卷积神经网络中的add和concat

最新推荐文章于 2025-05-26 22:08:56 发布
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#cnn #人工智能 #神经网络

本文解析了深度特征融合中Add（特征图相加）和Concat（通道数增加）的区别，介绍了它们在ResNet和DenseNet等网络中的应用，强调了保留原始激活和多尺度特征融合的重要性。

参考博客：深度特征融合---理解add和concat之多层特征融合_xys430381_1的博客-优快云博客_特征图相加

在这里插入图片描述

 

Add是特征图相加，通道数不变

简言之，add是将多次提取到的语义信息叠加，会突出正确分类的比例，有利于最后分类，实现了正确分类的高激活

add单个通道的计算量：

在这里插入图片描述

实例

Resnet网络的残差结构将经过处理和未经过处理的输入进行add，目的保留原始图像中的正确高激活，避免在处理过程中对正确激活的削弱，所以才有了那句“有时候什么都不做才是最好的”

Concat是通道数的增加

同Add相比，concat只是在特征图数量上增加了（叠加），增加了原图像的特征数，实现了多尺度特征的融合，在特征图较多的情况下，add可以认为是特殊的concat形式，concat的计算量要远大于add操作

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