1x1卷积的作用

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1x1卷积的作用
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深度学习基础学习-1x1卷积核的作用（CNN中）
小夭的博客
11-09 2万+
1x1卷积核作用
深度学习笔记（六）：1x1卷积核的作用归纳和实例分析
呆呆象呆呆的博客
07-16 2万+
文章目录一、1x1卷积核介绍二、举例说明实际作用例子1：线性变换例子2：降低通道数（归纳整理进行一次输入通道间的非线性映射）三、1x1卷积核作用降低/提升通道数增加非线性跨通道信息交互（channal 的变换）四、1x1卷积应用InceptionResNet参考文献待看文献 一、1x1卷积核介绍 1x1卷积核，又称为网中网（Network in Network）。 其实1x1卷积，可以看成一种全连接（full connection）。 二、举例说明实际作用 例子1：线性变换 这里通过一个例子来直观地介绍1x
1-11 为什么使用卷积？
diyudong4681的博客
11-05 246
为什么使用卷积？（Why convolutions?） 和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接： 假设有一张 32×32×3 维度的图片，假设用了 6 个大小为 5×5 的过滤器，输出维度为 28×28×6。32×32×3=3072， 28×28×6=4704。我们构建一个神经网络，其中一层含有 3072 个单元，下一层含有 4074 个单元，两层中的每个神经...
一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
热门推荐
阿木寺的博客
07-18 3万+
前言 在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个数就对应输出的通道数（chan...
1x1卷积核的作用
baicaiBC3的博客
01-07 3047
之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下： 一、灵活的控制特征图的深度 1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组合，然后进行非线性化操作，可以完成升维和降维的功能，如下图所示，选择2个1x1大小的卷积核，那么特征图的深度将会从3变成2，如果使用4个1x1的卷积核，特征图的深度将会由3变成4。
深度学习 1x1卷积核的作用
qq_27278957的博客
09-09 1万+
一、简述 Inception v1（又名GooLeNet）、VGG等神经网络结构中加入了 1x1卷积核操作，为什么要进行1x1卷积核呢？使用 1x1卷积核其实也可以看成是一种全连接。 接下来介绍一下使用 1x1卷积核 有哪些作用。 二、1x1卷积核的作用 1、降维/升维 1x1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。 卷积层流程图 从卷积层流程图中可以清楚的看到 卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的。所以，如果想要升维或降维，只需要通过修改卷积核的个数即可。 举例：如果input的通道个数是3，
【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用
frank 的专栏
10-19 1万+
最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ，那么，1x1 的卷积核有什么意义呢？ 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network，然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了。 他们在论文中解释，大概有下...
1x1卷积和池化操作
qq_40630902的博客
08-07 2414
1x1卷积和池化操作 1. 本质 1x1卷积和池化操作的本质是压缩feature mapping（输入层） 1x1卷积通过改变feature mapping（输入层）的通道数量，具体操作是减少通道数量实现压缩 池化操作通过改变feature mapping（输入层）的尺寸（宽和高） 2. 1x1卷积操作 假设这是一个28×28×192的输入层，如果通道数量很大，该如何把它压缩为28×28×32维度的层呢？你可以用32个大小为1×1的过滤器，严格来讲每个过滤器大小都是1×1×192维，因为过滤器中通道数量
1*1卷积核
timetime88的博客
09-17 411
11卷积核 一、1x1卷积的作用？ 1改变数据维度（存储方式） 因为11卷积不改变图形的大小，当对同一个特征图用数值不同的11的卷积核时，会得到到不同的输出，当同时使用多个卷积核时就可以改变模型的维度，比如，一张500 * 500且厚度100 的图片在20个卷积核上做11的卷积，那么结果的大小为50050020。 2.增加模型的深度减少参数量 3增加非线性 通常情况下，在构建网络模型时会使用激活函数，当使用1*1的卷积核来加深了网络模型，使用的激活函数的次数就会变多，激活函数大多是非线性的（有利于分离
11.1*1卷积的主要作用有以下几点：
Wgb_0206的博客
03-25 2092
1、降维（ dimension reductionality ）（减少参数）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。 2、升维（用最少的参数拓宽网络channal） 3、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear ...
1x1卷积两个主要作用
CV_YOU的博客
04-06 976
1*1卷积的主要作用有以下几点： 1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做11的卷积，那么结果的大小为500500*20。 2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力；可以在保...
【基础积累】1x1卷积到底有哪些用处？
深度学习技术前沿
05-28 1523
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！【导读】前面我们已经详细介绍了卷积神经网络中的卷积层、池化层以及相应的参数计算，详细内容请见：干货|最全面的卷...
kernel size 1*1 的卷积，有什么用处？
GhostintheCode的博客
03-31 2017
11卷积过滤器 和正常的过滤器一样，唯一不同的是它的大小是11，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。最早出现在 Network In Network的论文中 ，使用11卷积是想加深加宽网络结构 ，在Inception网络（ Going Deeper with Convolutions ）中用来降维. 由于33卷积或者55卷积在几百个filter的卷积层上做卷积操作时相当耗时，所以11卷积在33卷积或者55卷积计算之前先降低维度。 那么，11卷积的主要作用有以下几点：1、降维（ dimension red
用于生成路线的 语音文件
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用于生成路线的 语音文件
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12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Dart2JS is the Dart-to-JavaScript compiler for Dart. This compiler will provide high-quality translation from Dart to JavaScript. Some areas that will explored in this project are: * high-performance extensible scanner and parser * concrete type inferencing * fancy language tool support * programming environment integration * SSA-based intermediate representation * adaptive compilation on the client
deep-person-reid-master.zip
12-27
行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。
1X1卷积
12-18
我们被要求回答关于1x1卷积的原理、作用及应用。根据提供的引用内容，我们可以总结如下： 原理： 1x1卷积是指卷积核大小为1x1的卷积操作。它在空间维度上不做任何聚合（因为只有1个点），而是在通道维度上进行线性...
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