caffe layer `EltwiseLayer`

最新推荐文章于 2021-10-18 09:43:13 发布

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本文详细探讨了系数在与底部数组进行运算时的使用方式，包括乘法和求和操作，并强调了两者在操作过程中的关键作用及相互依赖关系。同时，文章还阐述了顶部和底部数组大小一致性的重要性，以及如何通过特定公式实现数组元素的高效聚合。

                    
                    coeff should be empty or be the same size with bottom
coeff only be used with SUM operation
top and all bottoms are the same size
operations 

top[0] =  PROD(bottom[:])
top[0] = SUM(coeff[i]*bottom[i])

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【caffe】Layer解读之：Eltwise

yuanCruise

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caffe 功能层之Eltwise层

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Eltwise层的操作有三个：product（点乘）， sum（相加减）和 max（取大值），其中sum是默认操作。假设输入（bottom）为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer { name: "eltwise_layer" type: "Eltwise" bottom: "A" bottom: "B"

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[Caffe]:关于Eltwise layer

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Eltwise层的操作有三个：product（点乘）， sum（相加减）和 max（取大值），其中sum是默认操作。假设输入bottom为A和B，如果要实现element_wise的A+B，即A和B的对应元素相加，prototxt文件如下：layer { name: "eltwise_layer" bottom: "A" bottom: "B" top: "diff" typ

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from Eltwise层解析 - greathuman - 博客园 Concat层虽然利用到了上下文的语义信息，但仅仅是将其拼接起来，之所以能起到效果，在于它在不增加算法复杂度的情形下增加了channel数目。那有没有直接关联上下文的语义信息呢？答案是Eltwise层，被广泛使用，屡试不爽，并且我们常常拿它和Concat比较，所以我常常一起说这两个层。我们普遍认为，像这样的“encoder-decoder”的过程，有助于利用较高维度的feature map信息，有利于提高小目标的检测效果。 Eltwi

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