为什么全连接层输入需要固定尺度

最新推荐文章于 2024-10-04 09:40:18 发布
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#全连接层 #sppnet

本文探讨了SPPnet如何解决全连接层输入维度固定的问题，详细解释了全连接层计算原理及其对输入特征图维度的要求。

       SPPnet的提出就是为了解决全连接层的输入需要固定维度的问题。为什么全连接层的输入需要固定维度？

    全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积，在配置一个网络时，全连接层的参数维度是固定的，所以两个矩阵要能够进行内积，则输入的特征图的数据矩阵维数也需要固定。


全连接层详解：从原理到应用的全面解析
Dfreedom.的博客
11-15 778
本文系统介绍了深度学习中的全连接层（密集层），阐述了其作为分类器或决策器的核心作用。全连接层通过全局感知和加权组合将分布式特征映射到标记空间，具有强大的非线性拟合能力。文章详细解析了其关键计算步骤（线性变换、添加偏置、非线性激活），并举例说明了其在手写数字识别中的应用流程。最后总结了全连接层的优缺点：参数量大易过拟合但表示能力强，适用于图像分类、回归预测等多种场景，同时指出了现代网络设计中用全局平均池化替代的趋势。全连接层作为深度学习的基础组件，其特征整合与映射功能仍具有重要价值。
为何含有全连接层的网络，需要输入图片有固定尺寸？
shuijinghua的博客
05-22 1788
全连接层的前向传播是当前层的权重和上一层输出的乘积，再加上偏置量，公式表达就是 对于预训练好的网络来说，权重矩阵的形状是固定的， 以vgg16,512*7*7的特征输入为例，这个特征图进入全连接层之后就会被flatten成一个（25088，1）的向量，因此（500,25088）x（25088，1） ===> 输出矩阵的shape:(500,1) 对于预训练好的网络来说，权重矩阵...
全连接层输入为什么是固定维度的（拉直/压扁Flatten成为列向量）
weixin_39306118的博客
07-31 5300
(转载） 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积，在配置一个网络时，全连接层的参数维度是固定的，所以两个矩阵要能够进行内积，则输入的特征图的数据矩阵维数也需要固定。 全连接层需要把输入拉成一个列项向量，如下图所示： 比如你的输入的feature map是2X2，那么就需要把这个feature map 拉成4X1的列向量，如果你的feature map 的c...
为什么有全连接层的卷积网络输入图片尺寸需要固定的
TEDDY的博客
05-12 4548
一句话： 全连接层的一个神经元对应一个输入。 换句话说， 全连接层要求固定的输入维度。
全连接层输入大小为什么下需要固定？
逍遥云的博客
06-30 2678
在刚接触目标检测时，学习到R-CNN时，为了使全连接层的输入大小固定，作者将卷积神经网络的输出经过warp，corp操作，使得输入大小固定，那问题来了，为什么全连接网络的输入需要固定，而卷积神经网络的大小可以是任意的。 　　大家都知道， z=wx+b，全连接神经网络结构一旦固定，需要学习的参数w是固定的，例如 输入图像是 28*28 = 784，w 的转置= （500，784），===>...
全连接层输入维度懒人自动计算工具
weixin_45111613的博客
05-10 681
# 全连接层输入维度懒人自动计算工具Calculayor-for-Input-Dimension-of-Fully-connected-dence-layers 作为一个懒狗，炼丹的时候懒得去计算全连接层的输入维度怎么办呢 Obviously,It's user-friendly calculayor for Input Dimension of Fully-connected-dence-layers It can be used as follow: 1.You just need to in
全连接层解析（一）
paranoid_CNN的博客
07-04 1万+
全连接层实现形式
全连接层对于输入图像尺寸的限制问题
qq_52852138的博客
03-11 4312
前言 本文以CNNs 为例，说明含有全连接层的网络，为什么需要固定输入图像的大小 CNN 在处理图像级的分类任务时，CNNs是常用的模型。我们输入图像，网络会输出一个向量，该向量中每个位置的值，往往代表我们的输入图像属于对应的类的概率，概率最大的类就是分类的结果。 因为输出是一个向量，而我们的输入是图像，至少是二维的（因为包含位置信息）。因此，我们需要全连接层来消除位置信息，将其转换成一维向量。 我们知道CNNs网络的最后几层，往往是全连接层。我们对前面一些层的输出进行flatten操作（将矩阵展开成一维向
全连接层后面加bn层_神经网络基本组成 - 池化层、Dropout层、BN层、全连接层 13...
weixin_39927993的博客
12-22 2662
1. 池化层在卷积网络中， 通常会在卷积层之间增加池化(Pooling) 层， 以降低特征图的参数量， 提升计算速度， 增加感受野， 是一种降采样操作。池化是一种较强的先验， 可以使模型更关注全局特征而非局部出现的位置， 这种降维的过程可以保留一些重要的特征信息， 提升容错能力， 并且还能在一定程度上起到防止过拟合的作用。在物体检测中， 常用的池化有最大值池化(Max Pooling) 与平均值池...
cnn输入层_CNN多尺度特征提取
weixin_39945523的博客
10-21 1351
众所周知通常CNN要求输入图像尺寸是固定的，比如现有的效果比较好的pre-trained的模型要求输入为224*224，227*227等。这个要求是CNN本身结构决定的，因为CNN一般包括多个全连接层，而全连接层神经元数目通常是固定的，如4096，4096，1000。这一限制决定了利用CNN提取的特征是单一尺度的，因为输入图像是单一的。 多尺度特征（multi-scale feat...
为啥空间金字塔池化（SPP）层能够处理任意尺寸的输入图像
m0_52275819的博客
09-06 839
这是因为全连接层的权重矩阵是根据输入特征图的尺寸预先定义的，如果输入特征图的尺寸变化，那么全连接层的权重矩阵也需要相应调整，这在实际应用中是不可行的。通过上述自适应多尺度池化策略，SPP层不仅能够处理任意尺寸的输入图像，还能够从不同尺度的特征中提取信息，提高了模型对不同尺寸和比例的物体的识别能力。综上所述，SPP层通过自适应多尺度池化策略，解决了传统卷积神经网络对输入图像尺寸的敏感性问题，使得网络能够处理任意尺寸的输入图像，并从中提取固定长度的特征向量，从而提高了模型的灵活性、鲁棒性和泛化能力。
深度学习_06_2_神经网络与全连接层_全连接层&输出方式&误差计算
小明2766的博客
03-15 1万+
06_2_神经网络与全连接层_全连接层&输出方式&误差计算 全连接层 deep learning最基本的层：全连接层，也就是线性层 Outline Matmul 矩阵形式 ->迭代到 Neural Network 神经网络结构 ->引入 Deep Learning 概念 ->最后实现一个 Multi-Layer Recap out = f(X@W+b) f为非线性因子，一般指relu函数或者SIGMOD函数 X@W+b h00=x00∗W00+x10∗W01+x20∗W
Pytorch学习笔记
qq_41643701的博客
05-18 5028
神经网络训练过程 定义神经网络 迭代输入数据 神经网络计算输出 计算损失 反向传递梯度回到网络的参数 更新网络的权重 卷积层（Convolutional Neural Network,CNN） 卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 输入层：在使用卷积神经网络进行图像识别时，输入为进行过转换的图片数据，一张宽为w，高为h，深度为d的图片，表示为hwd。这里，深度为图像存储每个像素所用的位数，比如彩色图像，其一个像素有RGB三个分量，
从CNN到ResNet的深入学习
weixin_42303403的博客
03-09 368
从CNN到ResNet的理论深入学习
全连接层的作用是什么？（nn.Linear()）
热门推荐
Drug discovery
07-14 9万+
回答一： 概述 全连接层 Fully Connected Layer 一般位于整个卷积神经网络的最后，负责将卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，由此实现了端到端的学习过程（即：输入一张图像或一段语音，输出一个向量或信息）。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连因而称之为全连接层。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。 主要作用 全连接层的主要作用就是将前层（卷积、池化等层）计算得到的特征空间映射样本标记空间。简单的说就是将特征表示整合成一个值，其优点在于减少特征位置对于分类结
全连接层的作用
yaleyalee的博客
06-07 7568
而卷积神经网络中conv+relu(早期为sigmoid)+pooling(以下称三剑客)的组合，不仅可以替代手工设计特征算子的繁琐，而且局部感受野+权值共享的设计思想也能避免全连接网络中的种种弊端。此时人们将三剑客的组合视为特征提取的过程，如果按照早期人们特征提取+分类的设计思路，那么分类使用全连接的设计方式，就可以刚好实现了一个end-to-end的架构，也即早起卷积神经网络的原型。在实际使用中，全连接层可由卷积操作实现：对前层是全连接的全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积；全连接层的作用是什么？
全连接层根据其定义需要固定大小的输入
qq_34425255的博客
10-04 336
连接方式：在全连接层中，每个输入特征都与每个输出神经元相连接。这意味着，输入的每一个元素都会对输出的每一个神经元产生影响。功能：其主要作用是将前一层提取的特征进行综合，并进行非线性变换，以便进行最终的分类或回归任务。
解释一下全连接层&CNN中全连接层是什么样的
GoodShot的专栏
03-20 3万+
(名称：全连接。意思就是输出层的神经元和输入层的每个神经元都连接)在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？举个例子：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，输出了20个12*12的图像，然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。这是怎么做到的呢，其实就是有20*100...
什么是fc全连接层和roi align
最新发布
08-11
### ### FC全连接层的作用与特点 在深度学习中，全连接层（Fully Connected Layer，FC）是一种常见的网络结构，其主要作用是将前面卷积层或池化层提取的局部特征进行全局整合，从而实现对输入数据的最终分类或回归任务。全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此它能够捕捉输入特征的全局信息，适用于最终的决策阶段[^1]。 全连接层通常位于卷积神经网络的末端，负责将卷积层输出的多维特征图展平为一维向量，并通过线性变换和非线性激活函数进行特征映射。这种方式能够有效学习输入数据的高层语义表示，但同时也带来了参数量大、计算复杂度高、模型可解释性差等问题。 在图像处理任务中，全连接层常用于分类或回归任务，例如目标检测中的类别预测和边界框回归。然而，由于其固定输入尺寸的要求，全连接层在处理多尺度或任意大小的区域特征时存在局限性，因此在一些现代网络中逐渐被全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）或其他替代方案所取代[^4]。 ### ### ROI Align 的作用与特点 ROI Align 是一种改进的区域池化操作，旨在解决 ROI Pooling 在特征对齐方面的不足。在目标检测或图像分割任务中，ROI Align 的主要作用是将不同大小的候选区域（Region of Interest, RoI）精确地映射到统一尺寸的特征块上，同时保持空间位置的连续性和精度[^1]。 与 ROI Pooling 不同，ROI Align 通过双线性插值的方式在特征图上采样，避免了量化操作带来的精度损失。这种对齐方式特别适用于需要像素级精度的任务，例如实例分割（如 Mask R-CNN）或图像抠图。ROI Align 的引入显著提升了模型在边界区域的预测性能，使得模型能够更好地保留对象的细节结构[^3]。 ### ### FC全连接层与ROI Align的对比 | 特性 | 全连接层（FC） | ROI Align | |------|----------------|-----------| | **主要用途** | 分类、回归任务 | 区域特征对齐 | | **输入形式** | 展平的一维向量 | 二维特征图与 RoI 坐标 | | **对齐精度** | 固定尺寸输入，无空间对齐 | 保持空间位置对齐 | | **计算方式** | 线性变换与非线性激活 | 双线性插值采样 | | **适用任务** | 图像分类、目标检测中的分类与回归 | 实例分割、图像抠图等像素级任务 | | **参数量** | 较高 | 无参数 | 在实际应用中，FC 层通常用于最终的决策阶段，而 ROI Align 则用于中间特征提取阶段，尤其是在需要对 RoI 进行精细建模的任务中。两者常常结合使用：ROI Align 提取对齐后的 RoI 特征后，再通过全连接层进行分类或回归操作。 ### ### 示例代码：结合 ROI Align 与全连接层 以下是一个使用 PyTorch 实现 ROI Align 并连接全连接层的示例： ```python import torch import torchvision.ops as ops # 假设输入特征图为 (1, 256, 28, 28) feature_map = torch.rand(1, 256, 28, 28) # RoI 坐标格式为 [batch_index, x1, y1, x2, y2] rois = torch.tensor([[0, 5, 5, 20, 20]], dtype=torch.float32) # ROI Align 层 roi_align = ops.RoIAlign(output_size=(7, 7), spatial_scale=1.0, sampling_ratio=2) # 提取对齐后的 RoI 特征 aligned_features = roi_align(feature_map, rois) # 全连接层 fc = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(7 * 7 * 256, 1024), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(1024, 512) ) # 展平并送入全连接层 aligned_features = aligned_features.view(aligned_features.size(0), -1) fc_features = fc(aligned_features) ``` 该示例展示了如何从特征图中提取对齐的 RoI 特征，并将其输入全连接层以生成更高层次的特征表示。 ###
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