多通道输入与输出

博客介绍了卷积神经网络中多通道输入输出的相关知识,包括多通道输入单通道输出需将各通道结果累加,多输出通道输出数与卷积核通道数一致,多输入多输出通道要求输入与卷积核通道数一致。还以RGB图像为例说明输入通道,介绍了图像分类和目标检测任务的输出情况。

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  1. 多通道输入单通道输出:
    将各个通道所得结果进行对应位置累加
    在这里插入图片描述
  2. 多输出通道
    比如用得是三维卷积核,那么输出的通道数跟卷积核的通道数保持一致,并且结果是由卷积核的每一个通道分别与输入进行卷积,再将结果组合得到最终的输出
    在这里插入图片描述
  3. 多输入和多输出通道

输入的通道数应当与卷积核的通道数保持一致,每一个输入通道与对应的卷积核进行卷积操作即可。

例如输入图像,图像具有多个通道。通常,彩色图像由红色通道、绿色通道和蓝色通道组成,这被称为RGB图像。每个通道表示相应颜色的强度信息。例如,红色通道表示图像中红色的强度分布,绿色通道表示图像中绿色的强度分布,蓝色通道表示图像中蓝色的强度分布;
对于图像分类任务,输出通常是代表不同类别的通道概率分布。每个通道的值表示相应类别的概率。对于目标检测任务,输出通常是一个包含多个边界框和对应类别的通道。每个通道的值表示相应位置上是否存在目标以及目标的类别。

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