图片的卷积和池化操作计算机视觉(分类/检测/分割)的基本操作图片的格式卷积和池化 计算机视觉(分类/检测/分割)的基本操作在计算机视觉的深度学习中，我们最常用的就是CNN网络，翻译过来就是卷积神经网络，所以卷积操作就是最基本的操作。那我们就开始看看这个神奇的卷积操作是怎样的(我开始学习的时候根本就不清楚为什么要卷积，没有一个直观的概念)。图片的格式(1)在构建好深度学习网络后，我们要将数据读取进
在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters, FLOPs, MACs, MAdds。除此以外，我们还经常见到MAC, FLOPS, GFLOPS, TFLOPS，其中，后三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。下面分别介绍一下以上几个参数：parameters:这个参数表示的是模型内部总的参数数量，用来衡量模型的大小，例如一个3*3的
学习笔记|Pytorch使用教程12本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2池化层——Pooling Layer线性层——Linear Layer激活函数层——Activation Layer作业一.池化层——Pooling Layer 1.nn.MaxPool2d 功能：对二维信号(图像)进行最大值池化 主要参数：kernel_size：池化核尺寸s
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2023-12-19 22:26:30
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一、神经网络中卷积层的堆叠(卷积层) 为什么选择使用3个3x3的卷积层而不是使用1个7x7的卷积层呢？ （1）3个串联的3x3的卷积层，拥有比1个7x7的卷积层更少的参数，参数量是后者的（3x3x3 ) /（7x7） = 55%（2）3个3x3的卷积层比1个7x7的卷积层拥有更多的非线性变换，前者可以使用3次ReLU激活函数，而后者只能使用一次，这样使得CNN对特征的学习能力更强。二、池化层目的：
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2024-04-06 21:53:49
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卷积层在深度学习中常用于特征提取与类别预测，包括降低特征尺度并升维，将大尺寸低维度的特征转为低尺寸高维度的特征，通过多个卷积层提取特征，并在最后使用卷积层作为预测层即实现了目标检测或图像识别。1. 卷积层包含哪些参数，分别有什么作用卷积层的本质是参数共享的卷积核，参数共享的含义是，在对特征图进行卷积操作时，特征图中的所有像素点进行的卷积计算都使用同一个卷积核的参数（使用卷积核进行滑窗计算）。卷积核
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2024-04-23 14:20:09
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# 使用PyTorch实现最小池化
最小池化（Min Pooling）是一种在计算机视觉中常用的操作，它通过提取输入特征图中的最小值来降维，从而保留重要信息。本文将指导刚入行的小白，如何使用PyTorch实现最小池化的过程。
## 流程概述
下面是实现最小池化的流程。你可以参考下面的表格，步骤清晰明了：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 06:20:21
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## PyTorch最大最小池化的实现
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B[定义最大最小池化层]
B --> C[前向传播]
C --> D[输出最大最小池化结果]
```
### 2. 步骤解析
#### 2.1 定义最大最小池化层
在PyTorch中，可以使用`torch.nn.MaxPool2d`
原创
2023-08-25 07:58:41
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写在前面的话
本文为我在学习卷积神经网络的时候，对激活函数的一些理解。
总结起来，激活函数的作用就是：加入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。
本文参考文章：神经网络激活函数的作用是什么？
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使用深度学习解决计算机视觉相关问题
Python为主的互联网应用服务
基于MIPS指令
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2024-04-05 00:04:51
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学习神经网络的时候我们总是听到激活函数这个词，而且很多资料都会提到常用的激活函数，比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下激活函数方方面面的知识。本文的内容包括几个部分：什么是激活函数？激活函数的用途（为什么需要激活函数）？有哪些激活函数，都有什么性质和特点？应用中如何选择合适的激活函数？如果你对以上几个问题不是很清楚，下面的内容对你是有价值的。什么是激活函数？首
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2024-07-31 13:11:16
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# 深度学习中的最小池化（Min Pooling）实现指南
在深度学习中，池化是一种重要的操作，旨在降低数据的空间维度，从而减少计算复杂性和防止过拟合。最小池化（Min Pooling）是池化的一种形式，它在给定的窗口范围内选取最小值。本文将为一个刚入行的小白介绍如何实现最小池化，包括整体流程和详细的代码实现。
## 整体流程
以下是最小池化实现的整体步骤，具体流程如下表所示：
```ma
池化层在卷积神经网络中，通常会在卷积层之间增加池化(Pooling)层，以降低特征图的参数量，提升计算速度，增加感受野，是一种降采样操作。池化是一种较强的先验，可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置，这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息，提升容错能力，并且还能一定程度上起到防止过拟合的作用 在物体检测中，常用的池化有最大池化(Max Pooling)与平均值池化(Average Pooli
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2024-09-05 17:42:34
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最近在学习pytorch，自己搭建网络结构，搭建的时候遇到一个问题，就是convolutional层后接了batch normalization和scale层后，到底要不要设置卷积层的偏置，而且我最近在转换模型（caffe转pyotch）时，在跟了batchnorm的卷积层还设置了偏置（由于有偏置参数，所以就设置了偏置），那么到底是否需要在跟了batchnorm的卷积层后面跟上参数了？首先，看bi
总结卷积层对H、W和通道数的改变【老师QA】【直观理解】一般来说，输入和输出的数据 高宽不变时， 输出通道也会设为和输入通道一致。 但是如果输出的数据 高宽都减半了，那么 输出通道数 会 设为 输入通道数的二倍（即 把空间信息压缩了， 并把提取出的信息在更多的通道上存储起来）19-卷积层【补充】看评论区建议的卷积动画视频数学中的卷积【链接】https://www.bilibili.com/vide
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2024-09-14 23:46:18
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就是把小于零的值都归为0，好处是可以是网络训练的更快，减少梯度消失的问题出现。具体如何理解，例如：上图A中
上一篇文章已经交给大家深度学习中的卷积是如何卷的，我的总结就是对应位置相乘在相加，最后加上bias。如果说怎么卷是小学三年级的知识，那我们今天就来说点小学六年级的知识，今天主要还是对上次那个动图做一下进一步的讲解，要说的几个深度学习中经常听到的英文单词，它们分别是：stride，padding，kernel,feature map,上动图1.stride stride直译过来就是步伐，也
卷积层（1）前面聊了3期全连接层，下面先扔下它，看看卷积神经网络的另外一个重量级组成部分——卷积层。关于卷积层的具体计算方式在这里就不多说了，和全连接层类似，由线性部分和非线性部分组成，一会儿直接看代码就好。关于卷积层的计算方法，现在一般来说大家的实现方式都是用“相关”这个操作来进行的，为什么呢？当然是为了计算方便，减少一次把卷积核转一圈的计算。以下是“卷积层”操作的基本代码，我们后面会做进一步地
卷积参数量计算 总整理这边其实算写给我自己复习用的， 就没有用博客的口吻了 简单为主预备知识FLOPs： s小写，指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。（模型） 在论文中常用GFLOPs（1 GFLOPs = 为了理解下面的计算， 简单复习一下卷积运算的过程， 就是将kernel在原input fmap上或者原图上进行滑动(左向右）， 并且进行element wise mul
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2024-09-24 19:20:20
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创建添加删除高效增删堆的实现初始化大小得到堆顶添加删除结果截图全部代码简介堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或大于所有孩子节点（的值）。它使用了数组来实现：从零开始计数，对于所有的 k ，都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2]。 为了便于比较，不存在的元素被认为是无限大。 堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：
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2024-09-02 09:40:25
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1.介绍 在深度学习网络中，我们经常看到卷积层之后，会接一个激活函数，而现在比较常见的激活函数有Sigmoid和Relu，那么卷积层之后，为什么要接一个激活函数呢？ 卷积层操作可以用y = w*x + b（其中w为权重，b为偏置）表示，如果我们在后面没有接激活函数，那么y_out = w2 * (w1 * (w0 * x + b0) + b1)
《Tensorflow初级教程》 在Tensorflow中该API的功能是进行的是卷积操作，那是如何运行的呢？卷积操作的目的卷积操作的目的是提取图像的特征。都提取什么特种呢？根据不同的卷积核、不同的计算方式，会得到不同的特征提取图。图（1） 左边是相同的一整图，通过三次卷积操作，得到了三张特征图，分别是锐化、浮雕、轮廓。如何进行卷积操作图（2） 咱们把上图分成几部分，通过几个关键词来了解卷积操作。
