在目标检测中使用步幅为1的最大池层的目的是什么 - 腾讯云开发者社区

---- LeNet 卷积神经网络的工作过程 ---- ---- 1、卷积运算： ---- 顾名思义，卷积神经网络得名于“卷积”运算。在卷积神经网络中，卷积的主要目的是从目标图像中提取“特征”。...上述例子中过滤器在图像矩阵上每次移动 1 个像素单位，称为步幅。 ...在图 6 所示的网络中，我们使用三个不同的过滤器对初始的船图像进行卷积，从而生成三个不同的特征图。可以将这三个特征地图视为堆叠的二维矩阵，因此，特征映射的“深度”为 3。...步幅：步幅是我们在输入矩阵上移动一次过滤器矩阵的像素数量。当步幅为 1 时，我们一次将过滤器移动 1 个像素。当步幅为 2 时，过滤器每次移动 2 个像素。步幅越大，生成的特征映射越小。...在实际运用中，最大池化的表现更好。

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卷积神经网络的直观解释

在实践中，最大池化已被证明效果更好。图10 显示出了通过使用2×2窗口在修正特征图（在卷积+ ReLU操作之后获得）上的最大池操作的示例。图10：最大池。...请注意，在下面的图15 中，由于输入图像是船，因此Boat类的目标概率为1，其他三个类的目标概率为0，即输入图像=船目标矢量= [0,0,1,0] 图15：训练卷积神经网络卷积网络的整体训练过程可概括如下...例如，在图像分类中，卷积神经网络可以从第一层中学习检测原始像素边缘，然后在第二层中使用边缘检测简单形状，然后使用这些形状来检测更高级别的特征，例如面部形状在较高层[ 14 ]。...卷积层1之后是池化层1，它在卷积层1中的六个特征图上分别进行2×2最大池化（步长2）。...图19：可视化池操作。池化层1之后是16个5×5（步长1）卷积过滤器，它们执行卷积运算。接下来是池化层2，它执行2×2最大池化（步长为2）。这两层的作用与上述的相同。

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卷积神经网络新手指南之二

选择超参数我们怎么确定需要用多少层、多少卷积层、过滤器的大小是什么，或者步幅和填充的值？这些都是重要的问题，并且没有一套所有的研究人员都在使用的标准。...在这一类别中，也有几种层可供选择，但maxpooling（最大池化层）是最受欢迎的。...降层通过在前向传播过程中将其设置为零在该层中随机“抛弃”一些激活，就是这么简单。在这个过程中这样做有什么好处呢？在某种程度上，它迫使网络变成“多余”的。...重要的一个这一层只在训练过程中使用，而不是在测试中。网络层网络网络层网络指的是一个使用1 x 1大小的过滤器的卷积层。...分类，定位，检测，分割在这节中我们使用第一部分曾提到过的例子，来看一下图像分类任务。

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【私人整理】空间金字塔池化网络SPPNet详解

》，这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题，即输入数据的维度一定要固定，SPP-Net网络架构在目标分类，目标检测方面取得了很好的成绩，那它到底有什么技巧，有什么新的创新思维呢？...本文只用最简单地描述解析它的核心思想，至于在目标分类和目标检测方面的具体实现不涉及。...当a*a为10*10时，要得到2*2的输出，池化层的大小为5，移动步幅为5；当a*a为10*10时，要得到1*1的输出，池化层的大小为10，移动步幅为10；（3）原始论文中的两个训练过程上面的红色字体表明了在多尺度训练过程的一个漏洞...*13时，要得到1*1的输出，池化层的大小为13，移动步幅为13；这没有问题：在multi-size过程：当a*a为10*10时，要得到3*3的输出，池化层的大小为4，移动步幅为3；当a*a为10...*10时，要得到2*2的输出，池化层的大小为5，移动步幅为5；当a*a为10*10时，要得到1*1的输出，池化层的大小为10，移动步幅为10；这也没有问题。

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深度学习元老Yann Lecun详解卷积神经网络（30页干货PPT）

（子样本）紧密相连的池化过程在贝尔实验室建立的首个“真实”卷积神经网络模型(LeCun et al 89) 运用反向传播算法进行训练 USPS 编码数字：7300次训练，2000次测试带有步幅的卷积...，卷积后在每一层产生特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素在进行求和、加权值、加偏置，在此过程中这些像素在池化层被池化，最终得到输出值。...阶段1：滤波器组——挤压——最大池化阶段2：滤波器组——挤压——最大池化阶段3：标准2层 MLP 多特征识别(Matan et al 1992) 每一层都是一个卷积层单一特征识别器 ——SDNN...） VGG GoogleNet Resnet 使用卷积网络进行对象检测和定位分类+定位：多重移动窗口将带多重滑动窗口的卷积网络应用到图像上重要提示：将卷积网络应用到一张图片上非常便宜只要计算整个图像的卷积并把全连接层复制...分类+定位：滑动窗口+限定框回归将带多重滑动窗口的卷积网络应用到图像上对每个窗口，预测一个类别和限定框参数即便目标不是完全包含在浏览窗口中，卷积网络也能猜测它认为这个目标是什么。

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卷积神经网络（CNN）的数学原理解析

填充宽度应该满足以下方程，其中 p 为填充宽度和 f 是滤波器维度（一般为奇数）。 5、步幅卷积图6 步幅卷积的例子在前面的例子中，我们总是将卷积核每次移动一个像素。...但是，步幅也可以看作卷积层超参数之一。在图6中，我们可以看到，如果我们使用更大的步幅，卷积看起来是什么样的。...例如，对于最大值池化层，我们从每个区域中选择一个最大值，并将其放在输出中相应的位置。在卷积层的情况下，我们有两个超参数——滤波器大小和步长。...图12 最大值池化的例子 11、池化层反向传播在本文中，我们将只讨论最大值池化的反向传播，但是我们将学习的规则只需要稍加调整就可以适用于所有类型的池化层。...由于在这种类型的层中，我们没有任何必须更新的参数，所以我们的任务只是适当地分布梯度。正如我们所记得的，在最大值池化的正向传播中，我们从每个区域中选择最大值，并将它们传输到下一层。

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卷积神经网络

CNN利用一种特殊类型的层，恰当地称为卷积层，使它们处于适当的位置以从图像和类似图像的数据中学习。关于图像数据，CNN可以用于许多不同的计算机视觉任务，例如图像处理，分类，分割和目标检测。...在TinyVGG中，点积运算使用的跨度为1，这意味着内核将每个点积移出1个像素，但这是网络架构设计人员可以调整以使其更适合其数据集的超参数。...image.png 卷积神经网络-全连接层在不同的CNN架构中，池化层的类型很多，但是它们的目的都是要逐渐减小网络的空间范围，从而减少网络的参数和总体计算。...上面的Tiny VGG架构中使用的池类型为Max-Pooling。最大池操作需要在体系结构设计期间选择内核大小和步幅长度。...在上面的Tiny VGG体系结构中，池化层使用2x2内核，步幅为2。使用这些规范进行此操作将导致75％的激活被丢弃。通过丢弃这么多值，Tiny VGG的计算效率更高，并且避免了过拟合。

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【深度学习基础】一步一步讲解卷积神经网络

这就像是应用了一个规模为2的过滤器，因为我们选用的是2×2区域，步幅是2，这些就是最大池化的超参数。因为我们使用的过滤器为2×2，最后输出是9。然后向右移动2个步幅，计算出最大值2。...我们采用最大池化法，它的过滤器参数为3×3，即，步幅为1，，输出矩阵是3×3.之前讲的计算卷积层输出大小的公式同样适用于最大池化，即，这个公式也可以计算最大池化的输出大小。...但在神经网络中，最大池化要比平均池化用得更多。总结一下，池化的超级参数包括过滤器大小和步幅，常用的参数值为，，应用频率非常高，其效果相当于高度和宽度缩减一半。也有使用，的情况。...然后构建一个池化层，这里我选择用最大池化，参数，，因为padding为0，我就不写出来了。现在开始构建池化层，最大池化使用的过滤器为2×2，步幅为2，表示层的高度和宽度会减少一半。...我们再为它构建一个卷积层，过滤器大小为5×5，步幅为1，这次我们用10个过滤器，最后输出一个10×10×10的矩阵，标记为CONV2。然后做最大池化，超参数，。

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卷积神经网络入门基础

CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等。...取最大值方法2: Average Pooling，取平均值现在的模型中很多都不太用池化操作，而采用一个步长为2的卷积代替池化，通过它也可以实现降低图像的分辨率。...（池化也可以理解为一种特殊的卷积，例如可以将Max pooling理解为一个最大值权值为1，其他权值为0的卷积核，将Average Pooling理解为一个平均权值的卷积核）。...S2、C3、S4 C1层：卷积核K1=(6, 1, 5, 5), p=1, s=1，output=(6, 28, 28) S2层：最大池化层，池化窗口=(2,2)，s=2，output=(6, 14..., 14) C3层：卷积核K3=(16, 6, 5, 5), p=1, s=1，output=(16, 10, 10) S4层：最大池化层，池化窗口=(2,2)，s=2，output=(16, 5

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谷歌——DeepLab v1

DCNN在图像标记任务中存在两个技术障碍：信号下采样；空间不敏感。第一个问题涉及到：在DCNN中重复最大池化和下采样带来的分辨率下降问题，分辨率的下降会丢失细节。...相关工作： DeepLab系统应用在语义分割任务上，目的是做逐像素分类的，这与使用两阶段的DCNN方法形成鲜明对比(指R-CNN等系列的目标检测工作)，R-CNN系列的做法是原先图片上获取候选区域，再送到...具体来说，先将VGG16的FC层转为卷积层，模型变为全卷积的方式，在图像的原始分辨率上产生非常稀疏的计算检测分数(步幅32,步幅=输入尺寸/输出特征尺寸步幅)，为了以更密集(步幅8)的计算得分,我们在最后的两个最大池化层不下采样...但DCNN的预测物体的位置是粗略的，没有确切的轮廓。在卷积网络中，因为有多个最大池化层和下采样的重复组合层使得模型的具有平移不变性，我们在其输出的high-level的基础上做定位是比较难的。...具体的，在输入图像和前四个最大池化层的输出上附加了两层的MLP(第一层是128个3×33×3卷积，第二层是128个1×11×1卷积)，最终输出的特征映射送到模型的最后一层辅助预测，合起来模型最后的softmax

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卷积神经网络CNN（convolutional）

\(p = \frac{f-1}{2}\) 所以一般卷积核大小是奇数 ## 步幅strides s>1，图像也变小 ?...三维卷积对于RGB三通道图像，nc个滤波器，卷积叠加，得到深度为nc的图像 ? 总结 ? 趋势：缩减图片尺度，增加深度 ? CNN分类卷积层Conv： ?...池化层Pool：减少图片宽度，用卷积核进行特征提取欠采样（下采样），特征降维，压缩数据和参数，减小过拟合只有超参数，没有参数主要分类：最大池化平均池化 ?...Inception network Inception module 的串联 branches用于在中间预测结果，效果不差 ?...，改变量随机 PCA，干扰主要元素目标检测 CV（computer vision）中，目标检测是并列与图像分类的一个重要应用

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一文解释清卷积神经网络中池化层的作用「建议收藏」

池化层分为3类，平均池化，最大池化和随机池化。拿最大池化举个例子：上图的例子是按步幅2进行2X2的最大池化时的处理顺序。最大池化是获得最大值的运算，“2X2”表示目标区域的大小。...如上图所示，从2X2的窗口的移动间隔为2个元素。另外，一般来说，池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。比如3X3的窗口的步幅会设为3，4X4的窗口的步幅会设为4等。...而最大池化的优点是：能够减小卷积层参数误差造成估计值均值的偏移，更多保留纹理信息。特征： 1.没有要学习的参数池化层和卷积层不同，没有要学习的参数。...池化只是从目标区域中取最大值(或平均值），所以不存在要学习的参数。 2.通道数不发生变化经过池化运算，输入数据和输出数据的通道数不会发生变化。...原因是在图像识别领域，主要使用的是最大池化。而平均池化的作用是：能减小邻域大小受限造成的估计值方差增大，更多保留图像背景信息。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第13章卷积神经网络

在图中，一个5×7的输入层（加零填充）连接到一个3×4层，使用3×3的卷积核和一个步幅为 2（在这个例子中，步幅在两个方向是相同的，但是它并不一定总是如此）。...但是，汇集的神经元没有权重; 它所做的只是使用聚合函数（如最大值或平均值）来聚合输入。图 13-8 显示了最大池层，这是最常见的池化类型。...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。其他输入被丢弃。 ?...以下代码使用2×2核创建最大池化层，步幅为2，没有填充，然后将其应用于数据集中的所有图像： import numpy as np from sklearn.datasets import load_sample_image...还要注意，每一层都使用了跨度为1和SAME填充的（即使是最大的池化层），所以它们的输出全都具有与其输入相同的高度和宽度。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第13章卷积神经网络

在图中，一个5×7的输入层（加零填充）连接到一个3×4层，使用3×3的卷积核和一个步幅为 2（在这个例子中，步幅在两个方向是相同的，但是它并不一定总是如此）。...但是，汇集的神经元没有权重; 它所做的只是使用聚合函数（如最大值或平均值）来聚合输入。图 13-8 显示了最大池层，这是最常见的池化类型。...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。其他输入被丢弃。 ? ...以下代码使用2×2核创建最大池化层，步幅为2，没有填充，然后将其应用于数据集中的所有图像： import numpy as np from sklearn.datasets import load_sample_image...还要注意，每一层都使用了跨度为1和SAME填充的（即使是最大的池化层），所以它们的输出全都具有与其输入相同的高度和宽度。

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一个可视化网站让你瞬间弄懂什么是卷积网络

对于图像数据，CNN 可用于许多不同的计算机视觉任务，例如图像处理、分类、分割和对象检测。在 CNN 解释器中，您可以了解如何使用简单的 CNN 进行图像分类。...池化层 Pooling Layers 不同的CNN架构中有多种类型的池化层，但它们的目的都是逐渐减小网络的空间范围，从而减少网络的参数和整体计算量。...上面的 Tiny VGG 架构中使用的池化类型是 Max-Pooling。最大池化操作需要在架构设计期间选择内核大小和步长。...一旦选择，该操作就会以指定的步幅在输入上滑动内核，同时仅从输入中选择每个内核切片的最大值以产生输出值。这个过程可以通过点击上面网络中的池化神经元来查看。...池化层展平层 Flatten Layer 该层将网络中的三维层转换为一维向量，以拟合全连接层的输入进行分类。例如，5x5x2 张量将转换为大小为 50 的向量。

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手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

它是一种目标检测方法，它使用深度卷积神经网络学习的特征来检测对象。在弄清代码之前，我们必须了解YOLO的工作方式。全卷积神经网络 YOLO仅使用卷积层，使其成为完全卷积网络（FCN）。...它具有75个卷积层，具有跳过连接和上采样层。不使用任何形式的池化，而是使用跨度为2的卷积层对特征图进行下采样。这有助于防止丢失通常归因于池化的低级功能。作为FCN，YOLO不变于输入图像的大小。...解释输出通常，（与所有目标检测器一样）将卷积层学习到的特征传递到分类器/回归器上，该分类器/回归器进行检测预测（边界框的坐标，类标签等）。在YOLO中，通过使用1 x 1卷积的卷积层来完成预测。...网络对输入图像进行下采样，直到第一检测层为止，在该检测层中，使用步幅为32的图层的特征图进行检测。此外，各层的上采样系数为2，并与具有相同特征图的先前图层的特征图连接大小。...现在在步幅为16的层上进行另一次检测。重复相同的上采样过程，并在步幅8的层上进行最终检测。在每个尺度上，每个像元使用3个锚来预测3个边界框，使使用的锚总数为9。（不同尺度的锚是不同的） ?

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详细介绍卷积神经网络（CNN）的原理！！

在过去几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。...，步幅（stride）为1，且要使用填充（padding）为1。...如果不使用填充，卷积核的中心将无法对齐到输入图像的边缘，导致输出特征图尺寸变小。假设我们使用步幅（stride）为1进行卷积，那么在不使用填充的情况下，输出特征图的尺寸将是2x2。...数据填充的主要目的是确保卷积核能够覆盖输入图像的边缘区域，同时保持输出特征图的大小。这对于在CNN中保留空间信息和有效处理图像边缘信息非常重要。卷积神经网络的模型是什么样的？...这一步使网络能够学习复杂的特征。 3. 池化层池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性。它通过选择池化窗口内的最大值或平均值来实现。这有助于提取最重要的特征。 4.

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一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

在过去的几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。...，我们要应用一个 3x3 的卷积核进行卷积操作，步幅（stride）为 1，且要使用填充（padding）为 1。...如果不使用填充，卷积核的中心将无法对齐到输入图像的边缘，导致输出特征图尺寸变小。假设我们使用步幅（stride）为 1 进行卷积，那么在不使用填充的情况下，输出特征图的尺寸将是 2x2。...数据填充的主要目的是确保卷积核能够覆盖输入图像的边缘区域，同时保持输出特征图的大小。这对于在CNN中保留空间信息和有效处理图像边缘信息非常重要。卷积神经网络的模型是什么样的？...这一步使网络能够学习复杂的特征。 3 池化层池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性。它通过选择池化窗口内的最大值或平均值来实现。这有助于提取最重要的特征。

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卷积神经网络数学原理解析

在第二种情况下，填充宽度应该满足以下方程，其中p为填充宽度和f是滤波器维度(一般为奇数)。 ? 步幅卷积 ? 图6. 步幅卷积的例子在前面的例子中，我们总是将卷积核每次移动一个像素。...但是，步幅也可以看作卷积层超参数之一。在图6中，我们可以看到，如果我们使用更大的步幅，卷积看起来是什么样的。...例如，对于最大值池化层，我们从每个区域中选择一个最大值，并将其放在输出中相应的位置。在卷积层的情况下，我们有两个超参数——滤波器大小和步长。...最大值池化的例子池化层反向传播在本文中，我们将只讨论最大值池化的反向传播，但是我们将学习的规则只需要稍加调整就可以适用于所有类型的池化层。...由于在这种类型的层中，我们没有任何必须更新的参数，所以我们的任务只是适当地分布梯度。正如我们所记得的，在最大值池化的正向传播中，我们从每个区域中选择最大值，并将它们传输到下一层。

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神经网络体系搭建（三）——卷积神经网络

CNN中如何计算卷积层的输出维度理解维度可以帮你在模型大小和模型质量上，做精确的权衡。...通常把相邻卷积结合在一起的方式有： - 最大池化比如通过卷积得到一个输出层，然后我们有一个2x2的池化层，则通过池化层后的输出为2x2网格中最大的数。...池化层的优点有： - 减小输出大小 - 降低过拟合缺点： - 进行卷积的步幅小，计算量大 - 有更多的超参数要调整——（1）池化尺寸（2）池化步幅近期，池化层不是很受青睐，因为...比如n个数字的最大池化，只保留了1个数字，其余n-1个全部丢失。 ——来自优达学城 1x1卷积为什么要用1x1卷积呢？...在卷积操作中散步一些1x1卷积是一种使模型变更深的低耗高效的办法，并且含有更多参数，但未完全改变神经网络结构。

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【Pytorch基础】卷积神经网络

卷积神经网络的直观解释

卷积神经网络新手指南之二

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卷积神经网络CNN（convolutional）

一文解释清卷积神经网络中池化层的作用「建议收藏」

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第13章卷积神经网络

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手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

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卷积神经网络数学原理解析

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