1. 实现跨通道的交互和信息整合 对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道,输出图像通道数总是等于卷积核数量! 对多通道图像做1x1卷积,其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起,即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起. 2. 进行卷积核通道数的降维和升维 进行降维和升维引起人们重视的(可能)是在GoogleNet里.对于每一个inception模块(如下图),原始模块是左图,右图中是加入了1x1卷积核进行降维的. 虽然左图中的卷积核都比较小,但是当输入和输出的通道数很大…

CNN中,1X1卷积核到底有什么作用呢? https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢? 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. Answer [ruirui_ICT]:我来说说我的理解,我认为1×1…

转自https://blog.csdn.net/u014114990/article/details/50767786 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个,为什么呢 发现很多网络使用了1X1卷积核,这能起到什么作用呢?另外我一直觉得,1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放,因为1X1卷积核只有一个参数,这个核在输入上滑动,就相当于给输入数据乘以一个系数.不知道我理解的是否正确. 我来说说我的理解,我认为1×1的卷积大概有两个方面的作用吧:1. 实现跨通道的交互和信息整合…

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解…

本文采用的GoogLenet网络(代号Inception)在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛取得了最好的结果,该网络总共22层. Motivation and High Level Considerations 提升深度神经网络的一个最直接的方法就是增加网络的大小.这包括增加网络的深度(网络的层数)和宽度(每一层神经元的个数).这种简单粗暴的方法有两个缺点:1)更大网络意味着更多数量的参数,这非常容易导致过拟合.2)更大的网络意味着要使用更多的计算资源. 解决这两个问题的一个基本的…

一.卷积神经网络基础 知识点记录: 神经网络的基础概念主要是:卷积层.池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道之含义. 二维卷积层: 常用于处理图像数据,将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出.卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置. class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.…

信道压缩~跨~信~减 一.1 X 1的卷积核作用 所谓信道压缩,Network in Network是怎么做到的? 对于如下的二维矩阵,做卷积,相当于直接乘以2,貌似看上去没什么意义: 但是,对于下面这种32通道的数据,如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算,得到的就是1个6x6的矩阵 在这个过程中,发生了如下的事情: (1)遍历36个单元格(6x6) (2)计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积 (3)此时得到的结果,仍然是6x6x32的矩阵 (4)每个6x6的矩阵都叠加…

arxiv上放出的物体检测的文章,在Pascal voc数据集上排第二.源码也已放出(https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn),又可以慢慢把玩了.这篇文章遵循faster-rcnn"CNN feature extraction + region proposal + RoI classification"的pipeline,重新设计了feature extraction的网络结构."The devil is in details…

(GoogLeNet)Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,这里的size包括depth和width两方面.在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型.但是往往实际中大的网络会有更多的参数,当training data数量很少时,很容易出现overfitting,并且大的网络需要的计算资源也是更多.这是需要将…

本文为您解读SPP-net: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Motivation 神经网络在计算机视觉方面的成功得益于卷积神经网络,然而,现有的许多成功的神经网络结构都要求输入为一个固定的尺寸(比如224x224,299x299),传入一张图像,需要对它做拉伸或者裁剪,再输入到网络中进行运算. 然而,裁剪可能会丢失信息,拉伸会使得图像变形,这些因素都提高了视觉任务的门槛,…