反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功
CNN中卷积层的计算细节
前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算）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
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2024-03-14 10:22:14
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分类算法的使用很普遍，除了更换backbone，常常会涉及到是否将fc层替换为1*1的卷积？此时就会想到怎样实施更换？更换后会有哪些收益，下面我就从自身的使用经验来进行分析。第一个问题：怎样使用1*1 conv更换fc层？主要涉及到以下几个问题：卷积（conv）输出尺寸的计算？O=输出图像的尺寸。I=输入图像的尺寸。K=卷积层的核尺寸N=核数量S=移动步长P =填充数输出图像尺寸的计算公
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2024-07-21 10:46:27
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# 1.二维数据的卷积运算（对应图像的通道数为1时）直接上图最上方一行表示的是运算总过程，第一个框是输入数据，第二个框是滤波器（权重），它们之间是卷积运算符，第三个框是输出数据。后面四行展示该例卷积运算的分步骤实现：间隔一行或一列，逐步应用滤波器（应用滤波器就是将输入数据的灰框部分与滤波器进行乘积累加运算），然后将计算结果输出到对应位置。# 填充的概念在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围
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2024-03-26 23:39:23
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【代码】四、卷积、转置卷积（上卷积）大小计算公式。
原创
2022-12-04 01:10:18
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。 维度就是图像的通道数，想象一个通道为3的RGB图像，维度=3。也可以把input想象成一个立方体，有长宽高属性，如下图:
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2024-04-08 10:14:54
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1.
使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 &nbs
目录1、什么是卷积2、什么是卷积核3、什么是卷积层4、一个卷基层有多少个参数：5、通道(chennel）怎么理解：6、几个参数:7、如何理解权值共享，减少了神经网络需要训练的参数的个数？最近有一个想法，把基础的东西自己总结一遍，后期有了新的理解不断完善卷积过程：
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2024-03-27 21:18:31
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概述深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。一：卷积层卷积神经网络(CNN)第一次提出是在1997年，杨乐春（LeNet）大神的一篇关于数字OCR识别的论文，在2012年的I
原创
2018-04-27 08:58:16
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编辑：murufeng
Date：2020-6-3
【导读】前面我们已经详细介绍了卷积神经网络中的卷积层、池化层以及相应的参数计算，详细内容请见：干货|最全面的卷积神经网络入门教程。本篇文章我们就来一起讨论一下，1x1卷积核的作用到底有哪些？1x1卷积核最先是在Network In Network(NIN)中提出的，这个方法也在后面比较火的方法，如 googLeNet、ResN
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2024-06-03 10:12:45
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带下采样的卷积输入图像X+ 卷积核 K ->卷积操作->输出特征图Y 其中，输入图像和输出特征图都是三维张量，卷积核是四维张量。（1） CNN里的卷积不是信号处理里严格的卷积。卷积核是可以不翻转的，《深度学习》书里把互相关和卷积统称为卷积。 直观来讲，卷积可以视为一种局部的线性回归。 i输出特征图通道，jk输出特征图上坐标，l输入图像通道，s步幅，b偏置标量。 输出特征图Y上的元素Y_
Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN 1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络，降低了网
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2024-08-08 10:37:55
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2018-12-05 22:09:03 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出： N = (W − F + 2P) / S + 1 输出图片大小为 N×N。
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2018-12-05 22:10:00
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本文详细介绍了使用NumPy实现CNN卷积计算的完整过程。首先定义了一个4x4的输入矩阵和2x2的卷积核，通过滑动窗口的方式对输入矩阵进行局部区域提取。对于每个窗口区域，执行元素对位相乘后求和的卷积运算，并记录详细的计算步骤。最后利用matplotlib可视化展示了输入图像、卷积核、输出特征图以及每一步的计算过程。该示例清晰演示了卷积神经网络中核心的卷积运算原理，为后续使用PyTorch进行CNN计算奠定了理论基础。整个过程包含了从基础定义到完整实现的关键步骤，是理解CNN工作原理的实用入门教程。
PCM采样一次大小为：采样位深/8*通道数 Bytes以8000采样率6bit采样深度单通道为例：每秒的大小为：8000*8/8*1=8000bytes
原创
2021-07-14 15:13:12
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x = Conv1D(
filters=32, # 卷积层神经元（卷积核）数目
kernel_size=1, # 感受野大小
padding='same', # padding策略（vaild 或 same）
activation=tf.nn.tanh,
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2024-03-28 12:53:04
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一.小卷积核一般指的都是大小为3*3的卷积核，可以有多个通道数 eg：一个3×3×64的卷积核就是指长×宽为3×3，64个过滤器（厚度为64）1.一个5×5的卷积核可以用两个3×3的代替例如：输入的特征图为64×64的， ① 用5×5的卷积核进行卷积，步长设为1，输出的特征图为ceil（（64-5+1）÷1）=60，即为60×60的大小 ②用两个3×3的分别进行卷积，步长也设为1， 第一步：cei
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2024-04-13 11:06:35
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CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inferencepaper：https://arxiv.org/abs/1904.04971code：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/condconv
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2024-08-08 10:41:09
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卷积神经网络模型的历史演化：
0. 核心思想two main ideas： use only local features在不同位置上使用同样的特征；池化层的涵义在于，更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域；1. feature map依然是 feature map（特征映射），再次可见，深度神经网络其实就是一种 feature learning 框架。如何获取一幅图像（输入图像）
