layer Bottleneck layer又稱之為瓶頸層，使用的是1*1的卷積神經網絡。 使 ...

​ 本文來自公眾號“每日一醒” ​ ​ SPP 對於一個CNN模型，可以將其分為兩個部分： 前面包含卷積層、激活函數層、池化層的特征提取網絡，下稱CNN_Pre， 后面的全連接網絡，下稱CNN_Post。 許多CNN模型都對輸入的圖片大小有要求，實際上 ...

基於空間金字塔池化的卷積神經網絡物體檢測 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解大神何凱明2014年的paper ...

空間金字塔池化技術， 厲害之處，在於使得我們構建的網絡，可以輸入任意大小的圖片，不需要經過裁剪縮放等操作。 是后續許多金字塔技術（psp,aspp等）的起源，主要的目的都是為了獲取場景語境信息，獲取上下文的聯系。 如圖所示，對於選擇的不同大小的區域對應到卷積之后的特征圖上 ...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955 分組卷積：把特征圖分成g組，分別用g組卷積核進行卷積然后在通道數相加 深度可分離卷積將卷積操作中的濾波和維數變換分開成兩組卷積 ...

以[3,64,64]的input為例,假設我們要得到[4,64,64]的output.以3x3卷積核為例. 常規的卷及操作如下圖所示: 參數量共計3 x 3 x 3 x 4 = 108. 深度可分離卷積可分為2個部分 depthwise convolution pointwise ...

常規卷積 常規卷積中，連接的上一層一般具有多個通道（這里假設為n個通道），因此在做卷積時，一個濾波器（filter）必須具有n個卷積核（kernel）來與之對應。一個濾波器完成一次卷積，實際上是多個卷積核與上一層對應通道的特征圖進行卷積后，再進行相加，從而輸出下一層的一個通道特征圖。在下一層中 ...

1、深度可分離卷積 Depthwise Separable Convolution （一）結構 實質上是將標准卷積分成了兩步：depthwise卷積和pointwise卷積。 標准卷積： depthwise卷積： pointwise卷積： 2、代碼實現 [32 ...