深度学习 如何简单的理解concat操作

最新推荐文章于 2024-11-29 14:42:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-29 14:42:33 发布 · 7.7k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

本文通过实例展示了如何使用NumPy库中的concatenate函数在不同轴上拼接数组，详细解释了参数axis的作用，帮助读者理解多维数组的形状变化。 
import numpy as np
a = np.random.randint(1, 10, [3, 2, 3, 4])

c = np.concatenate(a
最低0.47元/天 解锁文章
深入浅出之Concat模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-19 4991
Concat模块在YOLO算法中发挥着关键作用，它通过融合不同层次的特征图来提高目标检测的准确性和效率。在实际应用中，可以通过替换或优化Concat模块来进一步提升YOLO算法的性能。随着技术的不断进步，相信未来会有更多创新的替换技巧被提出，以推动YOLO算法在目标检测领域的发展。
Python深度学习实践：基于深度学习的语义分割技术
AI天才研究院
07-15 1200
Python深度学习实践：基于深度学习的语义分割技术 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：语义分割，深度学习，Python，PyTorch，U-Net 1. 背景介绍
【深度学习知识点22】-concat、and、FPN（Feature Pyramid Networks）、SPP（Spatial Pyramid Pooling）的区别：
weixin_43899239的博客
11-29 537
FPN是一种用于目标检测的特征融合网络，它通过构建一个自上而下的特征金字塔，将高层的强语义特征传递到低层，同时在每个融合后的特征层上单独进行预测。FPN结合了低层特征的高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。总结来说，concat和add是特征融合的两种不同方式，分别对应通道数的增加和特征图信息量的增加。而FPN和SPP则是两种不同的网络结构，用于提高网络对多尺度特征的捕获能力，其中FPN更侧重于目标检测任务中的特征融合，SPP则是一种多尺度池化技术。
深度学习计算框架综述（十三）HVX 计算优化实践—Concat 优化
Kane的博客
01-09 1132
主要有三种维度的Concat，Height、Width、Channel，如果是浮点计算，只需要进行数据拷贝即可，但是基于Quantization Aware Training的定点计算，需要判断输入和输出的量化信息是否匹配： 如果一致，则可以直接拷贝；如果不一致，则需要转换量化信息中的scale和bias值，由于Feature Map的数据范围是限定的，即0-255，所以可以在init函数中将0-255对应的转换值提前计算好，这 一步骤的代码如下（same_as_output_array_是一个数组，.
深度学习---之Concat
zxyhhjs2017的博客
12-30 1万+
转载：http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/54565776 注：在写u-net网络的时候有用到   ———————— Concat ————————— concat层实现输入数据的拼接。 该层有两个相同作用的参数： message ConcatParameter { //指定拼接的维度，默认为1即以channel通道进行拼接;支...
深度学习中的特征融合方式（add/concate）
datayx的文章
04-08 2189
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????concat是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。add为简单的像素叠加，通道不变；add后描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的信息量，特征concat的时候就是增加特征的数量，注重细节的时候使用add，注...
基于深度学习的推荐系统设计与实现
AI天才研究院
07-09 951
基于深度学习的推荐系统设计与实现 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM 基于深度学习的推荐系统设计与实现 关键词：深度学习, 推荐系统, 用
深度学习 .concat()
2302_79865304的博客
10-13 655
在 MXNet 中，.concat()方法用于沿指定轴将多个数组连接在一起。它可以对一维、二维或更高维的ndarray进行操作。
【深度学习】神经网络中的特征融合方式（add/concate）
weixin_44001371的博客
11-02 2万+
是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而。为简单的像素叠加，；add后描述图像的，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的，特征concat的时候就是增加特征的注重细节的时候使用add，注重特征数量的时候使用concat。
【深度学习API】TensorFlow - tf.concat()
shankezh的博客
01-25 949
tf.concat() 作用：拼接张量，主要参数为values,axis； values为需要合并的list axis决定了这些list中的张量如何合并，axis=0，合并第一维，axis=1，合并第二维，axis=2合并第三维，axis=3合并第四维度，前提是，除了需要合并的那一位纬度，其他不合并的纬度属性必须相同; axis=3时，四个张量最后一维不同，合并第四维,代码: ...
谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别
09-18
今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
深度特征融合--add和concat【转载】
Jensen Lee的博客
05-16 5621
文章目录一、如何理解concat和add的方式融合特征二、concat实操三、concat与add实例3.1 Densenet3.2 Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects3.3 Scene Classification Based on Two-Stage Deep Feature Fusion3.4 Deep Heterogeneous Feature Fusion for Template-Based Face Recognition 一
深入了解Python Pandas中的Concat操作，提高数据处理效率！
Python84310366的博客
12-25 2933
Pandas是一个强大的数据处理和分析库，提供了许多功能来处理和合并数据。其中一个关键操作是Concatenation（连接），通常用于将多个数据结构合并为一个。本文将深入探讨Python Pandas中的Concat操作，包括基本用法、参数和示例代码。
深度学习之concatenate和elementwise操作（三）
deep_love1314的博客
05-24 4994
本文参考：神经网络中通过add和concate（cat）的方式融合特征的不同_陈知鱼的博客-优快云博客_神经网络cat 一、cat与add concat每个通道对应着相应的卷积核。而add形式则先将对应的特征图相加，再进行卷积操作，相当于加了一个先验：对应通道的特征图语义类似，从而对应的特征图共享一个卷积核。因此add可以被认为是特殊的concat形式。但是add的计算量要比concat的计算量小很多。 下面来举个例子说明共享一个卷积核： （1）先分别卷积再add ...
PyTorch 深度学习-张量的stack与concat操作
GUO_PP的博客
04-09 1196
可以看到dim不同插入的维度的位置也不同，生成出的张量也各不相同。dim=2 输出张量尺寸是65。dim=1 输出张量尺寸是6。dim=0 输出张量尺寸是。concat操作则是直接合并。
深度学习汇总（一）
@木子李的博客
11-06 2193
目标检测评价指标 概述： 深度学习优化目标 概述： 特征通道与信息融合 概述： 1*1卷积及其作用 概述： 11卷积在瓶颈结构中的作用以及11卷积在增强网络表达能力中的作用 概述; 网络宽度对模型性能的影响 概述： 分组卷积 概述： 多输入网络？什么时候需要多输入？ 概述： 批量标准化 概述： Dropout正则化 概述： 学习率衰减 概述： 随机梯度下降 概述： ......
学习TensorFlow，concat连接两个（或多个）通道
何雷
05-10 5万+
深度学习中，我们经常要使用的技术之一，连接连个通道作为下一个网络层的输入，那么在tensorflow怎么来实现呢？
深度特征融合---理解add和concat之多层特征融合
热门推荐
xys430381_1的专栏
03-08 12万+
如何理解concat和add的方式融合特征 在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过concat比较直观，而add理解起来比较生涩。 从图中可以发现， concat是通道数的增加; add是特征图相加，通道数不变...
深度学习去雾算法
最新发布
05-06
### 关于深度学习去雾算法的实现 #### 深度学习在图像去雾中的应用 近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者将其应用于图像去雾领域。相比于传统的基于物理模型的方法（如暗通道先验），深度学习方法能够...
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小鹏AI

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值