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
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2024-04-03 13:29:37
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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
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2024-03-28 04:52:25
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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
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2024-04-08 10:25:51
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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
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2024-09-10 20:18:26
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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
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
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2024-09-14 13:08:26
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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，
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
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2024-10-11 14:24:20
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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
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2024-10-13 19:18:14
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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
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2024-09-06 06:49:18
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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
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2024-03-29 06:41:06
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【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
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2024-06-27 08:25:06
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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
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2024-09-27 20:20:37
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个人经验总结博客，写的不好的地方还请各路大神指正，不喜勿喷。网络结构图基本都是引用的，如有雷同，实在抱歉，可在下方评论中留言是否删除。我们知道CNN网络结构一直在更新迭代，卷积可以理解为：“瞬时行为的持续性后果”，现在花点时间整理下CNN网络结构的发展演化。首先说下一般CNN的网络结构组成：1）卷积层假设输入通道C_in, 输入通道H x W，输出通道C_out， kernal size设置为K。
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2024-03-22 14:05:06
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NLM6xx 是一台低功耗的多通道无线采发仪， 内置电池可独立工作数年。得益于我公司的传感测量、无线通讯、功耗控制等技术累积，设备平均功耗低至微安级别。 NLM6xx 有自动定时启动和随时无线唤醒两种工作模式。可定时启动或者使用无线读数仪将其唤醒采集传感器数据并经过 LoRA 无线发送。多达16通道的传感器接口，最多可连接 8 个振弦、8 个温度或者模拟信号（电压/电流/差分
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2024-04-22 10:02:05
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当然两条内存都是16G性能好了，因为这样全部内存可以组成对称双通道模式(Dual-Channel Symmetric mode)，也就是Interleaved模式；而8G + 32G的方式，则通过Intel Flex Memory技术，仅仅可以8G + 8G组成对称双通道模式，而32G其余的24G则是单通道模式。对于想知道技术细节的同学，我们今天来了解一下什么是对称双通道模式，它为什么带来性能的提
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2024-09-05 15:11:05
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LDO的结构LDO（Low Dropout Regulator）为低压差线性稳压器，具有极低的自有噪声和较高的电源抑制比PSRR。可用于电流主通道控制，芯片上集成了具有极低导通电阻的MOSFET、肖特基二极管、取样电阻和分压电阻等硬件电路，具有负载短路保护、过压关断、反接保护、过流保护、过温保护、精密基准源、差分放大器和延迟器等功能。LDO的结构图如下所示，包括启动电路、恒流源偏置单元、使能电路、
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2024-10-12 16:55:39
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1，普通卷积层的参数数量该如何计算？普通卷积的操作分成3个维度，在空间维度(H和W维度)是共享卷积核权重，滑窗相乘求和(融合空间信息)，在输入通道维度是每一个通道使用不同的卷积核参数并对输入通道维度求和(融合通道信息)，在输出通道维度操作方式是并行堆叠(多种)，有多少个卷积核就有多少个输出通道。普通卷积层的参数数量 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×输出通道数(即卷积核个数) + 输出通道数
各位同学大家好，欢迎继续做客电子工程学习圈，今天我们继续来讲这本书，硬件系统工程师宝典。上篇我们说到BJT配合MOSFET控制电源开关的四种电路以及MOSFET的均流电路。今天我们来讲讲LDO的应用分析。LDO的结构LDO（Low Dropout Regulator）为低压差线性稳压器，具有极低的自有噪声和较高的电源抑制比PSRR。可用于电流主通道控制，芯片上集成了具有极低导通电阻的MOSFET、
