title: CNN中channel的理解Channelchannel 翻译 通道 最开始我的理解是图像的通道数，例如彩色图像的channel=3，灰度图像channel=1 在学习CNN的时候看网上的博文说一般的channel = 32 o r64 我这就很不理解我们所接触的不就是灰度图像和彩色图像吗？不就是channel要么等于1要么等于3吗？ 随后我就在网上查阅了很多资料看了很多文章，终于理
问题：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， 输出的个数依然是 卷积核的个数。 可以查看常用模型，比如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 多个卷积核卷积过程 2、 多通道的多个卷积核下图展示了在四个通
转载
2024-09-06 06:49:18
54阅读
第11章 卷积神经网络（CNNs） 我们回顾了整个机器学习和深度学习知识，现在我们学习CNNs（Convolutional Neural Networks）以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中，输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连，我们称之为FC（fully-connected，全连接）层。但是，在CNNs中，
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文链接： https://arxiv.org/abs/1807.11164一、 Problem Statement作者认为在设计网络结构的时候光考虑FLOPs这个指标不够，还需要考虑MAC(memory access cost)和目标设备。 相近的FL
转载
2024-09-27 20:20:37
55阅读
目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测本例以电力系统负荷预测为例进行时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测，个数可自行
转载
2024-10-11 14:29:47
52阅读
卷积过程对 一个通道的图像进行卷积， 比如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， 输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。下面是具体的细节：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
转载
2024-03-28 04:52:25
36阅读
CNN卷积神经网络是怎么衔接到全连接dense层的输入的维度确定2维卷积中采用和feature maps尺寸一样的卷积核1维卷积在输入数据维度确定时的一种方法输入的维度不确定1维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法2维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法其他方法GAP方法 输入的维度确定一般CNN处理图像的时候输入图像的两个维度都是确定的，这是典型的处理方式2维卷积中采用和feature
转载
2024-07-30 20:18:28
64阅读
1.CNN的卷积核是单层还是多层的？描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数为3），把作为卷积输出的后层的厚度称之为特征图数。卷积核的厚度H, 一般等于前层厚度M(输入通道数或feature map数). 特殊情况M > H。卷积核的个数N, 一般等于后层
转载
2024-04-03 13:29:37
164阅读
Learning structure of stereoscopic image for no-reference quality assessment with convolutional neural network摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(Cnn)的立体图像结构的无参考质量评估方法，该方法以立体图像中的图像块为输入，可以学习到对人的感知敏感的局部结构，并具有感知质量评价的代表性
转载
2024-04-08 10:25:51
64阅读
卷积说到卷积，就不得不提互相关\(cross-orrelation\)。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把\(kernal\)上下左右进行翻转。即\(cross-correlation\)的计算顺序是从左到右，从上到下，而\(convolution\)的顺序是从右到左，从下到上。卷积在数字图像处理中最重要的作用是进行特征提取。对原始图像，设计相应的核，进行卷积运算，得到特
转载
2024-09-10 20:18:26
27阅读
理论上一个cpu一个进程但是有多道技术使得可以同时几个，类似的一个cpu核心对应一个线程多道技术适用于单核极短时间内切换任务伪装成并行同步异步同步即执行完一个任务才会去执行下一个异步的话执行过程时候不能立即得到结果，等到结果时通过回调，状态或者通知使得调用者知道阻塞非阻塞i/o是一种阻塞，等待响应进行的就是阻塞，执行过程中系统某事件导致不能进行然后等待出现阻塞立即转到其他任务就是非阻塞，挂起当前进
文章目录卷积池化特殊的卷积1*1卷积 卷积卷积核又称为卷积过滤器卷积核的表示，使用三维张量 ，下图卷积核大小是3x3x1(K=3,C=1) C是卷积核的通道数。源图像的大小为 ,经过卷积核 进行卷积，得到新的特征图 新的特征图长为 ，宽w同理（H换成W即可） p是填充，s 是步长卷积完成后，通常会为每个特征图加上一个偏置b多通道卷积 通道：一个卷积核的通道数 必须 与它进行卷积的输入 相同。 如
转载
2024-09-14 13:08:26
132阅读
算法简介 我们都知道，Fast R-CNN虽然提高了目标检测算法质的飞跃，但是在Fast R-CNN中仍然存在很大的瓶颈，那就是候选框选取特别耗时的问题，而Faster R-CNN恰恰就是在这一问题上的解决方案。 关于Faster R-CNN，是rgb在2015年提出，他将proposal的提取、特征提取、boundingbox回归和分类都放到一个网络中，提高了算法的整体性能。Faster R-C
转载
2024-10-13 19:18:14
60阅读
3.3 卷积神经网络(CNN)3.3.1 为什么需要卷积神经网络在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等。那么神经网络也好还是卷积神经网络其实都是上个世纪就有的算法，只是近些年来电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新流行起来，因此卷积神经网络也一样流行。1974年，Paul Werbos提出了误差反向传导来训练人工
转载
2024-10-11 14:24:20
52阅读
1. 卷积与互相关互相关是两个函数之间的滑动点积或滑动内积。卷积是一个过滤函数g反转后与函数h的滑动点积或滑动内积。2. 深度学习中的卷积（单通道版本，多通道版本）在深度学习中，卷积中的过滤器不经过反转。严格来说，这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习中，直接将其称之为卷积更加方便。这没什么问题，因为过滤器的权重是在训练阶段学习到的。如果上面例子中的反转函数 g 是正确的函数，
转载
2024-09-18 12:00:46
448阅读
在FPGA进行CNN加速计算的论文里，有一种设计：脉动阵列何为脉动，脉动的数据是什么样子的？下图可以看做是简单的脉动单元，共有P11到P33 9个计算单元，行列数据并不是同时刻到达计算单元，而是依次进入，说白了就是像FPGA设计里经常提的流水线pipiline，这里面有个关键点是CNN的乘加操作，P11计算单元会在3个节拍进来6个数据，3个节拍后，P11=3*3+2*4+2*3=23，每个计算单元
转载
2024-03-29 06:41:06
62阅读
CNN的多输入通道和多输出通道之前的输入都视为二维数组，但是真实数据往往具有更高的维度，彩色图像有RGB三个颜色通道，那么这个图像（高为h，宽为w）可以表示为3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的多维数组，一般将表示通道数的维（即3这一维）称为通道维。多输入通道对于多维的输入，与二维的输入卷积操作类似，只是这里我们的卷积核需要构造成与输入数据通道数相同，从而使其能够与多通道数据进行互相关运算。卷积的结果为将各个通道的互相关运算结果相加例如，对与双通道数据，其维度为（2 * 3 * 3）：input=[
原创
2021-09-13 21:24:46
2045阅读
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果当然中间还可以使用一些其他的功能层:归一化层（Batch Normalization）：在CNN
转载
2024-02-20 07:58:17
87阅读
怎么根据cnn网络的参数和输入图片大小，计算一个cnn网络的输出呢，下面来说明一下 现在做如下假设n：表示图像尺寸，比如图像尺寸为n*n*3f：表示卷积核尺寸，比如卷积核尺寸为f*f，可以用filter表示卷积核s：表示步进，卷积核一次移动多少个像素p：表示填充数目，表示一边填充p列像素，2p表示左右各填充p列像素，同样，在行上表示一边填充p行像素，2p表示上下各填充p行像素 于是我们就可以得到如
转载
2024-03-27 12:50:35
127阅读
【导读】今天给大家推荐一篇百度联合Syndney在CVPR2020上发表的关于Attention机制的文章。它提出了一种通用且轻量型的转换单元，GCT 结合了归一化方法和注意力机制，并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。同时便于与网络本身参数联合训练。论文链接: https://arxiv.org/abs/1909.11519代码地址: https://github.co
转载
2024-06-27 08:25:06
100阅读
