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feature map
同一个卷积层中的
Feature
Map
有什么区别
答:
在CNN的设定里,
Feature
Map
是卷积核卷出来的,而不同的特征提取(核)会提取不同的
feature
,模型想要达成的目的是解一个最优化,来找到能解释现象的最佳的一组卷积核。例如某个核如果形似gabor算子,就会提取出边缘信息的feature,但这个特征too simple,很可能不是模型需要的特征。这与人脑神经网络(暂...
卷积神经网络
feature
map
是指什么
答:
特征映射,是输入图像和卷积核卷积后生成的
feature map
,图像的特征。
什么是卷积神经网络中的池化
答:
池化 (Pooling) 用来降低卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)中的特征图(
Feature
Map
)的维度。在卷积神经网络中,池化操作通常紧跟在卷积操作之后,用于降低特征图的空间大小。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域(一般为矩形),并对每个子区域进行统计汇总。池化操作的方式可以有很多种...
group convolution (分组卷积)详解
答:
从分组卷积的角度来看,分组数 就像一个控制旋钮,最小值是1,此时 的卷积就是普通卷积;最大值是输入
feature map
的通道数 ,此时 的卷积就是 depthwise sepereable convolution ,即深度分离卷积,又叫逐通道卷积。
感受野计算
答:
公式一 :这个算法从top往下层层迭代直到追溯回input image,从而计算出RF。(N-1)_RF = f(N_RF, stride, kernel) = (N_RF - 1) * stride + kernel 其中,RF是感受野。N_RF和RF有点像,N代表 neighbour, 指的是第N层
feature
map
的一个feature在N-1层的RF ,记住N_RF只是一个中间变量...
计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)(五)
答:
ROI pooling:ROI Pooling的作用是对不同大小的region proposal,从最后卷积层输出的
feature
map
提取大小固定的feature map。简单讲可以看做是SPPNet的简化版本,因为全连接层的输入需要尺寸大小一样,所以不能直接将不同大小的region proposal映射到feature map作为输出,需要做尺寸变换。在文章中,VGG16网络...
构建的网络有哪些结构模块
答:
构建的网络有以下结构模块:1、单层卷积的结构:conv-relu-LRN-pool。前面的卷积步长大,快速降低
featureMap
的大小(较少后面的计算量),后面深层卷积保持featureMap大小不变。LRN的功能放在今天来看是无关痛痒的,并不是很强。2、多层卷积的结构,网络更深,特征更抽象。3、全连接的结构,drop避免过...
知识蒸馏综述:网络结构搜索应用
答:
最后一种是本文提出的方法,普通的特征蒸馏都是每个block的最后
feature
map
进行互相蒸馏,本文认为可以让教师网络的整个block都引导学生网络。 具体如何将教师网络整个block中所有feature map进行聚合,本文使用的是darts的方法进行动态聚合信息。(a) 图展示的是对group i进行的可微分搜索过程。(b)表示从教师到学生的路径lo...
行人ReID网络:MGN 2018
答:
Backbone 是 ResNet-50,在此网络的 res_conv4_1 residual block之后,网络结构被分成了3个分支,每个分支和原始的ResNet的后续结构类似。之后各自经过 1x1 conv 层减少channel数,最后concat起来成为一个代表当前行人的完整的
feature
map
。分类 -> Softmax Loss metric-learning -> Triplet loss...
深度学习attention
map
的中文意思是什么?
答:
深度学习attention
map
的中文意思是注意力地图,也就是注意力聚焦的信息范围。
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