2D CNN

最新推荐文章于 2025-05-22 09:46:03 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30006593/article/details/78075700
本文详细介绍了2D卷积神经网络的不同结构，包括基本卷积、ResNet10的残差学习、Inception系列的演变，如V1-V4的特点，并探讨了BN层的作用以及Xception模型中深度可分离卷积的概念。

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

1.        二维卷积模型

1.1.        Basic Convolution


具体到计算中使用cublas的gemm方法。

设输入为nclhw，卷积核为c”cl’h’w’，输出为c”l”h”w”，步长s，补偿p。

输出与输入的关系：L”=(l+2p-l’)/s+1

输入与输出相等时：p=[s(l-1)+l’-l]/2

矩阵相乘：c”*cl’h’w’ 与 nl”h”w”*cl’h’w’ 相乘

1.2.        Resnet10


残差结构有利于学习Identify map，bottleneck在中间降维有利于减少参数量。

例：256*3*3*256 à 256*1*1*64 + 64*3*3*64 + 64*1*1*256 = 896*64

1.3.        Inception

1.3.1.       V111


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一维卷积（1D-CNN）、二维卷积（2D-CNN）、三维卷积（3D-CNN）
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
11-07 9494
比如：对3幅连续帧用三维卷积核进行卷积，可以理解为用3个不同的二维卷积核（二维卷积神经网络中使用的卷积核）卷积3张图，并将卷积结果相加（通过这种处理，网络就提取了时间之间的某种相关性）；上图的三维卷积是对连续的三帧图像进行卷积操作（堆叠多个连续帧组成一个立方体，在立方体中利用三维卷积核进行卷积，这样得到的每个特征map都与上一层中3个邻近的连续帧相连）；3（3为时间维度），即每次操作3帧图像，采用了2种不同的3D卷积核，增加了maps数量；2D卷积：卷积核在输入图像的二维空间进行滑窗操作。
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2D CNN网络
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CNN中2d卷积算子的分析与实验 为了和之前的GNN中图卷积算子的实验相对应，本次实验主要对CNN中的2d卷积进行了分析。 在CNN中，2d卷积作为一种基本的算子，广泛应用于很多模型当中，例如LeNet、AlexNet、GoogleNet、ResNet。和GNN不同，各种不同CNN模型的卷积操作都是一致的，即（在pytorch中）都是用函数torch.nn.Conv2d为基础来构建整个模型（只不过卷积的参数略有区别），具体模型结构可以。因此，使用何种模型进行实验反而不那么重要了。 经典的模型结构可以参考：h
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建议可以先看一下这个问题如何通俗易懂地解释卷积？，会了解的更透彻~（我甚至觉得百度百科都值得探索） 回归正文~记录贴（侵删，感恩） 卷积的物理意义： 系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。放在图像分析里，可以理解为原始像素点(source pixel)，所有的原始像素点叠加起来，就是原始图了。 卷积的3个核心思想： 稀疏交互（sparse interactions），即每个节点通过固定个（一般等于卷积核元素的数目，远小于前一层节点数）连接与下一层的神经元节点相连; 尽管是稀...
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1D CNN+2D CNN+3D CNN 3D CNN过程详解 区别 1维卷积，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是二维的。主要用于时间序列数据。 2维卷积，核沿2个方向移动。二维CNN的输入输出数据是三维的。主要用于图像数据。 3维卷积，核沿三个方向移动。三维CNN的输入输出数据是4维的。主要用于3D图像数据（MRI，CT扫描）。 参考 卷积神经网络 1、padding 在卷积操作中，过滤器（核）的大小通常为奇数 3x3，5x5。好处有两点： 在特征图（二维卷积）中存在一个中心像素点。有一个中
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