卷积神经网络CNN知识点

最新推荐文章于 2025-06-04 11:05:01 发布
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分类专栏： 深度学习
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    1.计算feature map大小

     size= (W-K+2P)/S+1

     其中，W是输入图像尺寸

                 K 是卷积核kernel的大小

                 P是padding的大小

                 S是步长



    2.ROI从原图中映射到feature map上

       

卷积神经网络的重要知识点
慕云
10-11 450
1、密集连接层和卷积层的根本区别、 Dense层从输入特征空间中学到全局模式,而卷积层学到的是局部模式（对于图像来说，学到的就是输入图像的二维小窗口中发现的模式） 2、卷积神经网络的两个有趣的性质。 【1】平移不变性 【2】卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构。 3、特征图：对于包含两个空间轴（高度和宽度）和一个深度轴（也叫做通道轴）的3D张量，其卷积也叫做特征图。 4、卷积的定义由两个关键的参数： 【1】从输入中提取的图块尺寸 【2】输出特征图的深度 5、最大池化层 最大池化层的作用:对特征图进行下采样
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
卷积神经网络（CNN）知识点
ryankaros的博客
07-05 746
卷积神经网络（CNN） 1. 卷积核（convolutional kernel）----对某个局部的加权求和 一般为奇数大小 厚度对应通道数（channel），对应后一层的feature maps数 –11卷积核降维（example：当输入为661，通过111卷积核，输出仍为661矩阵。若输入6632（多通道），卷积核仍然为111，输出就变为66*1，实现降维）【发生在卷积核个数小于输入channel时，输出通道数等于卷积核个数】 —1*1卷积核（只会改变输出的通道数，不会影响输出特征高和宽）【实现了通道
一文搞懂卷积神经网络CNN(图文详解)
最新发布
Gupao123的博客
06-04 1763
卷积神经网络（CNN）是一种专用于处理图像、语音等矩阵数据的深度学习模型，其核心是通过局部感知和权重共享高效提取空间特征。CNN由卷积层（特征提取）、池化层（降维）和全连接层（结果输出）三部分组成，模拟人类视觉的分层认知机制。在图像分类、目标检测、语义分割和人脸识别等领域有广泛应用，能够有效降维并保留关键特征。典型应用场景包括产品检测、自动驾驶、医疗分析和安防系统等。
卷积神经网络（CNN）知识点总结
weixin_44111292的博客
05-13 3999
文章目录1 卷积1.1 卷积的定义1.1.1 一维卷积1.1.2 二维卷积1.2 互相关1.3 卷积的运算1.3.1 边界效应与填充1.3.2 卷积步幅1.4 卷积的数学性质1.4.1 交换性1.4.2 导数2 卷积神经网络 1 卷积 1.1 卷积的定义 1.1.1 一维卷积 1.1.2 二维卷积 1.2 互相关 1.3 卷积的运算 1.3.1 边界效应与填充 1.3.2 卷积步幅 1.4 卷积的数学性质 1.4.1 交换性 1.4.2 导数 2 卷积神经网络 ...
CNN卷积神经网络 知识点总结
一起躺躺躺的博客
04-04 330
参考知乎文章：卷积神经网络（CNN）详解 - 知乎 (zhihu.com) 下面是精炼版本。 1、卷积神经网络结构 卷积核大小：n*n,一般采用3*3 与常规神经网络不同，卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的：宽度、高度和深度。宽度和高度是很容易理解的，深度是卷积核的个数。 图1 全连接神经网络与卷积神经网络的对比 2、构建卷积神经网络的各种层 卷积神经网络主要由这几类层构成：输入层、卷积层，ReLU层、池化（Pooling）层和全连接层。 2.1 卷...
CNN卷积神经网络知识点总结
weixin_45240764的博客
03-18 620
这里写自定义目录标题卷积神经网络知识点层级结构Input layer ：Conv layer ：Pooling layerFC layer ：激活函数sigmod几种优化方式：Batch NormalizationDropoutL1与L2 卷积神经网络知识点 层级结构 Input layer ： 目的：对原始图像数据进行预处理 （https://blog.youkuaiyun.com/maqunfi/arti...
实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用.pdf
09-26
实验六卷积神经网络CNN框架的实现与应用 本实验主要目的是掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理，并利用 LeNet-5 CNN 框架实现手写数字识别。实验中，我们使用了 MNIST 数据集，初始图像大小为 28*28，并采用了多个卷...
cnn卷积神经网络PPT详解
08-11
作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习算法，...
卷积神经网络CNN.ppt
04-14
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，其设计灵感来源于动物的视觉感知系统。CNN在图像和视频识别、图像分类、医学图像分析、自然语言处理等领域取得了革命性的成功。其主要特点包括稀疏交互、参数共享和等变表示...
卷积神经网络CNN故障分类，振动信号故障分类（代码完整，数据齐全）
10-27
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，尤其在图像处理领域表现出色，但近年来也被广泛应用于其他领域，如声音识别、自然语言处理以及我们的主题——故障分类。本项目中，CNN被应用...
卷积神经网络基础知识
xxtzzxx的博客
10-16 664
注意：计算多类损失过层中，一般最后一层使用softmax激活函数。SGD：分批次进行训练，每一批次（随机的）进行损失的计算以及损失的反向传播。输出的特征矩阵channel与卷积核个数相同。其实到这里并没有结束，问：计算的损失是否指向全局最有的方向。结果：卷积核的channel与输入特征层的channel相同；针对不同的分类问题，我们会分别通过如下的公式计算损失。注意：学习率下降的太快可能还没收敛就停止训练。池化层没有训练参数。目的：为了使网络更快的收敛。可以发现结果满足概率分布。目的：进行图像特征的提取。
卷积神经网络基础知识点总结
qq_35690040的博客
07-10 549
是是是31313
详解卷积神经网络(CNN)
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qq_25762497的博客
04-04 25万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
卷积神经网络的基础知识笔记
YOULANSHENGMENG的博客
10-12 693
1，什么是卷积 卷积的定义：卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果
CNN基础知识点
要努力成为很厉害很厉害的人哦
04-02 465
1. 卷积 1.1 卷基层由多个filter构成,每个filter有长,宽,channel(C)决定. C要和上一层的channel的数据决定. 1.2 每个channel各位置上的参数各不相同 1.3 上一层的channel和fitler的相应channel做卷积操作,然后将各channel相应位置的卷积结果相加, 生成一维的结果. 2. pooling 为了减少参数, 进行max...
CNN知识点集合
ACTerminate的博客
06-09 648
CNN 具有平移不变形 TCNN(Tiled Convolution)具有平移不变形、旋转不变形、缩放不变性 Transposed Convolution只是为了重建先前的空间分辨率，执行了卷积操作，这不是卷积的数学逆过程。 Dilated Convolution提供了更大的感受野 ...
CNN知识点整理
Yan飞翔
06-02 484
其中1*1卷积核的作用摘抄自https://blog.youkuaiyun.com/briblue/article/details/83151475 以下整理刚刚学习的CNN的一些知识点： 一、Input layer: 一般输入数据都会进行一些预处理，常见的有以下步骤（图像处理中）： 1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到0 2）归一化：幅度归一化到同样的范围 3）PCA/whitening:用...
卷积神经网络CNN知识点补充
好河流
03-03 393
关于CNN中BIAS中的解释 首先当我在pytorch中打印出CNN的参数时： print(cnn.state_dict()) 结果是这个样子： …), (‘encoder.0.weight’, tensor([-0.1903, … (‘encoder.2.bias’, tensor([[[[ 0.0070, -0.0439, -0.0110, -0.0263],… 所以我们可以从一个卷积神经网...
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