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 6063
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
01-17 604
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 7992
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 1897
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 1451
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
03-26 829
** 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
CNN(卷积神经网络)详解
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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 3904
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...
卷积神经网络CNN/Pytorch，如何理解特征图Feature map?
MengYa_Dream的博客
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基础详解，卷积神经网络/Pytorch，如何理解特征图Feature map?
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
05-19 592
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
卷积层上应用滑动窗口（目标检测篇）
栋哥修炼日记
01-26 3778
1.遍历送入 利用滑动窗口进行目标检测时，低级做法是：滑动一下窗口，送入CNN执行一次分类，再滑一下，再分类 假设输入CNN的图片为14x14x3，测试图片为16x16x3。 那就需要移动窗口（窗口大小：14x14x3），得到4个14x14x3的图片， 分别将其输入CNN，得到4个结果。 2.一次性送入图片到网络中 那我们可不可以一次性送入整张图片，直接得到所有滑动窗口的结果呢？将后面的FC全部转成卷积层 但是你会发现有很多卷积操作是重复的，其实我们可以将整张16x16x3的图输入C
深度学习：卷积实现滑动窗口（Convolutional implementation of sliding windows）
默语之声的博客
04-10 4105
一、FC网络 在有全连接层的网络中，第一个FC是将上一层5516的多维数据拉成一行，转化为11400，在通过一个变换矩阵，变成第二个FC，然后经过softmax输出预测结果。 二、全卷积网络 在全卷积网络中，我们通过卷积替换掉全连接，具体做法是： 1.在第一个FC处，使用400个5516的卷积核对上一层layer进行处理，得到的输出是11400。这样，输出中每一个值都包含了一个5516的卷积核。 ...
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...
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