L2norm (ParseNet) caffe实现与使用

最新推荐文章于 2025-03-21 13:39:35 发布
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文章标签： caffe 深度学习
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本文详细介绍了L2norm在ParseNet中的作用，分析了L2norm的公式和反向传播推导，并探讨了在caffe中如何实现L2norm。作者还分享了Wei Liu大神提供的官方源码及在SSD中的应用示例，同时讨论了关键参数across_spatial和channel_shared的影响。最后，作者总结了在特征融合中应用L2norm和其他norm层的体验，指出初始化参数设置对结果至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ParseNet和部分文章中提到在进行feature fusion之前要进行 L2norm，这是因为多层feature map的激活值大小分布差距比较大，如果没有经过 norm，会导致激活值普遍较大的 feature map 对融合后的结果影响更大。

简介

L2norm公式

这里写图片描述

L2norm反向传播BP推导

这里写图片描述

L2norm的caffe实现

但是网上很难找到 L2norm 相关的源码，caffe本身也没有实现，大致看了一下github上有很多关于 L2norm 的实现也不够完善，比如并没有提供 across spatial: false/ true 两种不同的模式，经过搜索，发现实际上 ParseNet 的作者Ｗei Liu大神在自己的Github上放出了L2norm的官方源码，只是命名和存放位置不太好找。
Wei Liu大神实现的L2norm源码可以见这里，其命名为normalize_layer,对应的 .cpp, .cu, .hpp 文件都可以在对应的位置找到。另外由于Wei Liu大神的 SSD 文章中也用到了 L2nor

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