前言：YOLOV3学习笔记，记录对卷积层，池化层，yolo层的理解，阐述深度学习中卷积核，通道数相关名词的含义。yolov3-tiny网络如下： 卷积层0层为卷积层，其中filters=16，表示的卷积核的个数，即所做的卷积的次数。size=3*3/1，表示每个卷积核的尺寸为3*3，卷积移动的步长为1，意味着输出的图像尺寸与输入的大小一致。如果步长为2，则输出的图像尺寸将是输入的一
1.卷积层，卷积核，通道概念及作用卷积层：又称滤波器（filter）或者内核（kernel）,TensorFlow文档中称之为滤波器（filter）。用于对输入的图像结构进行特征提取。卷积核：同上卷积层。通道：指滤波器的个数。输出的通道层数只与当前滤波器的通道个数有关。其中输入层，黑白图像的通道数为1，彩色图像的通道个数为3（RGB）2.卷积过程如图一（源于网络）所示（彩色图像为例）：如图所示，输
对于RGB这种多个输入通道的图： 每个通道都有一个卷积核，结果是所有通道卷积结果的和。 我们可以有多个输出通道： 但是到目前为止我们只用到单输出通道。 多输入和输出通道，可以用多个卷积核提取不同的特定的模式，最后加权，得到一个组合的模式识别。深度学习其实就是先用简单的卷积核识别这些最简单的纹
多输入通道（互相关）例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×h×w3×h×w的形状。将这些张量ci连结在一起可以得到形状为ci×kh×kw的卷积核。由于输入和卷积核都有ci个通道，我们可以对每个通道输入的二维张量和卷积核的二维张量进行互相关运算，再对通道求和（将ci的结果相加）得到二维张量。这是多通
最近也在学习深度学习，第一步就是把卷积运算搞定了，用C代码实现多通道多输出的卷积运算非常有助于理解卷积原理，然后算法就可以跨平台运行啦。我是从嵌入式转到做深度学习的，现在的工作内容也是把别人做好的算法移植到嵌入式平台上。现在AI芯片可以直接跑caffe网络了，省去了一点一点移植caffe网络啦。自己写一遍代码对Blob数据存取也非常有帮助。 &
引言从本质上说，WCF是一个通信服务框架，它允许我们使用不同的传输协议，使用不同的消息编码形式，跟不同的WS-*系列规范交互，而所有这些细节都是由通道堆栈来处理的。在《WCF专题系列（8）：深度通道编程模型Part 1—设计篇》中，对于WCF中的通道模型有了深入的认识，本文中，我将通过实例来说明在通道模型中，服务端是如何接收消息，客户端是如何发送消息的。 服务端通道本文将不使用WCF的编程模型，而
多通道和单通道3D卷积过程详解前言3D卷积作用Pytorch中对应函数参数详解单通道3D卷积详解多通道3D卷积 前言大家对1D卷积的介绍以及2D卷积中单通道和多通道的介绍已经十分完备了，我在这就不对这两方面做过多的介绍了，不了解的可以自行查看以下文章：形象理解深度学习中八大类型卷积 本人直接对网上介绍资料较少的3D卷积特别是多通道的3D卷积进行较为详细的介绍。3D卷积作用对于2DCNN，我们知道
CNN的核心就是卷积其中在理解多通道卷积的计算过程和作用时，实在是要把头看秃了，都没有整明白，网上国内的资
原创
2022-08-12 21:02:26
558阅读
多输入通道和多输出通道前面两节里用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是\(h\)和\(w\)（像素），那么它可以表示为一个\(3\times h\times w\)的多维数组
将大小为3的这一维称为通道（channel）维。多输入通道当输入数据含多个通道时，需要构造一个输入通道数与输入
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
目录一、ADC 模数转换器1.1ADC简介1.2 逐次逼近型ADC工作原理1.3STM32中的ADC基本结构1.4STM32中ADC的输入通道1.5STM32中的ADC的四种转换模式1.5.1单次转换非扫描模式1.5.2连续转换非扫描模式1.5.3单次转换扫描模式1.5.4连续转换扫描模式1.6使用ADC时的一些细节1.6.1数据对齐1.6.2转换时间1.6.3 ADC校准二、实例代码2.1AD
卷积神经网络发展历程LeNet两个卷积层+两个池化层（下采样层）+两个全连接层AlexNet（2012）更大更深Relu、Dropout、最大池化层、数据增强VGG（2015）VGG块：用大量的3x3（一般再大效果会不好）的卷积层堆起来加一个池化层做VGG块，然后用这些VGG块组成网络NIN（2014）NiN完全取消了全连接层。（ NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1×1的卷积层。这两个1×
对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。 1.单通道多个卷积核卷积计算 一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。2.多通道多个卷积核卷积计算 图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，
1、优化卷积核技术在实际的卷积训练中，为了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。比如对一个5x2的原始图片进行一次3x3的SAME卷积，相当于生成的5x2的像素中，每一个像素都需要经历3x3次乘法，那么一共
为什么要进行实例分析如何组合卷积层、池化层和全连接层形成一个卷积网络，许多人在一开始接触卷积网络是没有任何头绪。想要找到感觉，应该学习和分析已经设计好的卷积网络。经典的卷积网络有LeNet，AlexNet，VGG。还有ResNet（残差网络），有152层。还有Inception。这些已经设计好的卷积网络会提供你设计卷积网络的技巧和灵感。经典网络LeNetLeNet-5的卷积网络是 输入的图像是3
图论学习笔记（2）基本概念设图G，u∈V(G)，v∈V(G)，u-v通道（u-v path）是指从结点u出发，经过一个交互的结点和边的序列，最后回到结点v的路径，其中连续的结点和边是关联的。通道的长度（length）是指通道经过边的数量。若一个通道中没有重复的边，则称该通道为迹（trace）。（注：迹中的结点是可以重复的）若迹开始和结束于相同的结点，则称该迹是闭的（closed），称该迹为回路（l
前言单通道协议：通信过程中只需要占用一个端口的协议，例如：www只需要占用80端口多通道协议：通信过程中需要占用两个或两个以下端口的协议。如FTP被动模式下需占用21号端口以及一个随机端口 使用单纯的包过滤方法，如何精确定义（端口级别）多通道协议所使用的端口呢？ASPF概述ASPF（Application Specific Packet Filter，应用层的包过滤）是一种针对应用层的包
# 如何实现深度学习通道间
## 流程概述
在深度学习中，通道间的信息交互对于模型的性能至关重要。在这篇文章中，我将教你如何实现“深度学习通道间”的过程。
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
pie
title 深度学习通道间实现步骤
"数据准备": 25
"构建模型": 25
"训练模型": 25
"评估模型": 25
``
最近一直在看mobilenet 中的深度可分离卷积结构，所以先理解下多通道图像的卷积过程。在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中，有这么几个参数： a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数
CvMat* mat；
mat = cvCreateMat(9,10,CV_64FC3);//注意所申请矩阵元素的类型，不同的类型访问操作方法不同，但类似可推导，以此为例。
opencv中的多通道矩阵CvMat元素的访问方法总结如下：
1.
mat(i,j,1)： *(mat->da
