表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

[ 简单总结: 随便一个java项目,引入jar包: lucene-core-4.0.0.jar 如果是 maven项目,直接用如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>4.0.0</version> </dependency> 然后直接java代码即

https://www.zhihu.com/question/27953288 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/27953288/answer/118031242来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Android Studio 本就占内存,设备烂卡死是必然的,要解决卡死的问题,一定要升级硬件设备.其他人说的答案迷惑性还都挺强的,然而都是一定程度上加快编译速度,并不能解决卡死的问题,也没有人能够解释为什么

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

我们在Java单个对象内存布局中讲解了单个简单的Java对象所占内存的大小的计算.那么这篇文章主要是讲解复杂Java对象所占内存大小的计算,我们把继承.复合的对象称为复杂对象 继承对象 class Parent { protected int x; // 4字节 protected int y; // 4字节 protected boolean flag; // 1字节 } class Child extends Parent { private int z; // 4字节 } public c

根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1.输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样,不多解释. 2.filter矩阵 F×F,卷积核 3.stride值 S,步长 4.输出的特征图高宽为 new_height.new_width 当然还有其他的一些具体的参数,这里就不再说明了. 我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法. 1.如果paddin

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

1.两个数据模型 第一个是基本类型数组,第二个使用的是Float对象数组 public class SummaryModel{ private float[] summaryData; public float[] getSummaryData() { return summaryData; } public void setSummaryData(float[] summaryData) { this.summaryData = summaryData; } } public class Su

C++类所占内存大小计算 说明:笔者的操作系统是32位的. class A {}; sizeof( A ) = ? sizeof( A ) = 1明明是空类,为什么编译器说它是1呢? 空类同样可以实例化,每个实例在内存中都有一个独一无二的地址,为了达到这个目的,编译器往往会给一个空类隐含的加一个字节,这样空类在实例化后在内存得到了独一无二的地址．所以sizeof( A )的大小为1． class B { public:   B() {}   ~B() {}   void MemberFuncTe

C++中的类所占内存空间总结    最近在复习c++的一些基础,感觉这篇文章很不错,转载来,大家看看! 类所占内存的大小是由成员变量(静态变量除外)决定的,成员函数(这是笼统的说,后面会细说)是不计算在内的. 摘抄部分: 成员函数还是以一般的函数一样的存在.a.fun()是通过fun(a.this)来调用的.所谓成员函数只是在名义上是类里的.其实成员函数的大小不在类的对象里面,同一个类的多个对象共享函数代码.而我们访问类的成员函数是通过类里面的一个指针实现,而这个指针指向的是一个table,ta

sizeof测类型(数组名除外) strlen测实际长度 strncpy返回指针类型 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main() { char *p="wangddd"; printf("%d\n",sizeof(p));//输出4,指针类型 ]; printf("%d\n",sizeof(x));//输出8,所占内

这是一个程序,java中没有现成的sizeof的实现,原因主要是java中的基本数据类型的大小都是固定的,所以看上去没有必要用sizeof这个关键字. 实现的想法是这样的:java.lang.Runtime类中有一些简单的能涉及到内存管理的函数: Every Java application has a single instance of class Runtime that allows the application to interface with the environment in

.NET对象占内存多少 一直有一个小小的疑惑——.NET一个对象或者一个集合占多少内存?有没有很快速的方法获取,而不是简单的估计分析对象大小? 查了MSDN,和一些其他人的分析,得到解决是托管代码对象的大小无法真实的得到,因为存在托管对象转化成非托管的CRL优化.但我仍然不死心,非要弄个究竟!好吧,最终得到一些结果了. sizeof关键字,用于获取值类型的大小,如int(占4个字节),char(2个字节):并且sizeof 运算符仅适用于值类型,而不适用于引用类型.所以针对对象改关键字无法使用.

关于C++中Object所占内存空间探索(一) 有如下问题: 1. 一个空类, class X{ }; 2.类中含有数据成员(Data Member), class X { public: //Functions private: int val; char bit1; }; 3. 类中含有数据成员(Data Member)和虚函数, class X { public: virtual void test(); //Other Functions private: int val; char b

今日,在项目重构的时候忽然想到一个问题,一个类哪些成员的增加,会影响一个类所占内存的大小?C#有没有办法知道一个对象占多少内存呢? 第一个问题:很快想到是类的非静态的字段.属性. 第二个问题:首先想到的是sizeof(). 下面开始验证,首先来验证值类型,验证代码如下: int size = sizeof (int); //4个字节 注意点:sizeof 运算符仅适用于值类型,而不适用于引用类型.sizeof 运算符只能在不安全代码块中使用.如下面的代码将无法编译通过: public struc

训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl

1.空类所占字节数为1,可见代码如下 #include <iostream> using namespace std; class Parent { }; class Child:public Parent { public: int b ; }; int main(int argc, char* argv[]) { Child b; Parent a; cout << "a.sizeof = " << sizeof(a) << endl