特征图、卷积核、卷积核个数、滤波器、通道 概念的理解

最新推荐文章于 2024-08-08 16:38:06 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jessica__Chan/article/details/103026836
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该博客主要围绕特征图、卷积核、卷积核个数、滤波器、通道等概念展开，虽未给出具体内容，但推测是对这些信息技术领域关键概念的解读。

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转载自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43430243/article/details/89512069

深度学习计算机视觉中，如何理解feature maps的channel？
985小菜鸡
07-16 1509
输入图像的通道：在最开始，输入图像通常有三个通道，对应于RGB三个颜色通道。因此，一个输入图像可以表示为一个形状为H×W×3H×W×3的张量，其中HHH是图像高度，WWW是图像宽度，3 是颜色通道数。卷积操作：当我们对图像应用卷积层时，我们会使用多个卷积核（filter）来扫描输入图像。每个卷积核会在输入图像上滑动，并产生一个单独的特征图。通常，我们会使用多个卷积核来提取不同的特征，这样我们就会得到多个特征图。特征图的通道：经过卷积操作后，输出的特征图也会有多个通道。
视觉图像处理中卷积核与滤波器的区别
jy_1005的博客
03-07 2310
卷积的目的是为了从输入中提取有用的特征。在图像处理中，有很多滤波器可以供我们选择。每一种滤波器帮助我们提取不同的特征。比如水平/垂直/对角线边缘等等。在CNN中，通过卷积提取不同的特征，滤波器的权重在训练期间自动学习。然后将所有提取到的特征“组合”以作出决定。 卷积的优势在于，权重共享和平移不变性。同时还考虑到了像素空间的关系，而这一点很有用，特别是在计算机视觉任务中，因为这些任务通常涉及识别具有空间关系的对象。（例如：狗的身体通常连接头部、四肢和尾部）。 单通道版本 单个通道的卷积 在深度学习中，卷积是元
卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核
小红花yu
12-17 6096
卷积网络中的通道、特征图、过滤器和卷积核 1.feature map 1 feature map 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起（像豆腐皮一样），其中每一个称为一个feature map。 2 feature map怎么生成的？ 输入层：在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；若是彩色图片...
caffe学习（8）------用python可视化特征图及滤波器
lishanlu136的博客
04-17 1325
用Caffe训练卷积神经网络（CNN）是一个学习滤波器（权值）的过程，网络学习结果可通过模型在测试集上的泛化性能作为评判，但具体网络学到了什么，具体怎么学习的还不的而知，通过可视化网络每层的特征图和每层的滤波器，可以清楚的了解到整个网络的学习过程，这对于初学者来说是直观上的理解网络每层的作用，是怎么学习特征的；也对于怎么调整滤波器的大小及个数起到了参考作用。
卷积网络中的通道(Channel)和特征图
南木的博客
03-15 2474
转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 卷积网络中的通道(Channel)和特征图 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Pooling)。 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响，只是在各个通...
keras中文文档笔记13——解释CNN的滤波器
zhzhx0318的专栏
08-20 1374
使用的神经网络是VGG-16，数据集为ImageNet。第一层的滤波器主要完成方向、颜色的编码，这些颜色和方向与基本的纹理组合，逐渐生成复杂的形状。可以观察到，很多滤波器的内容其实是一样的，只不过旋转了一个随机的的角度（如90度）而已。这意味着我们可以通过使得卷积滤波器具有旋转不变性而显著减少滤波器的数目，这是一个有趣的研究方向。我们的网络认为是喜鹊的东西看起来完全不是喜鹊，往好了说，这个图里跟喜鹊
卷积核及池化层的基本概念笔记
Geek_of_优快云的博客
10-15 3678
卷积核基本概念 全连接网络的问题在于参数太多，例如一个尺寸为200×200×3200 \times 200 \times 3200×200×3的图像会让下一层隐藏层中的一个神经元包含200×200×3=120,000200 \times 200 \times 3 = 120,000200×200×3=120,000个权重，而且这一层中可能还不止一个神经元。过多参数带来的后果就是容易导致过拟合，而且不容易训练。因此需要通过一些手段来减少参数数量，降低训练难度。所以就有了卷积神经网络。 卷积神经网络由卷积核组成
cifar多通道卷积_dayjmb_深度学习_核卷积_反卷积_卷积神经网络_
10-01
本文将深入探讨在CIFAR数据集上使用卷积神经网络时涉及到的几个关键概念：反卷积、卷积核优化和多通道卷积。 首先，让我们了解**反卷积（Deconvolution）**。反卷积层，也被称为转置卷积层，常用于神经网络的上采样...
深度学习——卷积及卷积核
2301_79972308的博客
08-08 6360
卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，其中权值由一个函数定义，这个函数称为卷积核。又称滤波器。具体计算如图 ，就是一个固定大小的核，以一定的步长去对原图像位置做相乘再求和的操作在数学上的计算公式（实际上）根据公式计算实际上是计算卷积核经过中心反转后的乘积，但在实际上可以用对应位置相乘的方法去计算，称为互相关运算。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的一个重要分支，为图像处理和计算机视觉领域提供了强大的工具。
概念学习（一）：卷积核/过滤器、特征图（featue map）、卷积层
weixin_41943311的博客
07-02 1万+
作为基础学习，建议先看一看电子版的： [美] Michael Nielsen著，Xiaohu Zhu/Freeman Zhang译：《神经⽹络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning） 这本书深入浅出，把神经网络的基本原理讲得比较清楚。 人们把feature map翻译成特征图，把channel翻译为通道。有时这二者说的是同一件事；但有时强调输入...
深度学习基础知识之通道数channels
absence521的博客
03-12 1753
在cnn种，通道数就是用于提取特征的滤波器的数量（卷积核数量），在卷积过程中，每个滤波器会对输入特征图进行卷积操作，生成一个新的特征图，通道数就是指卷积后生成的特征图的数量，每个通道可以表示不同的特征信息，例如图像的颜色、边缘、纹理等。这里面352x352表示的是像素大小，即高和宽都为352个像素，而3表示的是通道数，指输入的是3通道的RGB图像，每个颜色通道的取值范围为0-255，可以表示256种颜色强度。大多数的深度学习模型，模型上会展示图片的尺寸，如：352x352x3。
深度学习语法篇
jjjqqq123321的博客
04-12 1842
而在卷积神经网络中，通道数指的是用于提取特征的滤波器数量(卷积核数量)。通道数就是指卷积后生成的特征图的数量。例如，如果有128个滤波器对输入特征图进行卷积，那么输出特征图的通道数就是128。每个通道可以表示不同的特征信息，例如图像的颜色、边缘、纹理等。在计算机视觉中，图像的通道数通常指的是每个像素点的颜色信息数量。在RGB颜色模型中，每个像素点由三个颜色通道组成：红色通道、绿色通道和蓝色通道，因此RGB图像的通道数为3。指的是图像的像素数量，它反映了图像的清晰度和细节程度。
训练生成对抗网络的一些需要关注的问题
TSINGHUAJOKING
09-22 1763
Utkarsh Desai 2020-09-22 Tuesday     ➤ 01导读 生成对抗网络是个好东西，不过训练比较麻烦，这里有一些技巧和陷阱，分享给大家。 生成对抗网络(GANs)是当前深度学习研究的热点之一。过去一段时间，GANs上发表的论文数量有了巨大的增长。GANs已经应用于各种各样的问题。 我读了很多关于GANs的书，但是我自己从来没有玩过。因此，在阅读了一些论文和github repos之后，我决定亲自动手训练一个简单的GAN，但很快就遇到了问题。 本文的目标读.
卷积神经网络
cc1609130201的博客
08-24 2090
自深度学习发端以来，很少有概念像卷积神经网络（CNNs或ConvNets；图10.1）那样产生如此大的影响。受David Hubel和Torsten Wiesel关于视觉皮层的实验的启发，这些网络在20世纪90年代被引入，彼时，第一批模型被开发出来用于识别手写数字，并展现出良好的性能。然而，这些网络的巨大潜力只是在2012年“ImageNet大规模视觉识别挑战赛”（又称“ImageNet竞赛”）期间才引起了更广泛的研究界的注意。
卷积核的尺寸、通道数、个数还有1*1卷积的理解
zh_ch_yu的博客
03-10 1万+
#卷积核的尺寸，通道数还有1*1卷积的理解 卷积核：就是对某个局部的加权求和，是对局部的感知。 一开始学习的时候，最卷积核的尺寸，通道数，卷积核的个数的概念十分混淆。 后来逐渐理解，在深度学习中，卷积核的个数，就是就是经过该卷积核之后的输出的通道数。 对于输入的每个通道，输出的每个通道上的卷积核是不一样的。 比如： 输入是2828192，然后经过尺寸为33，通道数为128的卷积核，那么卷积核的参数...
如何确定CNN的卷积核通道数和卷积输出的通道数(深度)
贱小杜的博客
04-26 3万+
CNN的卷积核通道数 = 卷积输入层的通道数 CNN的卷积输出层通道数(深度)= 卷积核的个数 在卷积层的计算中，假设输入是H x W x C, C是输入的深度(即通道数)，那么卷积核(滤波器)的通道数需要和输入的通道数相同，所以也为C，假设卷积核的大小为K x K，一个卷积核就为K x K x C，计算时卷积核的对应通道应用于输入的对应通道，这样一个卷积核应用于输入就得到输出的一个通道。假设有P...
1*1卷积核用法与权值共享
xlhao的博客
12-10 2686
# **权值共享方法** 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列) 第二种只在同一特征图上使用共享权值，根据上面的例子，则卷积参数为：3*3*40*120.   权值共享 CNN中权值共...
理解卷积神经网络CNN中的特征图 feature map
热门推荐
denghe优快云的博客
09-05 5万+
         一直以来，感觉 feature map 挺晦涩难懂的，今天把初步的一些理解记录下来。参考了斯坦福大学的机器学习公开课和七月算法中的机器学习课。        CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。总之，卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享（或者权值复制）以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不...
图片的通道数和卷积核的深度
weixin_30823683的博客
11-08 318
卷积过程中，输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数（与result区别）。 　　如果把输入当做一个立方体的话，那么 filter 也是一个立方体，它们卷积的结果也是一个立方体，并且上面中 input、filter、Result 的通道都是一致的。 但卷积过程的最后一步要包...
卷积核个数一般是多少
最新发布
02-26
<think>好的，用户问的是卷积核个数一般是多少。这个问题看起来挺基础的，但作为刚接触深度学习的新手，可能不太清楚如何确定卷积核的数量。我需要先回忆一下卷积神经网络的基本结构，以及常见的网络设计中卷积核的使用情况。 首先，卷积核的数量通常指的是每个卷积层中使用的滤波器的数量。每个滤波器会生成一个特征图，所以卷积核的数量决定了该层输出特征图的深度。比如，如果一层有32个卷积核，那么输出的特征图就会有32个通道。 接下来，用户可能想知道的是，为什么不同的层会有不同的卷积核数量，以及如何选择这个数量。常见的做法是随着网络的深入，逐渐增加卷积核的数量。例如，在LeNet-5中，第一个卷积层可能使用6个卷积核，第二个使用16个；而到了VGGNet，后面的层可能会有512个甚至更多的卷积核。这是因为前面的层捕捉的是低级特征（如边缘、纹理），后面的层负责更高级的特征（如物体部分），所以需要更多的滤波器来提取复杂模式。 不过，用户可能更关心实际应用中如何设置这个参数。需要考虑的因素包括输入数据的复杂度、任务的难度、模型的深度以及计算资源的限制。如果任务复杂，比如高分辨率的图像分类，可能需要更多的卷积核来捕捉更多特征。但增加卷积核也会增加参数数量和计算量，可能导致过拟合或资源不足。 另外，用户可能没有明确说出的是，他们可能在设计自己的网络时遇到了如何选择卷积核数量的问题。这时候可能需要参考经典模型的结构，或者通过实验调整。例如，常见的做法是每经过一个池化层后，卷积核数量翻倍，这样可以在减少空间维度的同时增加特征维度，保持计算量的平衡。 也有可能用户对卷积核数量的影响不太清楚，比如数量多少对模型性能的具体影响。这时候需要解释，过少的卷积核可能无法充分提取特征，导致欠拟合；而过多的则可能增加冗余，浪费计算资源并导致过拟合。 总结下来，回答需要涵盖以下几点： 1. 卷积核数量的定义和作用。 2. 常见网络中的典型数值。 3. 影响数量的因素：数据复杂度、网络深度、计算资源等。 4. 设计时的参考策略，如逐层递增、参考经典模型、实验调整等。 5. 注意事项，如平衡参数数量和模型性能。 需要确保回答清晰易懂，避免使用过多术语，同时提供实际例子帮助理解。可能还需要提到一些经验法则，比如从较少的数量开始逐步增加，或者使用自动搜索方法如NAS。此外，提醒用户实际应用中的调整方法，如通过验证集效果来调整超参数。</think>卷积核的个数（即通道数）在卷积神经网络中并没有固定标准，而是根据具体任务、网络深度、数据复杂度等因素动态调整。以下是一些常见的设计原则和参考值： --- ### **1. 基础概念** - **卷积核的作用**：每个卷积核负责提取输入数据中的一种特征（如边缘、纹理等），数量越多，网络能捕捉的特征越丰富。 - **输出通道数**：卷积核的个数决定了该层输出特征图的通道数。例如，若某层有64个卷积核，输出特征图就有64个通道。 --- ### **2. 典型网络的参考值** - **浅层网络**（如LeNet-5）： - 第一层：6个卷积核（提取简单边缘、方向）。 - 第二层：16个卷积核（组合低级特征）。 - **深层网络**（如VGG、ResNet）： - 初始层：64~128个（学习低级特征）。 - 中间层：256~512个（学习中级特征）。 - 深层：512~2048个（学习高级语义特征）。 --- ### **3. 设计原则** - **逐层递增**：随着网络深度增加，卷积核数量通常逐层翻倍（如64→128→256），以匹配特征复杂度的提升。 - **计算资源平衡**：过多的卷积核会增加参数量和计算量，需考虑显存和算力限制。 - **任务需求**： - 简单任务（如MNIST分类）：16~128个。 - 复杂任务（如ImageNet分类）：128~2048个。 --- ### **4. 经验法则** - **从少到多实验**：初始层可尝试32/64个，后续层逐步增加，通过验证集效果调整。 - **参考经典模型**：如ResNet-50的卷积核数量为[64, 256, 512, 1024, 2048]。 - **自动搜索**：可通过神经架构搜索（NAS）等技术优化数量。 --- ### **5. 注意事项** - **过拟合风险**：过多的卷积核可能导致模型记住训练数据，需配合正则化（如Dropout）。 - **轻量化设计**：移动端模型（如MobileNet）会减少卷积核数量，或使用深度可分离卷积降低计算量。 --- ### **示例代码（PyTorch）** ```python import torch.nn as nn # 示例：一个简单CNN的卷积核配置 model = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3), # 第一层64个卷积核 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(64, 128, 3), # 第二层128个 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) ) ``` --- 总结：卷积核数量需结合实际问题调整，初始可参考经典模型，再通过实验微调。平衡特征提取能力和计算效率是关键。
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