道數總是 ...

Wed Jun 12 04:46:00 CST 2019 0 614
 
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