caffe 卷积层的理解

最新推荐文章于 2020-12-20 03:41:21 发布
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分类专栏： caffe
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010935076/article/details/72366962
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层参数num_output其实就是滤波器的个数，每张单通道的图片可以卷积出num_output张单通道的图片，这num_output张单通道的图片也可以被称为一张有num_output个channel的图片，这张有num_output个通道的图片不是通过num_output次卷积出来的，而是先将num_output个滤波器排列在一起组成一个矩阵，然后和输入图片进行一次卷积操作就生成了一张有num_output个channel的图片，如果我的理解帮助到了你，请点赞留言，给我动力！
神经网络基础部件-卷积层详解
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-16 2151
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。
卷积层 输出通道如何扩充的_卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？...
weixin_39846364的博客
01-28 1015
前言上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。今天我们就继续讲讲卷积核的基本参数以及卷积核有哪些基本类型。卷积核的基本参数卷积神经网络的核心操作就是卷积层，我们这里以caffe框架为例子来介绍一下卷积核都有哪些基本的参数。下面先上一段代码，是caffe的卷积...
Caffe Convolutional Layer
Sunshine_in_Moon的专栏
01-15 1085
本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/ayst123/article/details/43924151 Caffe Convolutional Layer 记录 先丛底层函数写起，依次讲解 Convolutional Layer 的 Forward 和 Backward 的函数 Forward_Cpu cblas_dgemm (/src/caffe/util/mat
caffe中卷积实现的理解
浩子的技术博客
06-21 364
caffe中卷积实现的理解最近看了一下mobileNets的论文，发现卷积计算的内容与自己的理解有比较大的出入，所以重新查看了一下caffe中卷积网络的代码，以及查找了网络上的一些资料。以下是对于caffe中实现卷积网络的理解。 下图是卷积计算的一个简单例子。 其是3*5*5的feature map 与2*(3*3*3)的卷积核进行卷积，获得最终2*3*3的feature map。（图片中c
（Caffe）卷积的实现
沤江一流的专栏
05-01 9764
本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/mounty_fsc/article/details/ 本部分介绍Caffe中卷积的实现。
caffe 层参数理解
learning notes
07-10 1173
caffe.proto 源码在bvlc/caffe上,proto 文件理解为传送门， 层的类型有：SolverParameter NetParameter LayerParameter TransformationParameter LossParameter FillerParameter optional AccuracyParameter accuracy_param = 102; op
caffe详解之卷积层
u012347027的博客
06-10 3397
从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！   卷积层参数说明 layer {   name: "conv1"   type: "Convolution"   bottom: "data"   top: "conv1"   param {     lr_mult: 1  #lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototx...
Caffe卷积层代码实现与详解
在理解了Caffe卷积层的基本实现之后，我们可以结合实际使用中的例子，参考所提供的博客文章http://blog.youkuaiyun.com/xizero00/article/details/51049858，去更深入地理解如何在Caffe框架中配置和使用卷积层进行深度学习...
caffe卷积层代码阅读笔记
tangwei2014的专栏
08-17 7195
1. 卷积的实现思想： 2. 所有参数剖析 2.1 配置参数 2.2 和输入有关参数 2.3 和卷积核有关参数 2.4 和输出有关的参数 2.5 和矩阵运算有关的参数 3. 重点函数剖析 3.1 im2col函数 3.2 caffe_cpu_gemm函数
Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
02-01 1939
Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入，输出另一种 images. 也可以是其它类型的数据和维度. images 可以是单通道 (1 channel) 的灰度图，也可以是三通道(3 channel) 的 RGB 彩色图片. 视觉层一般是对输入 images 的特定区域进行特定处理，得到特定区域对应的输出区域，如 Co...
Caffe中详解卷积层配置与参数设置
要成功配置Caffe中的卷积层，你需要理解并正确设置这些关键参数。每个层的配置可能因网络架构和任务需求而略有差异，但上述参数提供了基本的结构指南。理解这些细节有助于在构建深度学习模型时确保准确性和效率。
卷积神经网络与caffe Convolution层及参数设置
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fabulousli的博客
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程（提取人工特征等），可以直接输入原始图像。图像处理中，往往会将图像看成是一个或多个的二维向量，如M
caffe代码阅读10：Caffe中卷积的实现细节（涉及到BaseConvolutionLayer、ConvolutionLayer、im2col等）-2016.4.3
一亩半分地
04-03 1万+
本文介绍了Caffe中的卷积层的实现，以及卷积实现的时候所使用的im2col的实现，其中重点介绍了im2col的实现原理。
Caffe代码理解-卷积层conv_layer
xlmj23的博客
01-07 5102
带下采样的卷积 输入图像X+ 卷积核 K ->卷积操作->输出特征图Y 其中，输入图像和输出特征图都是三维张量，卷积核是四维张量。 （1） CNN里的卷积不是信号处理里严格的卷积。卷积核是可以不翻转的，《深度学习》书里把互相关和卷积统称为卷积。 直观来讲，卷积可以视为一种局部的线性回归。 i输出特征图通道，jk输出特征图上坐标，l输入图像通道，s步幅，b偏置标量。 输出特征图Y上的元
关于SSD训练时默认框输出层输出通道num_output的计算
xunan003的博客
02-03 6786
申明，本博文是为解决以下两个问题而撰写。 Check failed: num_priors_ * num_loc_classes_ * 4 == bottom[0]->channels() (264348 vs. 88116) Number of priors must match number of location predictions. Check failed: num_pr
卷积层和全连接层的区别_深入理解卷积层，全连接层的作用意义
weixin_39906245的博客
12-20 5221
有部分内容是转载的知乎的，如有侵权，请告知，删除便是，但由于是总结的，所以不一一列出原作者是who。再次感谢，也希望给其他小白受益。首先说明：可以不用全连接层的。理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，...
caffe 里deconvolution layer （解卷积层)的理解
信大傲飞的博客
10-22 3983
layer { name: "deconv5_2" type: "Deconvolution" bottom: "conv5_2" top: "deconv5_2" param { lr_mult: 1 decay_mult: 0 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } convolution_param { num_output: 512 pad: 1 #is
caffe卷积层延伸：卷积核膨胀详细解析
jiongnima的博客
04-06 1万+
在笔者的上一篇博客中，解析caffe的卷积层时，在conv_layer.cpp中有一个卷积核膨胀操作，在conv_layer.cpp的第17行有如下代码 const int kernel_extent = dilation_data[i] * (kernel_shape_data[i] - 1) + 1;    上面的代码描述了卷积核的膨胀操作，我们不妨来做个假设，卷积核为3*3的，膨胀系数为
conv和deconv解读
Marshall的专栏
01-03 1万+
首先，要知道caffe里的卷积核都是三维的 在caffe中卷积核是三维的还是二维的？ caffe中卷积计算详解 Caffe源码解析5：Conv_Layer Caffe 代码阅读-卷积 卷积运算转换为矩阵乘法 关于deconv 这个概念很混乱，没有统一的定义，在不同的地方出现，意义却不一样。 上采样的卷积层有很多名字：全卷积（full
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