卷积操作及其变体

最新推荐文章于 2025-05-20 11:34:28 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 卷积操作
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hzhj2007/article/details/87526907
本文深入探讨卷积操作，包括滤波器大小的影响，如用小滤波器替代大滤波器、Dilated convolution和Deformable convolution；输入通道的变换，如Group convolution、ShuffleNet和SENet；滤波核组合，如Inception结构；以及不同卷积层的融合，如ResNet。这些创新增强特征表达，减少参数，改善计算效率。

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        受变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作文章的启发，我们从卷积操作本身进一步进行理解。下图方便直观理解标准的卷积过程。

图片来自 这里

         卷积核的维度由四个参数决定：输入特征图的通道数、滤波器的高度、滤波器的宽度和输出特征图的通道数。如下通过对这四个参数本身或者参数之间的关联方式来见证奇迹的发生。ps:输入通道数和输出通道数本身数值并不会发生改变，变化的是结合滤波器处理不同的空间位置后带来的变化。

        首先从滤波器大小改变后产生的影响进行说明。2D空间中，滤波器大小直接决定了特征点的感受野，关于感受野的计算可以移步这里查看。从感受野相同的角度出发，可以使用多个小滤波核替代大的滤波核，还可以通过

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（深度学习快速入门）第四章第五节：卷积变体
快乐江湖的博客
02-06 779
对于普通卷积来说，如果输入特征为（H×W×C），然后应用C。
花书笔记 卷积网络（9.5 基本卷积函数的变体）
qq_42111088的博客
09-01 511
步幅(stride) 步幅为s的卷积运算数学表达式 步幅大于一个像素的卷积在数学上等价于单位步幅的卷积随后降采样（down-sampling） 上图表示两种步幅(stride)为2的卷积运算方法，后者计算了许多被舍弃的值，在计算上是浪费的。 零填充（padding） 如果不加入零填充操作（即在输入 V 的外围用 0 填充），每层的输出的宽度会随着卷积层的深入而减小。缩减的幅...
卷积运算及其变体
路遥知马力，日久见人心
11-08 1056
本篇博客参考一些网络博客对卷积运算及其变体进行总结，以便加深理解和记忆
有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体讲解！！！
m0_71745484的博客
05-20 1184
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，降低模型复杂度，有效解决全连接神经网络在处理大尺寸图像时的缺点。CNN的关键操作包括局部感受野、权值共享和池化层，这些操作减少了网络参数，缓解了过拟合问题。CNN的深度和宽度决定了网络的表达能力，通常网络越深、宽度越大，表达能力越强，但也会增加计算量。下采样和上采样是CNN中的重要操作，分别用于减少计算量和恢复图像分辨率。CNN的发展得益于大数据和硬件技术的进步，自2012年AlexNet
卷积神经网络的变体
abcdrachel的博客
09-12 3316
VggNet 2014年，牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员一起研发的新的深度卷积神经网络：VggNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet,也是同年提出的）和定位项目的第一名。 VggNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16-19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够再一定程度上影响完了过...
总结CNN的发展历程，以及一些卷积操作的变形，附带基础的深度学习知识与公式
Wanderist_
10-01 1527
1.Lenet-5  ：最先出现的卷积神经网络，1998年，由于当时的硬件还不成熟，因此到了2012年出现了AlexNet 2.AlexNet：可以说是现在卷积神经网络的雏形 3.VGGNet：五个模块的卷积叠加，网络结构如下：   4.GoogleNet：inception v1,v2,v3, xception,基本思想就是对feature map用不同的卷积核filter进行卷积，...
卷积的九大变体算法
极光喵的博客
03-10 2365
注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI 更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]） 引言 卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结合了这两者，提高了效率。组卷积通过分组处理输入通道来减少参数量，而空间可分离卷积则在不同空间维度独立应用卷积核。空洞卷积通过增加卷积核中的空间间隔来捕捉更宽广的上下文信息。转置卷积常用于图像生成
卷积神经网络变体
05-28
以下是几种常见的卷积神经网络变体及其特点[^1]。 #### 1. 标准卷积 标准卷积是最基础的形式，通过滑动窗口的方式对输入数据进行特征提取。它在每个位置上使用相同的卷积核进行计算，并且卷积核的参数在整个输入...
卷积网络的变体有哪些
最新发布
05-28
以下列举了几种常见的卷积网络变体及其特点。 #### 1. 基本卷积函数的变体 基本卷积函数通过滑动窗口的方式对输入数据进行特征提取，但单一的卷积方式难以满足复杂场景的需求。因此，研究者提出了多种变体来增强...
深度学习网络结构图解：卷积神经网络变体PPT绘制
“该资源是一份由个人使用PPT制作的深度学习网络结构...总体而言，这份PPT资源为学习和理解深度学习，特别是卷积神经网络及其变体提供了一个直观的可视化工具，同时也可能涉及了时序分析和神经网络特征学习的高级应用。
自己用PPT绘制的深度学习网络结构图，包括卷积神经网络的各种变体
04-10
- **卷积层**：该层通过一组可学习的滤波器对输入数据进行卷积操作，提取特征。 - **池化层**：主要用于减少数据的空间维度，降低计算复杂度，常见的有最大池化和平均池化。 - **全连接层**：将提取到的特征进行整合...
YJango的卷积神经网络——介绍
周红伟讲AI
07-06 3320
YJango的卷积神经网络——介绍 本文作者：雷锋专栏 2017-07-04 17:16 导语：这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 雷锋网按：本文来源 知乎，作者:YJango，雷锋网(公众号：雷锋网)授权转载。 PS：YJ
CV中基本卷积函数的变体-花海《深度学习》笔记
Learning
09-27 859
注意：这里的卷积函数，其实是数学上的相关函数，而不是数学上的卷积函数。 记号： K\pmb{K}KKK：4维核张量 Ki,j,k,lK_{i,j,k,l}Ki,j,k,l​：K\pmb{K}KKK 的元素，角标的含义： iii：输出中的第 iii 个通道 jjj：输入中的第 iii 个通道 kkk, lll：第 kkk 行，第 lll 列 V\pmb{V}VVV：3维观测数据张量 Vi,...
深度学习：卷积神经网络CNN变体
皮皮blog
08-02 3530
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76573696 带步幅的多通道巻积 很多时候，我们输入的是多通道图像。如RGB三通道图像，下图就是。也有可能我们出于特定目的，将几张图组成一组一次性输入处理。 多通道巻积 假定我们有一个 4 维的核张量 K,它的每一个元素是 K i,j,k,l ,表示输出中处于通道 i 的一个单元和输入中处于通...
即插即用的涨点模块之变体卷积（深度可分离卷积）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
qq_51511878的博客
04-21 2378
来源：CVPR2017深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种有效的卷积神经网络（CNN）中的卷积操作，主要用于减少模型的计算量和参数数量，同时尽量保持相同的网络性能。这种卷积操作在移动和嵌入式设备上的应用尤为重要，因为这些设备的计算资源有限。深度可分离卷积有mobileNets提出，用于模型的轻量化。
常见的变体卷积
weixin_38362784的博客
08-17 518
常见的变体卷积
神经网络中的卷积神经网络（CNN）架构变体
xiehewe的博客
01-23 879
LeNet-5、Alex Net和VGG Net等经典架构为后续研究奠定了基础，而GoogLeNet、Res Net、Dense Net、Mobile Net和Efficient Net等创新性架构通过引入不同的设计思想和技术手段进一步提升了模型的性能和效率。Res Net的设计使得网络可以更轻松地训练非常深的层次，并在图像分类等任务上取得了突出的结果。它采用了更深的网络结构和更大尺寸的卷积核，通过使用ReLU激活函数和Dropout正则化技术，显著提升了模型的准确性。二、Alex Net。
卷积神经网络 - 基本卷积函数的变体篇
绎岚科技的博客
08-05 1340
在深度学习和卷积神经网络（CNN）的广阔领域中，基本卷积函数是构建网络结构的基础，它们通过滑动窗口的方式对输入数据进行特征提取。然而，随着应用场景和数据复杂性的增加，单一的卷积方式已难以满足所有需求。因此，基本卷积函数的变体应运而生，这些变体在保留传统卷积优势的同时，通过不同的操作方式和参数设置，进一步增强了卷积神经网络的灵活性和表达能力。
2020-2-19 深度学习笔记9 - 卷积网络1（卷积运算，动机-稀疏交互、参数共享、等变表示）
weixin_42555985的博客
03-06 2881
第九章 卷积网络 官网 卷积网络（convolutional network），也叫作卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。 卷积是一种特殊的线性运算。 卷积运算 在通常形式中，卷积convolution是对两个实变函数的一种数学运算。 关于卷积介绍参见（通俗易懂） https://www.zhihu....
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