神经网络中不同类型的卷积层

卷积神经网络全解析
最新推荐文章于 2025-08-18 08:46:37 发布
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本文深入探讨了卷积神经网络的各种类型和技术，包括1x1卷积、分组卷积、可分离卷积等高级主题，以及注意力机制在CNN中的应用。通过详细解释每个概念，为读者提供了一个全面理解CNN的平台。
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  1. Convolution
  2. 1x1/Pointwise Convolutions
  3. Spatial and Cross-Channel Convolutions
  4. Grouped Convolutions
  5. Separable Convolutions
  6. Flattened Convolutions
  7. Shuffled Grouped Convolutions
  8. Dilated Convolution(Atrous Convolution)
  9. Deformable Convolution
  10. Attention
  11. Summary
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卷积操作其实可以分成三种操作：（1）valid 操作，滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1-N2)/S+1 x (N1-N2)/S+1如下图： （2）full 操作，滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：N1+N2-1 x N1+N2-1 如下图 ： （3）same 操作，滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核...
Keras 深度学习攻略两篇（1）：十种卷积神经网络（CNN）框架——总结与可视化分析
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卷积类型
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CV06-Xception笔记
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Xception笔记 论文地址： 一、为啥是Xception Xception脱胎于Inception，Inception的思想是将卷积分成cross-channel conv和spatial conv，更准确的说是先用1x1卷积得到几个不同channel（小于输入channel）的结果，再在这些结果上分别用3x3、5x5 conv，也就是论文Figure 1描述的那样。Inception的...
1×1的卷积/交叉通道池化（cross channel pooling）
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06-12 5239
  在看论文Network in Network时，发现一个概念很陌生–cross-channel pooling。于是上网查，找到下面的一个回答：    大概意思是说：这个概念在论文Maout Networks中有解释。 假设你有一个线性模块，该模型有50个输出（或者说是有50个channels）,但是你想要的是5个输出。你就可以使用cross-channel pooling来减少对chan...
卷积神经网络（CNN）从卷积层到池化层可视化演示
08-15
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。CNN的主要特点是能够自动地从数据中学习特征，而无需人工干预。这种网络结构模仿...
神经网络：卷积层和池化层
悠眠小虫的博客
01-13 2855
本文主要是对卷积层和池化层做了详细介绍，同时也说明了两者间的联系，并结合相关代码和实例结果帮助读者进一步理解卷积和池化的作用，逐步理清神经网络的结构层次和原理。
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构建卷积神经网络-包括卷积层-池化层-RELU
10-03
其工作原理与传统的多层感知器神经网络不同，CNN在处理图像时使用了卷积层、池化层和激活函数，从而极大地减少了参数数量并提高了计算效率。 卷积层是CNN的核心组件之一，它的作用是通过卷积操作提取图像的特征。...
深度学习中的卷积神经网络（CNN）：卷积层与池化层详解
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专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
08-18 913
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种常用且高效的神经网络结构，特别在图像处理、语音识别、视频分析等领域表现卓越。CNN 的核心优势在于其能够自动提取图像或其他输入数据的空间特征，减少了人工特征工程的需求。本文将深入探讨 CNN 的两个核心组成部分：卷积层（包含卷积核和卷积计算）与池化层（包括最大池化和平均池化）。理解这些基本概念和技术细节是掌握深度学习、计算机视觉等技术的基础。
卷积层在神经网络中如何运算？
KaikebaAI的博客
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1 前言 最近在项目中用到了Mobile Net，本想写一个Mobile Net的介绍的，但是写它的分组卷积之前突然想拿3*3卷积拆分成1*3和3*1这个事铺垫一下，铺垫铺垫着就感觉这里面也有很多东西啊，所以就想把卷积的拆分给大家简要介绍一下。 我的想法是： 先从最基础的卷积计算结构讲起，这里吃透了才好分析后来的各种结构所需的计算量； 其次向大家介绍卷积的基础拆分（只动宽高不动通道），或者说，用Conv2D这个api能实现的这些拆分（等这篇发出来之后会补上链接）； 最后则是卷积的进阶拆分（对通道进行拆分）
《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》论文笔记
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论文地址：XInception源码地址：Tensorflow这是一篇深度学习网络框架理论的文章，研究的点是比较热的深度，并不具体对某一任务（detection,tracking,segmentation）进行研究。What:    XIception 是Inception V3的改进版。模型将Inception V3的嵌入的卷积替换成了deepwise separable convolution。...
深度学习基础之卷积（涵盖基本大多数神经网络中会用到的卷积）
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大话卷积！！！ 首先我们说的卷积是神经网络中的卷积不是信号处理和信号分析里面的卷积，这两者是有区别的。 （部分内容和图片取自https://blog.youkuaiyun.com/ahxieqi/article/details/93628533 和公众号GiantPandaCV） 1、1x1卷积 我们都知道卷积核的一个特性就是，输出图像的纬度只取决于卷积核的数量！其实内部原理拿1x1卷积核来举个栗子就是，1x...
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07-03 199
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【转】史上最全！多图带你读懂各种常见卷积类型
XB_please的博客
09-24 7742
英文原文： A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning 如果你在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2d/3d/1x1/转置卷积/空洞卷积（ATROUS）/深度可分离卷积/深度卷积/扁平卷积/分组卷积/随机分组卷积），并且对它们的实际含义感到困惑，那么本文就是为了让你理解它们是如何...
各种卷积层的理解
u014422462的专栏
09-30 1821
转载文章https://blog.youkuaiyun.com/gwplovekimi/article/details/89890510 目录 2D卷积 3D卷积 1*1卷积 空间可分离卷积（separable convolution） 深度可分离卷积（depthwise separable convolution） 分组卷积（Group convolution） 扩张卷积（空洞卷积 Dilated Convolutions） 反卷积（转置卷积 Transposed Convolutio.
模型汇总23 - 卷积神经网络中不同类型的卷积方式介绍
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lqfarmer的博客
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之前在文章《牛逼的深度卷积神经网络CNN》详细介绍了卷积神经网络的基本原理，以及常见的基本模型，如LeNet，VGGNet，AlexNet，ReseNet，Inception Net的基本结构和原理。今天主要总结一下，卷积神经网络家族中，不同类型的卷积方式以及它们各自的优点。为了简单起见，我们仅从2维的角度介绍。 文末提供相关资料下载地址 卷积基本概念 首先，我们
卷积神经网络中的卷积层 2000字
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卷积神经网络中最重要的组成部分就是卷积层（Convolutional Layer）。卷积层是卷积神经网络中最基本的结构之一，它的主要作用是提取图像的特征。本文将详细介绍卷积层的原理、结构以及常用的优化方法。 一、卷积层...
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