今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得

卷积是CNN非常核心的操作,CNN主要就是通过卷积来实现特征提取的,在卷积操作的计算中会设计到几个概念:步长(strides).补充(padding).卷积核(kernel)等,那卷积的输出分辨率计算一般就会与这几个参数有关(空洞或者扩张卷积暂时不纳入这个范围),以下计算不做说明的话,均考虑卷积核大小为3*3.所以这一篇就以二维卷积为例子简单记录下卷积的一点计算公式. 以下以s代表步长,p代表补充,k代表卷积核.i代表输入分辨率.o代表输出分辨率,[]代表向下取整(因为公式编辑器里找不到向下取整

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度.图像宽度.图像通道数)的尺寸发生变化. 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度.卷积核宽度.输入通道数.输出通道数(卷积核个数) 输入矩阵.权重矩阵.输出矩阵这三者之间的相互决定关系 卷积核的输入通道

原文 AE IColor.rgb 的计算方法 IColor的rgb属性 是通过对应 的红 绿 蓝 值计算出来的,那么AE的内部计算方法是什么呢? 其实就是一个256进制的BGR数.下面是转换算法: // 组合 public static int calcRGB(int R, int G, int B)//把R G B计算合成IColor.rgb {     int baseNum = 33554432;     int RGBNum = baseNum + R + G * 256 + B * 2

通俗来讲参数[5,5,3,16],就是用16个卷积核的每一个,分别对3通道进行对应位置,对应3通道的乘积,再加和,输出作为一个输出核的对应位置,知道16个核全部完成. 下图是一个3d的RGB效果,每个kernel(filter)可以扫描出一张feature map,多个filter可以叠加出很厚的feature maps,前一层filter做卷积可以形成后一层的一个像素点: 如下图,可以代表i行j列k 个filter的一个输出像素值,k’代表第k个通道(此处为3),w代表filter中的值,x代

扩张卷积(Dilated convolutions)是另一种卷积操作,也叫做空洞卷积(Atrous convolution).相比于普通的卷积,相同的卷积核,空洞卷积能够拥有更大的感受野. 相同的卷积核,扩张卷积在计算的时候可以把卷积看成是按照一定值进行了扩张,以3*3的卷积核为例子,如果扩张系数为2的话,该卷积核在计算的时候就像是一个5*5的卷积核,如图所示: 图(a)可以看成是扩张系数为1的扩张卷积,起作用就跟普通的卷积一样,当扩张系数为2的时候,扩张卷积就编程图(b)的形式,但是实际计算的

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

/*=========================================================================*/ // 过滤器和卷积 /*=========================================================================*/ 过滤器,内核和卷积 滤波器是从某个图像i(x,y)开始,通过计算i中像素的某个函数中每个像素的位置x,y来计算新的图像i′(x,y), 该函数位于同一x,y位置周围的某

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max

卷积神经网络(convolutional neural network).它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石,它也逐渐在被其他诸如自然语言处理.推荐系统和语音识别等领域广泛使用. 目前我关注的问题是: 输入数据的构建,尤其是多输入.多输出的情况. finetune的实现,如何将已训练网络的部分层拿出来作为其他网络的一部分. 二维卷积层 二维卷积: 实现如下: def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = nd.zeros((X.shape[0] -

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

1 实例探究( Cast Study ) 这一周,ng对几个关于计算机视觉的经典网络进行实例分析,LeNet-5,AlexNet,VGG,ResNet,Inception. 2 经典网络( Classic networks ) LeNet-5是1998年写的,大约有6万个参数,基本的网络结构跟今天差不多,只是有几点不同: 激活函数用sigmoid或tanh,没有用relu:当时比较流行使用平均池化:池化后使用了sigmoid激活函数:没有使用pdding: 当时的每个卷积核是跟原图像的通道数是一

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet

转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的.当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢.例如一张黑白的28*28的手写数字图片时,输入层的神经元就是784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数w就有784*15=11760多个:若输入的是28*28带有颜色的RGB格式的手写数字图

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process