关于卷积的特征映射

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#卷积特征映射

对于input=(1,4,4,2)   对应卷积核为3*3 channel从2映射为5个特征 (3,3,2,5)， s=1，k=3  pad=valid是如何计算的?

输出为 （1,2,2,5）

一切皆是映射：卷积神经网络(CNN)原理解析
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
09-21 312
好的,我会按照您的要求,以"一切皆是映射:卷积神经网络(CNN)原理解析"为主题,撰写一篇专业的技术博客文章。文章将会遵循您提供的结构模板,内容全面深入,使用Markdown格式,数学公式采用LaTex格式,并尽量使用逻辑清晰、结构紧凑、语言简单易懂的技术语言。我会尽最大努力给出核心概念原理和架构的Mermaid流程图。文章字数会超过8000字,并覆盖您列出的所有必要主题
卷积神经网络CNN总结
weixin_34310785的博客
04-30 2380
从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。   卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer　　• 卷积计算层/ CONV layer　　• ReLU激励层 / ReLU l...
卷积网络的可视化解释-类激活映射
行者AI
03-12 1255
本文首发于：行者AI 在整篇文章论述开始之前，我们先做一些概念性的讲解铺垫。卷积神经网络的各层卷积单元在模型网络中实际上有充当了目标检测器的作用，尽管没有提供对目标位置的监督。虽然其拥有在卷积层中定位对象的非凡能力，但当使用全连接层进行分类时，这种能力就会丧失。基于此，提出了CAM（类激活映射）的概念，采用全局平均池化，以热力图的形式告诉我们，模型通过哪些像素点得知图片属于某个类别，使模型透明化和具有可解释性，如下图所示： 1. Global Average Pooling的工作机制 这里我们假设最.
卷积特征映射上的目标检测网络
TJMtaotao的博客，高校计算机教师
04-23 1109
摘要 大多数对象检测器包含两个重要组件：特征提取器和对象分类器。特征提取器随着重要的研究工作迅速发展，导致更好的深度卷积体系结构。然而，对象分类器并未引起太多关注，并且许多最近的系统（如SPPnet和Fast / Faster R-CNN）使用简单的多层感知器。本文证明了精心设计用于对象分类的深度网络同样重要。我们尝试使用区域分类器网络，这些网络使用共享的，与区域无关的卷积特征。我们将它们称为“...
CNN中卷积方式大汇总
Maan_liaa的博客
01-29 2847
1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没什么好说的了。 见下图，原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络。 附上一个卷积详细流程： 【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ - 优快云博客 代表模型： LeNet：最早使用stack单卷积+单池化结
卷积特征可视化
05-19
5. **色彩映射和图像调整**：为了增强视觉效果，可以应用色彩映射来突出显示特征图中的强响应区域，并可能需要进行缩放和调整，以适应人类视觉系统。 6. **分析和解释**：通过观察可视化结果，我们可以了解模型如何...
Visualize-Mnist:使用转置卷积可视化Mnist卷积特征图
05-11
1. **转置卷积的理解**：在标准卷积中，滤波器（filter）在输入数据上滑动并产生特征映射。转置卷积则是它的逆过程，它使用已有的特征映射来产生更大的输出，可以视为“反卷积”。这在生成模型中尤其有用，因为它...
基于反卷积的卷积神经网络特征可视化.zip
05-27
反卷积（Deconvolution或Transposed Convolution）是CNNs中用于逆过程操作的关键技术，它允许我们从隐藏层的特征映射恢复到输入空间，从而实现对网络内部学习特征的理解和可视化。 在这个"基于反卷积的卷积神经网络...
自组织特征映射(SOFM)代码
12-18
测试环境：MATLAB 2015 自组织特征映射。 自己实现的一个版本
拉普拉斯特征映射程序代码
09-07
流形学习算法之一，具有较强的数据挖掘能力，能够用于模式识别。
matlab边缘检测(卷积特征)
热门推荐
jnulzl的专栏
05-17 12万+
一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。卷积神经网络(CNN)是局部连接网络。相对于全连接网络其最大的特点就是：局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据图像的局部统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白
CV学习第二课——卷积运用与特征点
u012106517的博客
02-03 232
1.什么是卷积 2.卷积问题汇总
CNN随笔之卷积概念
back_1995的博客
08-22 347
附上参考博客 这里要说的三个概念为： · 卷积的基本运算 · receptive field （感受野） · feature maps 卷积的基本的操作 一张W1×H1W1×H1W_1×H_1的图像，经过一个F×FF×FF×F卷积核运算，假设卷积运算时候的stride 为 S，那么我们可以求得输出图像的尺寸为： W2=(W1−F)/S+1W2=(W1−F)/...
【深度学习】卷积运算
zkq_1986的博客
10-25 1592
1 卷积的目的 卷积是为了进行特征提取。卷积的输出通常称为特征映射。 在卷积网络的术语中，第一个参数通常叫输入（input），第二个参数叫核函数（kernel function），第三个参数被称为特征映射（feature map）。 2 卷积运算 卷积的运算分为没有翻转和有翻转两种。通常情况，我们只用没有翻转的方法。下面例子，是在一个二维张量上的卷积运算，它没有对核进行翻转。  ...
学习“卷积”
最新发布
he1223991940的博客
08-16 2319
在一维情况下，卷积可以定义为：
尺度的概念和sift算法的解释
lihuajie1003的专栏
11-21 3372
首先了解一下多尺度的概念。 尺度空间也就是分辨率，就好比我们看一个物体，在不同的距离看到的大小不一样，也就是从不同的尺度空间观察物体。       如果想要描述现实世界的结构，或者将三维物体映射到二维的图像上去，多尺度表示将会至关重要。多尺度表示的概念很容易理解，举例说明，绘制地图时会有比例尺的概念。世界地图中就只能够显示大洲大洋，以及较大的地域和国家；而一个城市地图，甚至可以详细的显
卷积阴影映射原理与应用：ESMs发展与研究
卷积阴影映射（Convolution Shadow Maps, CSMs）是一篇发表于2007年Eurographics Symposium on Rendering的论文，作者包括Thomas Annen、Tom Mertens、Philippe Bekaert、Hans-Peter Seidel。这篇研究论文是关于高效...
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