卷积操作可视化

最新推荐文章于 2025-03-13 23:59:13 发布
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分类专栏： 神经网络 深度学习 文章标签： 卷积
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hzhj2007/article/details/103469305
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本文探讨了卷积神经网络中的基础卷积模块和各种变体，包括标准卷积、分组卷积、深度wise卷积、点wise卷积、深度wise分离卷积以及通道shuffle。通过分析计算量和输入输出连通性，解释了MobileNet和ShuffleNet等模型速度优势的原因。同时，还介绍了ResNet的残差块和ResNeXt、Squeeze-and-Excitation (SE) Block等结构，解析了这些变体在网络性能提升中的作用。

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基础卷积模块

  • standard convolution
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标准卷积的计算量为HWNK²M，可以分为3部分

(1) the spatial size of the input feature map HxW,

(2) the size of convolution kernel K²

 (3) the numbers of input and output channels NxM.

  • group convolution
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27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站
AI与算法都要通俗易懂
12-05 684
要做这一步需要一个重要的地方，那就是卷积的输出数据我们可以获得，幸运的是，本小册后面的实战部分，我们会自己手写卷积算法，卷积的输出（特征图）我们可以很轻松的获取到。我们可以通过一定的方法，将神经网络每一层卷积的输出（也就是特征图）给劫持出来，在利用一些可视化的方法将其显示出来，便可以直观的看到卷积学到了什么特征了。在这个网站中，你可以非常清晰的看到，一张图片在神经网络中是如何进行的特征提取，以及从前往后的卷积，各自关注到了什么特征。就是想要看一看，在 CNN网络中，那么多卷积，到底提取了哪些特征。
卷积神经网络(CNN)可视化网站汇总
最新发布
二爷的博客
04-11 1167
汇总几个卷积神经网络（CNN）动画和可视化的网址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。https://playground.tensorflow.org/谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/在线训练CNN模型，并实时可视化卷积、池化等过程。https://www.cs.ryerson.
卷积网络可视化
qq_32863339的博客
05-10 278
https://www.ctolib.com/topics-130872.html https://blog.youkuaiyun.com/MrR1ght/article/details/92799591 https://www.jb51.net/article/179111.htm https://www.jb51.net/article/179111.htm https://www.pyimagesearch.com/2020/03/09/grad-cam-visualize-class-activatio
卷积可视化网站---CNN初学者的神器
热门推荐
OuDiShenmiss的博客
10-21 2万+
推荐一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的可视化网站https://poloclub.github.io/cnn-explainer/。 来自佐治亚理工学院与俄勒冈州立大学的研究者们，合作开发出了一款卷积神经网络交互式可视化工具——CNN 解释器（CNN Explainer）。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。 CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型
使用tensorboard将卷积的过程可视化
修炼之路
08-14 9339
本篇文章主要介绍如何使用tensorboard来分析在训练过程中损失值、准确率以及权重和偏置的变化，来帮助我们更好的分析系统是不是按照我们的要求进行着。还包括卷积的过程可视化，卷积过程是一个黑箱操作，我们也不知道它究竟做了什么。不过我们可以通过反卷积操作，来完成卷积的可视化，来分析卷积所记住的特征是不是我们想要的。在使用tensorboard来进行可视化分析的时候，主要是利用了手写数字识别来完成的...
卷积可视化
mykeylock的博客
08-29 653
图像卷积操作的应用没有严格的数学推导，即没有数学推导表明每一层究竟表示什么。 为了了解卷积神经网络中每一层与原有图像的对应关系， 文章Visualizing and Understanding Convolutional Networks通过反向卷积的方式实现了该过程。 文章中说反卷积，只是说卷积后的层c1利用卷积核的转置，得到上一层h1的结果。 那具体如何操作的呢？得到的h1与真实的
卷积特征可视化
05-19
首先，卷积特征可视化是指将神经网络中卷积层的激活图转化为可视化的图像，这有助于我们洞察模型是如何学习和识别图像特征的。在VGG19中，每一层卷积都会提取不同级别的图像特征，从边缘、纹理到更复杂的对象部分。...
卷积操作可视化matlab
04-04
卷积操作的可视化可以通过Matlab实现。以下是一个简单的示例代码： ```matlab % 创建一个3x3的卷积核 kernel = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1]; % 创建一个6x6的输入图像 input = [1 2 3 4 5 6; 2 3 4 5 6 7; 3 4 5 6...
【可视化3D卷积计算过程】
syh的技术记录
04-29 1934
前言：开始处理视频数据，遇到了陌生又熟悉的3D卷积，但对其计算过程有点疑惑，网上也没找到什么可视化动画，所以研究明白并做个记录，方便日后复习。有点简化，但认真琢磨一下图片和代码肯定能看明白：）
AlexNet网络卷积操作可视化matlab
04-04
由于AlexNet网络卷积操作比较复杂，需要较长的时间和大量的计算资源，因此不适合在matlab中实时进行可视化。但是可以通过一些预先训练好的模型来进行可视化，比如使用matconvnet工具箱中自带的AlexNet模型。 以下是...
卷积神经网络可视化
mqsdfghjk的博客
03-13 1787
卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。通过合理使用可视化技术，可显著提升 CNN 模型的可解释性和性能，尤其在医疗、自动驾驶等对安全性要求高的领域具有重要价值。
卷积可视化详解
weixin_40500230的博客
12-10 9141
听麻麻说，偷偷收藏而不感谢是不礼貌的，至少应该点个赞〜我觉得麻麻说的对！ 如果你愿意一层一层剥开CNN的心 - 你会明白它究竟在做什么   一直以来，卷积神经网络对人们来说都是一个黑箱，我们只知道它识别图片准确率很惊人，但是具体是怎么做到的，它究竟使用了什么特征来分辨图像，我们一无所知。无数的学者、研究人员都想弄清楚CNN内部运作的机制，甚至试图找到卷积神经网络和生物神经网络的联系。20...
几个卷积神经网络（CNN）可视化的网站
2301_76846375的博客
10-05 6755
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。一个简单的卷积神经网络可视化工具，展示每层的特征提取过程。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）
wzk4869的博客
10-19 1万+
【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）
卷积可视化 （超详细，多图警告！）
PLANTTHESON的博客
10-23 1万+
卷积可视化 （超详细，多图警告！）
卷积神经网络的可视化
u012744245的博客
01-08 301
2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 论文：Visualizing and Understanding Convolutional Networks（卷积神经网络的可视化理解） 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf 论文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/kklots/article/details/17136059 博客：http://kvfrans.com/visualizing-featur
记录一个可视化卷积神经网络学习过程的网站
Mr_K_night的博客
06-29 323
可直观看到卷积神经网络前向传播过程中特征提取的过程，帮助理解卷积过程
3D可视化卷积神经网络（不需要梯子）
weixin_44223180的博客
05-18 3534
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
卷积、转置卷积、可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的理解
xu_fu_yong的专栏
06-21 2182
文章目录卷积、转置卷积、可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的理解转置卷积深度可分离卷积分组卷积空洞卷积 卷积、转置卷积、可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的理解 这里主要是汇总一些本人觉得比较好的文章。 ##卷积 卷积就不多说了，网上大神教程很多，我在这里就给出一个卷积过程的可视化工具 输出图片的尺寸：经过卷积操作之后获取到的图片的大小，上图的绿色图片(6*6)，后面用o来表示。 如果已知i、k、p、s...
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