caffe卷积层实现

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下图是jiayangqing在知乎上的回答,其实过程就是把image转换成矩阵,然后进行矩阵运算卷积的实现在conv_layer层,conv_layer层继承了base_conv_layer层,base_conv_layer层是卷积操作的基类,包含卷积和反卷积.conv_layer层的前向传播是通过forward_cpu_gemm函数实现,这个函数在vision_layer.hpp里进行了定义,在base_conv_layer.cpp里进行了实现.forward_cpu_gemm函数调用了ca…

caffe 卷积层的运算

贾清扬寻找快速算法之路:https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo 卷积运算图文并茂:http://www.zhihu.com/question/28385679 注意到, (1)滤波器是有通道数的,通道数和输入特征图的通道数一样. (2)每次进行卷积: 输入参数:输入特征图的通道数,特征图尺度,滤波器尺度(滤波器通道数和输入特征图的一样),滤波器个数输出参数:输出特征图的通道数=滤波器个数,特征图大小…

caffe卷积层代码阅读笔记

卷积的实现思想: 通过im2col将image转为一个matrix,将卷积操作转为矩阵乘法运算通过调用GEMM完毕运算操作以下两个图是我在知乎中发现的,"盗"用一下,确实非常好.能帮助理解. 參数剖析配置參数:(从配置文件得来) kernel_h_ pad_h_ hole_h_ stride_h_ kernel_w_ pad_w_ hole_w_ stride_w_ is_1x1_:上面8个參数都为1时,该參数为true 和输入有关的參数:(从bottom得来) num_ cha…

caffe之（一）卷积层

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍卷积层参考 1. 卷积层总述下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "conv1" // 该层的名字 type: "Convolution" // 该层的类型,具体地,可选的类型有:Convolut…

caffe源码卷积层

通俗易懂理解卷积图示理解神经网络的卷积 input: 3 * 5 * 5 (c * h * w) pading: 1 步长: 2 卷积核: 2 * 3 * 3 * 3 ( n * c * k * k ) output: 2 * 3 * 3 ( c * h * w ) 如下图所示: 深入理解卷积首先需要理解caffe里面的im2col和col2im 然后卷积层其实和全连接层差不多了理解im2col 图示理解im2col input: 3 * 4 * 4 ( c * h * w )…

TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

caffe Python API 之卷积层（Convolution）

1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率.一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍. 在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数. 必须设置的参数: num_output: 卷积核(filter)的个数 ke…