CNN中窗口，通道，feature map，激活函数 理解

最新推荐文章于 2025-04-29 01:17:27 发布
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#深度学习 #计算机视觉

本文深入讲解了CNN中的关键概念，包括窗口大小的理解，即局部感知视野；解释了图片的深度，也称为channel；并介绍了如何通过多个卷积核获取不同方面的特征，形成featuremap。此外，还探讨了CNN中常用的激活函数，如ReLU及其替代选项LeakyReLU，以及Maxout的特殊应用。

CNN中的窗口理解

窗口大小，就是局部感知视野

图片的深度depth，也叫channel

depth深度：图片是从几个方面进行描述的。

feature map

一个卷积核相当于从一个方面考虑这个图像具有什么特征，10个卷积核就是从10个方面去描述图像，然后得到10个feature map

CNN中的激活函数

ReLU效果不好的话再考虑用Leaky ReLU
Maxout不是纯粹的激活函数，但可以把它当成激活函数来看。没有现成的，用的话自己写哦！

基于卷积神经网络CNN的图像分类——窗口选择和训练参数详解
DevGlider的博客
08-06 392
因此，选择合适的窗口大小是一个平衡的过程，需要综合考虑数据集的特点和任务的需求。本文介绍了基于卷积神经网络（CNN）的图像分类任务，并详细说明了窗口选择和训练参数设置的重要性。较小的批大小可以提高模型的收敛速度，但也会增加噪声的影响；而较大的批大小可以减少噪声的影响，但可能会消耗更多的内存。训练集用于训练CNN模型的参数，而测试集则用于评估模型的性能。在训练CNN模型时，我们还需要设置一些重要的训练参数，包括学习率（learning rate）、批大小（batch size）、迭代次数（epochs）等。
YOLOv5 网络组件与激活函数 代码理解笔记
黎国溥
12-19 6061
前言 最近在看YOLOv5 第6个版本的代码，记录了一下笔记，分享一下。首先看了网络结构、网络组件，对应代码models\common.py。然后看了激活函数，对应代码utils\activations.py。 目录 【1】python 把if 写在一行的两种方式 【2】Python isinstance() 函数 【3】python - 理解python嵌套一行for循环 【4】python 单斜杠/和双斜杆//的区别 【5】in的详解 【6】group convolution (分组
WSS3SDK之：Feature激活的依从关系和范围
微软新技术
01-17 603
Feature激活的依从性表明在两个Feature间存在必需关系。无论是在相同的范围内，还是在跨不同范围内的Feature间，您都可以表达激活依从关系。跨范围的激活依从是指导特定范围内的一个Feature激活时必须要求不同范围的另一个Feature也处于激活状态。一个典型的跨范围激活的例子是网站Feature依从于网站集Feature。您一般基于以下两个目的而使用激活依从关系：
DL notes 04: CNN基础和经典CNN模型
十亩之间
02-19 257
文章目录一、CNN基础二、LeNet三、AlexNet四、VGG五、NiN（先审核待补充）六、GoogLeNet（先审核待补充） 一、CNN基础 因本身有图像处理和图像深度学习方面的基础，故在此只罗列一些重要概念词，后续再补上： 二维互相关运算：二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积...
【计算机视觉】目标检测算法综述 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法
Yaoyao2024的博客
02-03 7990
YOLOv1是属于One Stage：端到端目标检测。下面我们对其如何生成以及大致思路进行了解。🌸思路首先将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)（相当于将原图像进行SxS的裁剪，得到SxS个子图像，每个子图像进行单目标检测，不过这里的所有子图像是并行处理）。哪个目标物体的中心落在这个网格中，则这个网格负责预测这个目标。更具体来说，一张图片，对应有7×7个lables7x7表示有7x7个子区域，每个lables。
深度学习03-卷积神经网络(CNN)
liaomin416100569的专栏
05-12 4万+
CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进行滑动窗口的计算，通过滤波器（又称卷积核）和池化层（Max Pooling）来提取出图像的特征。卷积操作可以有效地减少权重数量，降低计算量，同时也能够保留图像的空间结构信息。
对Tensorflow中权值和feature map的可视化详解
09-20
在TensorFlow中，权重和feature map的可视化是理解深度学习模型特别是卷积神经网络（CNN）内部工作原理的重要工具。本文将深入探讨如何利用代码实现这一功能，以便更好地洞察网络结构和学习过程。 首先，卷积是CNN...
聊一聊CNN中的感受野、优化函数、激活函数、Loss函数等
zshluckydogs的博客
05-24 1896
提纲： 1、感受野 2、优化函数 sgd adam rmspop。。。。 3、activation ReLU LeakyReLU 等 4、padding计算方式，卷积后尺寸
pytorch 可视化feature map的示例代码
09-18
Feature map是卷积神经网络（CNN）中每一层输出的二维数组，它代表了输入图像在该层经过特征提取后的表示。通过可视化这些feature map，我们可以洞察模型如何识别不同的图像特征，并有助于优化网络结构和调整超参数...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的通道（Channels）
Rhett_Butler0922的博客
04-29 1446
卷积层：通过卷积核数量改变通道数（），提取新特征。池化层：保持通道数不变，缩小空间尺寸。批归一化：归一化每个通道的特征分布，通道数不变。1x1卷积：调整通道数，融合通道信息。残差连接：确保通道数一致以进行相加，可能需要1x1卷积调整。
2021-03-26
weixin_39433623的博客
03-26 825
** CNN一些算法与应用 ** 众所周知，CNN在影像识别方便特别强大，许多影像识别的模型都是以CNN的框架为基础去做延伸。CNN可以应用在场景分类、图像分类、目标检测、NLP等领域。 选用不同的卷积层滤波器进行卷积操作，可得到不同效果的图像，提取到图像的不同特征，比如，可以做到：边缘检测、锐化以及模糊操作。使用多的滤波器，可提取多的图像特征，进行不同的特征映射。最后，结合所有的特征图作为卷积层的最终输出。 距今为止，CNN在深度学习领域取得了巨大的成功。我的观点：这些成功，一是来自于更强大的硬件、更多的
理解CNN中的特征图 feature map
Drug discovery
03-27 3万+
feature map的含义 在每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般就是3个feature map（红绿蓝）。层与层之间会有若干个卷积核（kernel），上一层和每个feature map跟每个卷积核做卷积，都会产生下一层的一个feature map。 feature map尺寸计算方法： INPUT为32*32，filter的...
feature map计算方法与faster-rcnn中roi映射到feature map的位置计算方法
qq_29133371的博客
03-13 8868
feature map计算方法： 在CNN网络中roi从原图映射到feature map中的计算方法 INPUT为32*32，filter的大小即kernel size为5*5，stride = 1，pading=0,卷积后得到的feature maps边长的计算公式是： output_h =（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride
CNN中的feature map
Morefeel
11-13 523
CNN中的feature map新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 新的改变 我们对Markdow...
CNN(卷积神经网络)详解
热门推荐
nwnlp的博客
02-26 33万+
Why CNN 首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。 我自己实验用两个hidden layer的DNN(全连接深度神经网络)在MNIST上也能取得不错的成绩(98.29%)。下面是一个三个hidden layer的网络结构图 盗图1 全连接深度神经网络，顾名思义，每个神经...
用CNN巧妙解决金字塔滑动窗口，用cnn一边滑动一遍输出预测分类
南七小僧的学海无涯
09-15 3903
效果如图： 这是用cnn对一张305*471的图像做分类得到的结果，相当于做了52*93次滑动窗口+分类，却仅仅耗时0.2672951465708593s。相当于一次窗口分类 ，仅仅耗时 0.00005s。 具体网络+预测如下图所示： import numpy as np import cv2 import time from keras.layers import Dense,Con...
机器学习——sigmoid、tanh、relu等激活函数总结
程序猿之家
08-28 9377
一、什么是激活函数？ 一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入进行处理，以获得输出的函数称为激活函数。 二、为什么要用激活函数？ 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习...
对Feature map的值的思考
Rolandxxx的博客
05-19 590
feature map为0或者为正为负没有本质的区别，都是信息的一种表示，不同的卷积核就是不同表示信息的方法，而激活函数则是决定了选择信息的方式，只是relu正好选择了正值而已，神经网络经过训练后，卷积核自然就把有用的信息通过正值表示出来。在transformer中，那如何证明注意力分数越大，起的作用越大呢，可以求偏y/偏v（v指value，y指网络输出），如果v变了一点，y都会变得很剧烈，就说明v对y的影响很大，而算一下 偏y/偏v ，会发现乘上的注意力分数会是里面的一项。
深度学习笔记（六） cnn 卷积神经网络
chenfenggang的专栏
09-03 5632
1）卷积神经网络是一种前馈神经网络，前面讲的网络包括full NN，感知器都是前馈网络，BP是一种前馈网络的训练方法。 2）卷积神经网络主要是降维，有点类似PBA CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特
CNN里的map和feature map是指什么
最新发布
05-19
### CNN中Map和Feature Map的定义及区别 #### 定义 在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，“map”通常是一个泛指概念，表示某种映射关系或数据结构。而“feature map”则是更具体的术语，特指经过某一层卷积操作后的输出结果[^1]。 - **Feature Map**: Feature map 是卷积层的核心输出之一，在每一层卷积操作之后形成。它可以被视作一张或多张二维矩阵，这些矩阵捕捉了输入数据的不同特征。例如，在处理图像时，浅层的 feature maps 可能捕获边缘、颜色等简单特征，而深层的 feature maps 则可能提取更为复杂的模式，比如形状或纹理[^2]。 - **Map**: “Map”本身并不是一个特定的技术术语，而是用来描述一种抽象的数据转换过程。在某些上下文中，可能会提到 activation map 或 score map 等变体，它们本质上仍然是 feature map 的具体应用实例[^3]。 #### 特征图的生成机制 当输入进入第一个卷积层时，如果是一幅灰度图像，则初始状态仅有一个 feature map；若是 RGB 彩色图像，则存在三个分别对应红色通道、绿色通道以及蓝色通道的 feature maps[^3]。随着网络深入，通过不同数量与大小设定好的卷积核作用于前一阶段的所有 feature maps 上，从而创建新的更高层次语义表达能力更强的一组 feature maps[^2]。 #### 数学原理说明 对于任意给定尺寸 H×W ×D (高度H宽度W深度D) 输入volume 被K个独立参数化滤波器扫描遍历后得到 K 份新产生的output volumes 即为下一迭代步使用的input volumes 。假设当前层具有F_in个 input channels ，采用S作为stride 步长P 表示padding填充量C_out代表该层最终要构建多少种类型的features 输出channel数目那么每个位置处计算公式如下所示： ```python import math def calculate_output_size(input_height, input_width, filter_height, filter_width, padding, stride): output_height = math.floor((input_height - filter_height + 2 * padding) / stride) + 1 output_width = math.floor((input_width - filter_width + 2 * padding) / stride) + 1 return output_height, output_width ``` 此函数用于估算经由指定超参配置下的convolution operation 后所得feature maps 尺寸变化情况。 #### 功能差异对比分析表 | 属性 | Map | Feature Map | |--------------|------------------------------|--------------------------------| | 描述范围 | 更广泛 | 明确指向卷积运算的结果 | | 数据维度 | 不固定 | 大多数情况下为三维 | | 应用场景举例 | Activation Maps Score Maps etc.| Conv Layers Output Representations| 综上所述,CNN里的"map"更多时候作为一个通用名词来表述各类转化成果;"feature map",则专属于反映局部特性抽取状况的具体产物.
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