卷积层的计算

最新推荐文章于 2024-09-09 16:35:45 发布
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【pytorch】模型的定义、参数查看和训练；卷积层计算规则；模型修改的小技巧
一起来学深度学习鸭的博客
10-28 435
定义完forward()函数后，这个框架会自动使用autograd定义backward()函数。nn . functional . relu(torch . tensor([ [ [ [ 5 , 5 , 5 , - 5.0 ] ] ] ])) nn . ReLU()(torch . tensor([ [ [ [ 5 , 5 , 5 , - 5.0 ] ] ] ])) 注意使用时ReLU(中的参数inplace = True)
卷积层计算公式 和 池化层计算公式及简单示例与常见问题解析 全网最详细
qq_17405059的博客
01-13 3269
通过这些简单公式，可以迅速计算出卷积层和池化层的输出维度及参数数量。这对设计卷积神经网络和理解其内部结构至关重要，也有助于对模型进行调试、优化和部署。Tip: 由于官方实现里通常会在计算卷积/池化输出时使用Floor运算（向下取整），所以在实际编程或搭建网络的过程中，要格外留意输入大小和步幅、填充之间的匹配关系，才能得到期望的输出尺寸。END以上就是卷积层和池化层的核心计算公式及简单示例。如果你对卷积神经网络有更多问题，欢迎进一步提问或留言讨论！
卷积层各种计算
m0_37799466的博客
12-16 3027
1.卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数。 输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。 权重矩阵（卷积核）格式：同样是四个维度，但维度的含义与上面两者都不同，为：卷积核高度、卷积核宽度、输入通道数、输出通道数（卷积核个数） 输入矩阵、权重矩阵、输出矩阵这三者之间的相互决定关系...
卷积神经网络——卷积层计算
qq_38816432的博客
02-17 9057
文章目录卷积层计算参数共享机制总结后记 卷积层计算 卷积层关键操作： 局部关联：每个神经元看作一个滤波器filter，局部数据权值共享。 滑动窗口：对一个filter内的数据进行计算。 关键参数： 深度depth：filter的个数 步长stride：单个filter一次滑动的长度 填充值zero-padding：对输入数据进行填充 填充值的作用：对于一个像素为5x5的输入图片，如果滑动窗口的大小为2x2，步长为2，则存在一列数据无法处理，此时需要添加0填充值，以保证所有数据都能被遍历到。 卷积
卷积层计算方法
鑫的博客
04-16 2065
卷积层中的一些相关计算
深度学习基础——彻底掌握卷积层的计算
小小顺利的博客
01-26 4506
机器学习也是刚刚入门，虽然对卷积、池化等过程很熟悉，但是一直不太清楚具体的计算，幸好在博文上看到了讲解过程，看完以后受益匪浅，然后自己又重新写了一遍。有这个表格，再也不用烦恼卷积的计算了。 原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/79652487 一、概念与计算 输入矩阵：四个维度：[16,480,640,3] [batch,Heig...
2023集创赛国二，紫光同创杯《基于脉动阵列写的一个简单的卷积层加速器，支持yolov3-tiny的第一层卷积层计算，可根据FPGA端DSP资源灵活调整脉动阵列的结构以实现不同的计算效率》+源码+说明
11-30
基于脉动阵列写的一个简单的卷积层加速器，支持yolov3-tiny的第一层卷积层计算，可根据FPGA端DSP资源灵活调整脉动阵列的结构以实现不同的计算效率。 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码...
matlab-vivado2019.2平台中通过verilog编程实现CNN卷积神经网络包括卷积层,最大化池化层以及ReLU激活
09-29
CNN主要由以下几个部分组成：输入层、卷积层、激活函数层（如ReLU）、池化层和全连接层。在Verilog实现中，每个层都需要对应的硬件模块。 卷积层是CNN的核心，其作用是提取图像特征。在Verilog中，我们可以通过定义...
YOLO系列笔记（十）—— 基础：卷积层及其计算公式
XISHI_TIANLAN的博客
05-05 4098
卷积层是在深度学习领域中非常常见、基础且重要的一种神经网络层。许多初学者可能会对卷积层的功能、其计算过程以及它在神经网络中的作用感到困惑。在这篇文章中，我将为大家详细介绍卷积层的基本概念和运作原理。卷积层主要执行的是卷积操作，这是一种在神经网络中常用的操作，用于从输入数据中提取特征。在卷积层中，多个卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，并在每个位置上执行逐元素的乘积运算，随后将这些乘积相加以产生输出特征图中的一个元素。这个过程在数学上被描述为卷积运算，其目的是通过滤波器提取输入数据的局部特征。
深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算
LittleRuby的博客
11-29 1万+
看Training Curve 以及 Validation Curve，在其他条件理想的情况下，如果Training Accuracy 高， Validation Accuracy 低，也就是过拟合 了，可以尝试去减少层数或者参数。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。12的图像，然后通过了一个全连接层用一个12x12x20x100的卷积层去卷积激活函数的输出，最终得到1*100 的向量。全连接层将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。
卷积神经网络中各个卷积层的设置及输出大小计算的详细讲解
热门推荐
sinat_42239797的博客
05-28 10万+
我将从以下几个方面来进行解说： 1.卷积神经网络的结构 2.卷积神经网络的计算 3.以AlexNet为例进行详细讲解 4.常见的两个卷积层设置的问题 1.卷积神经网络的结构 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层） 我们用一个图进行展示： 2.卷积神经网络的计算 ...
卷积层
mr_hua
06-13 497
图像处理里的卷积实际上是数学上的互相关,而数学上的卷积是是卷积核旋转180后的互相关 数学上的互相关,即深度学习里的卷积: 数学上的卷积 前行传播 zl=w∗al−1zl=w∗al−1 z^l=w*a^{l-1} ⎡⎣⎢⎢a11a21a31a12a22a32a13a23a33⎤⎦⎥⎥∗[w11w21w12w22]=[z11z21z12z22][a11a12a13a21a22a2...
卷积层的参数量和计算量
qq_61563765的博客
09-09 1849
形状仅为正方形/矩形（或其他一些需要手动确定的形状），因此它们只能在这种模式下使用。其中，K表示卷积核的大小，p表示padding的大小，S表示步长。（深度可分离卷积）是将一个完整的卷积运算分解为两步运行，即**卷积运算则是常规的卷积运算，它的卷积核的尺寸为。就特征提取的形状而言，卷积非常严格。，这是引入可变形卷积背后的核心思想。卷积** 与 Pointwise。，即一个通道只被一个卷积核卷积。）是卷积神经网络中的基础操作，步骤为：通过额外的卷积层计算。相比原来的正常卷积，计算偏移量额外的计算量。
卷积层计算办法
剪烛西窗的博客
04-12 395
问题：RGB彩色图像共有3 个通道，假设滤波器是3×3，计算后怎么压缩成为1个feature map ？ 回答：这个计算流程在cs231n中有详细描述，我把图片贴到下面，再解释一下 计算时，红色和红色相乘，绿色和绿色相乘，蓝色和蓝色相乘，然后求和，生成黄色箭头的那个3。然后根据步长以此类推。 图中，生成的D0这个feature map是由第一个滤波器Filter w0计算出来的。 D1这个feature map是由第二个滤波器Filter W1计算出来的。 所以说有几个滤波器，就有几个feature ma
卷积层运算详解与im2col实现
fakerth的博客
11-03 2525
卷积层运算详解与im2col实现
卷积层在神经网络中如何运算？
KaikebaAI的博客
07-08 1970
1 前言 最近在项目中用到了Mobile Net，本想写一个Mobile Net的介绍的，但是写它的分组卷积之前突然想拿3*3卷积拆分成1*3和3*1这个事铺垫一下，铺垫铺垫着就感觉这里面也有很多东西啊，所以就想把卷积的拆分给大家简要介绍一下。 我的想法是： 先从最基础的卷积计算结构讲起，这里吃透了才好分析后来的各种结构所需的计算量； 其次向大家介绍卷积的基础拆分（只动宽高不动通道），或者说，用Conv2D这个api能实现的这些拆分（等这篇发出来之后会补上链接）； 最后则是卷积的进阶拆分（对通道进行拆分）
深度学习入门基础CNN系列——卷积计算
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
01-17 1万+
卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的，与数学分析中的卷积定义有所不同，这里跟其他框架和卷积神经网络的教程保持一致，都使用互相关运算作为卷积的定义，具体的计算过程如所示。
【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
hiliang521的博客
08-03 6241
卷积神经网络
深度学习基础笔记——卷积神经网络概念及其计算方式
MengYa_Dream的博客
08-15 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 卷积 卷积核 神经网络公式 卷积运算方式 补0（zero padding）池化（Pooling） 激活函数RelU (Rectified Linear Units) 全连接层(Fully connected layers) 标准卷积计算举例1 x 1 卷积计算举例 全连接层计算举例常见的几种卷积神经网络介绍 LeNet AlexNet VGGNet ResNet
yolov8卷积层计算公式
最新发布
04-28
<think>好的，我需要回答用户关于YOLOv8卷积层计算公式的问题。首先，我需要回忆YOLOv8的基本结构，特别是卷积层的部分。YOLO系列模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，所以卷积层的计算是基础。 用户提到他们想查找YOLOv8中卷积层的计算公式。根据引用3，里面详细说明了卷积层的参数，比如权重W和偏置B的维度。例如，W的维度是32*3*6*6，其中32是输出通道数，3是输入通道数，6x6是卷积核大小。偏置B是32，每个输出通道一个。这可能与YOLOv8的卷积层相关。 标准的卷积计算公式通常是：输出特征图的每个元素是输入特征图与卷积核的线性乘积加上偏置，再经过激活函数。例如，对于每个输出通道，卷积操作可以表示为： $$ \mathbf{Output}_{c',i,j} = \sum_{c=0}^{C-1} \sum_{u=0}^{K-1} \sum_{v=0}^{K-1} \mathbf{W}_{c',c,u,v} \cdot \mathbf{Input}_{c, i \cdot s + u, j \cdot s + v} + \mathbf{B}_{c'} $$ 其中，C是输入通道数，K是卷积核大小，s是步长，c'是输出通道索引，i,j是输出空间位置。 然后需要考虑YOLOv8是否有特别的处理，比如激活函数。通常，卷积层后接激活函数如ReLU或SiLU。根据YOLO的发展，YOLOv5开始使用SiLU（Sigmoid Linear Unit），所以YOLOv8可能沿用或改进这一点。例如，激活函数部分可能为： $$ \mathbf{Output} = \text{SiLU}(\mathbf{Conv}(\mathbf{Input})) $$ 另外，引用2提到YOLOv8使用神经架构搜索（NAS），这可能影响卷积层的设计，比如选择不同的核大小或通道数。但卷积的基本计算应该遵循标准公式，除非有特殊的模块，如深度可分离卷积，但用户的问题可能更关注基础卷积层。 需要确认YOLOv8是否有其他组件，比如注意力机制。引用1提到通道注意力如SENet，但用户的问题集中在卷积层本身，所以可能在YOLOv8的某些模块中结合了注意力，但标准卷积层还是常规计算。 最后，需要将公式用正确格式呈现，并引用相关引用中的信息。例如，卷积参数的解释来自引用3，激活函数可能参考YOLO系列的发展，而NAS部分来自引用2。但用户提供的引用可能与问题关联度不高，需谨慎引用。 总结：YOLOv8的卷积层计算公式遵循标准卷积，具体参数如输入输出通道数、核大小由模型结构决定，可能使用SiLU激活，并可能通过NAS优化结构。</think>在YOLOv8中，卷积层的计算遵循标准卷积神经网络（CNN）的基本公式，并融合了现代卷积模块的设计特点。以下是其核心计算公式及关键要素说明： ### 一、标准卷积计算公式 对于输入特征图$\mathbf{Input} \in \mathbb{R}^{C_{in} \times H_{in} \times W_{in}}$，卷积核$\mathbf{W} \in \mathbb{R}^{C_{out} \times C_{in} \times K \times K}$，偏置$\mathbf{B} \in \mathbb{R}^{C_{out}}$，输出特征图$\mathbf{Output} \in \mathbb{R}^{C_{out} \times H_{out} \times W_{out}}$的计算公式为： $$ \mathbf{Output}_{c',i,j} = \sum_{c=0}^{C_{in}-1} \sum_{u=0}^{K-1} \sum_{v=0}^{K-1} \mathbf{W}_{c',c,u,v} \cdot \mathbf{Input}_{c, i \cdot s + u - p, j \cdot s + v - p} + \mathbf{B}_{c'} $$ 其中： - $C_{in}$：输入通道数（如RGB图像的3通道）[^3] - $C_{out}$：输出通道数（对应卷积核数量） - $K$：卷积核尺寸（如3×3或6×6）[^3] - $s$：步长（stride） - $p$：填充（padding） ### 二、YOLOv8的增强特性 1. **激活函数**： 采用$\text{SiLU}(x) = x \cdot \sigma(x)$（Sigmoid Linear Unit），计算时需在卷积结果后追加激活： $$ \mathbf{Output} = \text{SiLU}(\mathbf{Conv}(\mathbf{Input})) $$ 2. **自动结构优化**： 通过神经架构搜索（NAS）自动确定最优的卷积核尺寸、通道数等参数[^2]，例如： - 动态调整$C_{out}$以平衡精度与速度 - 优化$K$值选择（3×3 vs 5×5） 3. **模块化设计**： 可能包含以下变体结构（以C2f模块为例）： ```python # 伪代码示例 class C2f(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out): super().__init__() self.conv1 = Conv(c_in, c_out//2, k=1) # 1×1卷积 self.conv2 = Conv(c_out//2, c_out, k=3) # 3×3卷积 def forward(self, x): return torch.cat([self.conv1(x), self.conv2(self.conv1(x))], dim=1) ``` ### 三、参数维度示例 假设某卷积层参数为： - $\mathbf{W}$: 32×3×6×6（32个输出通道，3输入通道，6×6卷积核）[^3] - $\mathbf{B}$: 32（每个输出通道对应1个偏置） 则单个输出特征图位置的计算需执行： $$ 32 \times (3 \times 6 \times 6 + 1) = 3,\!504 \text{次乘加运算} $$ ### 四、可视化计算流程 ``` 输入特征图 (3通道) 卷积核组 (32个滤波器) [6×6×3] [6×6×3]×32 | | └───滑动窗口计算───────┘ | 相加偏置 | SiLU激活 | 输出特征图 (32通道) ```
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