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 ...
.原理 對於 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 ,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。假設我們將通道維當作特征維,將高和寬維度上的元素當成數據樣本,那么 的卷積層和全連接層等價,即不改變高和寬的情況下,將不同通道數據 ...
2021-10-21 14:05 0 1401 推薦指數:
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 ...
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 ...
1.改變模型維度 二維的輸入數據(如\(6*6\))和\(1*1\)的卷積核 卷積,相當於原輸入數據直接做乘法 三維的輸入數據(如\(6*6*32\))和\(1*1*32\)的卷積核卷積,相當於卷積核的32個數對原輸入數據的32個數加權求和,結果填到最右側對應方框中 升維 ...
權值共享基本上有兩種方法: 在同一特征圖和不同通道特征圖都使用共享權值,這樣的卷積參數是最少的,例如上一層為30*30*40,當使用3*3*120的卷積核進行卷積時,卷積參數為:3*3*120個.(卷積跟mlp有區別也有聯系一個神經元是平面排列,一個是線性排列) 第二種只在同一特征圖上 ...
信道壓縮~通~通~減 一、1 X 1的卷積核作用 所謂信道壓縮,Network in Network是怎么做到的? 對於如下的二維矩陣,做卷積,相當於直接乘以2,貌似看上去沒什么意義: 但是,對於下面這種32通道的數據,如果我用1個1x1x32的卷積核與其做卷積運算,得到 ...
以一張圖片作為開始吧: 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片,其中每一個都稱之為一個feature map,這里共有3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3,多出來的一維3不需要在代碼中指定,它會 ...
【深度學習】CNN 中 1x1 卷積核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神經網絡結構的時候,都看見了它們在某些層有采取 1x1 作為卷積核,起初的時候,對這個做法很是迷惑,這是因為之前接觸過的教材的例子中最小的卷積核 ...
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 ...