【CV】concat和add的不同

最新推荐文章于 2024-09-05 15:16:43 发布
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#计算机视觉 #神经网络

这篇博客探讨了三种深度学习网络——DenseNet、Inception和ResNet的设计差异。DenseNet和Inception倾向于使用concatenate操作，结合特征映射，而ResNet则主要采用add操作，实现残差学习。concatenate涉及空间上的特征堆叠，而add则是简单的像素级相加。这些设计选择对网络的性能和效率有着重要影响。
分析多模态融合中Add与Concat的区别 | 如何在融合部分互换Add和Concat
Limiiiing的博客
04-16 777
在多模态多模型融合或一些常见的计算机视觉目标检测模型中，特征图拼接是融合不同层级或不同分支特征的关键操作，其中Add（元素级相加） 和 Concat（通道拼接） 是两种最常用的方式。本文主要从含义、原理、区别及使用场景展开详细分析，并讲解如何在融合部分互换和。实际应用中的注意事项 尺寸对齐：Concat的配置步骤原项目中就是有的，和颈部那边的拼接一致，用的是同一个模块。 Add的配置步骤可参考这里：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42591591/article/details/14714
计算机视觉 | 面试题：21、特征融合concat和add的区别
Mrrunsen的博客
09-10 2625
问题 在网络模型当中，经常要进行不同通道特征图的信息融合相加操作，以整合不同通道的信息，在具体实现方面特征的融合方式一共有两种，一种是 ResNet 和 FPN 等当中采用的 element-wise add ，另一种是 DenseNet 等中采用的 concat 。他们之间有什么区别呢？ add 以下是 keras 中对 add 的实现源码： def _merge_function(self, inputs): output = inputs[0] for i in range(1, le
44_特征融合concat和add的区别1
08-03
1. 做的是对应通道对应位置的值的相加，通道数不变 2. 描述图像的特征个数不变，但是每个特征下的信息却增加了 1. 做的是通道的合并，通道数变多了 2. 描述
Concat和Add操作
m0_56247038的博客
06-11 8986
一般情况下，feature maps的结合有两种方法，一种是元素对应相加，简称add，另一种就是把特征图堆到一起来，简称concatenate。假设feature map 1 的维度为B1∗ C1 ∗ H1 ∗ W1feature map 2 的维度为B2 ∗ C2 ∗ H2 ∗ W2 ​1）在add情况下，就是两个四维矩阵的按元素相加，那么这时候我们需要两个矩阵维度。并且相加后矩阵维度不变，例如256* 26* 26和256* 26* 26相加，结果还是256* 26* 26。...
concat与add操作辨析
深度学习
03-20 2305
add相当于加了一种prior，当两路输入可以具有“对应通道的特征图语义类似”（可能不太严谨）的性质的时候，可以用add来替代concat，这样更节省参数和计算量（concat是add的2倍。add为简单的像素叠加,是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。concat是通道数的增加，也就是说描述图像本身的特征数（通道数）增加了，而每一特征下的信息是没有增加；横向或纵向空间上的叠加。add为简单的像素叠加，通道不变。
Concat与add的区别
qq_44783880的博客
03-22 1438
1、Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度， 例如2626256和2626512两个张量拼接，结果是2626768。 2、add：张量相加，张量直接相加，不会扩充维度。 例如104104128和104104128相加，结果还是104104128。add和cfg文件中的shortcut功能一样。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/460234735 ...
concat与add
Monica1111111的博客
03-08 1396
python中concat与add的区别
信息融合之Add与Concat，你了解它们吗？
weixin_38646522的博客
05-13 2319
信息融合举例 特征融合目前有两种常用的方式，一种是addaddadd操作，这种操作广泛运用于ResNetResNetResNet与FPNFPNFPN中。一种是ConcatConcatConcat操作，这种操作最广泛的运用就是UNetUNetUNet，DenseNetDenseNetDenseNet等网络中。如下图所示： 也有如HRNetHRNetHRNet这样的，多分辨率之间使用addaddadd形式的特征融合。 代码演示 >>> import torch >>>
神经网络中通过add和concate（cat）的方式融合特征的不同
热门推荐
weixin_42926076的博客
09-09 2万+
cat与add 知乎的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/306213462 ​ 作者一：Hengkai Guo的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/306213462/answer/562776112 对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后...
卷积 concat和add的区别
花生吃花生的学习记录
08-23 713
卷积中的add和concat的区别。
神经网络中concat与add的区别
rocking_struggling的博客
09-12 2万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xys430381_1/article/details/88355956 一、如何理解concat和add的方式融合特征 在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过concat比较直观，而add理解起来比较生涩。 从图中可以发现， concat是通道数的增加; add是特
什么是concat 什么是add 有什么区别吗
qq_68308828的博客
12-27 861
concat 是拼接起来两个 tensor或者向量 通道数加倍。add Tensor或者向量相对应的元素相加 通道数不变。
神经网络搭建的那点事：add和concat的区别
weixin_45641915的博客
09-05 496
1.全连接网络python：matlab:
add/concat
highoooo的博客
08-27 356
concat是通道数的增加; 不同层提取到的特征拼接在一起 add是特征图相加，通道数不变 不同层提取到的特征各取一部分
深度学习中的特征融合方式（add/concate）
datayx的文章
04-08 2213
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????concat是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。add为简单的像素叠加，通道不变；add后描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的信息量，特征concat的时候就是增加特征的数量，注重细节的时候使用add，注...
concat、concatenate、add
m0_46575795的博客
03-12 5212
concat与add直观理解 add操作经典代表网络是ResNet,concate操作经典代表网络是Inception系统网络中的Inception结构和DenseNet。 add操作相当于加入一种先验知识。我觉得也就是相当于你对原始特征进行人为的特征融合。而你选择的特征处理的操作是element-wise add。通过add操作，会得到新的特征，这个新的特征可以反映原始特征的一些特性，但是原始特征的一些信息也会在这个过程中损失。 但是concate就是将原始特征直接拼接，让网络去学习，应该如何融合特征，
特征融合方式：concat和add
weixin_39504171的博客
07-14 1万+
特征融合方式：concat和add 1. 如何理解concat和add： 实际上add与concat都可以理解为用于整合特征图信息，ResNet/FPN等网络结构逐元素做值的叠加而通道数是不变的，采用的add方式来融合特征；而DenseNet等网络结构则做通道的合并，采用concat方式来融合特征。 concat方式经常用于将特征联合、多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出层的信息进行融合；而add层更像是信息之间的叠加。 可以理解为，add方式在...
OpenCV学习笔记（四）——图像的连接与变换（cv.vconcat()、cv.hconcat()、cv.resize()、cv.flip()）
a1016249126的博客
03-21 5916
目录1 图像连接1.1 水平连接cv.vconcat()1.2 垂直连接cv.hconcat()2 图像尺寸变换2.1 修改尺寸cv.resize()3 图像翻转变换3.1 图像翻转cv.flip() OpenCV4中的函数可以实现图像形状的变换，包括图像尺寸变换、图像翻转和图像旋转等。 1 图像连接 图像连接是指将两个具有相同高度或宽度的图像连接在一起。OpenCV4中分别提供了水平连接和垂直连接的函数。 1.1 水平连接cv.vconcat() #cv.vconcat()函数原型 dst = cv.vc
OpenCV中图像垂直拼接函数vconcat的使用
jndingxin的专栏
08-11 5640
OPenCV版本：4.4 IDE：VS2019 功能描述 对给定的矩阵应用进行垂直连接 函数垂直连接两个或更多的cv::Mat矩阵 (具有相同的列数). 函数原型1 CV_EXPORTS void vconcat(const Mat* src, size_t nsrc, OutputArray dst); 参数描述 @参数 src 输入矩阵或矩阵向量.所有的矩阵必须具有相同的列数和相同的深度。 @参数 nsrc src中的矩阵个数. @参数 dst 输出矩阵.它和src具有相同的列数和深度。并.
多尺度卷积和残差连接结合的作用
最新发布
04-16
此类方法广泛应用于计算机视觉领域内的诸多子方向，比如但不限于以下几个方面： - 图像分类：利用多尺度特性更好地理解全局与局部的关系； - 物体检测/实例分割：适应不同大小的目标对象； - 超分辨率重建：恢复高...
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