feature map的几种连接形式

最新推荐文章于 2025-05-09 12:56:25 发布
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分类专栏： Reid 文章标签： 论文
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1、concatenate:通道合并，每个通道对应着对应的卷积

2、element-wise addition（计算量比1小）
将对应特征图相加，然后卷积。对应通道的特征图语义类似，对应的特征图共享一个卷积核。

对比：
add是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。而concatenate是通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征数（通道数）增加了，而每一特征下的信息是没有增加。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
显然，concat计算量>add

另：在spindlenet中还有element-wise max和element-wise average方式
实验结果：max>avg>concate

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