设卷积核大小是，每个输出通道的特征图大小是，则该层每个样本做一次前向传播时卷积层的计算量(Calculations)是。而卷积核的学习参数(Params)为。定义卷积层的计算量核参数量比值为。...对于卷积层来讲，如果卷积核大小为那么每个神经元只需要和原始图像中的一个的局部区域连接，所以一共只有个连接。可以看到通过局部连接，卷积层的参数量减少了很多。 权值共享：在上面的局部连接中，一个有个参数。...可以看作加了一个很强的先验，让学到的特征要能容忍一些的变化。（实际上这个容忍能力是非常有限的） 减少下一层输入大小，减少计算量和参数量。 获得定长输出。...卷积层是如何在图像中起作用的？ 首先说，这一部分基本看下面这篇论文就足够了。地址为：https://arxiv.org/abs/1311.2901 。...后记 本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...valid方式的填充就是不进行任何填充，在输入特征边缘位置若不足以进行卷积操作，则对边缘信息进行舍弃，因此在步长为1的情况下该填充方式的卷积层输出特征维度可能会略小于输入特征的维度。...附录 转置卷积中的棋盘效应参考文章：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 总结 今天为大家介绍了减少卷积层计算量的方法，使用宽卷积的优点，以及反卷积中的棋盘效应
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 。...： lr_mult：学习率的系数，最终的学习率是这个参数乘以caffe的solver.prototxt配置文件中的基础学习率base_lr。...若设置为与输入通道数一样的大小，可以保持输入输出维度的一致性；若采用比输入通道数更小的值，则可以减少整体网络的参数量 kernel_size：卷积核的大小。...这里要先说一个感受野的概念，所谓感受野就是是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。...转置卷积常见于目标检测领域中对小目标的检测以及图像分割领域还原输入图像尺度如FCN中。如下图所示，其中下图数输入，上图是输出： ?
比如：在一个卷积层中，输入一张3通道图片，有96个卷积核，每个核大小为11*11，因此这个Blob是96*3*11*11....而在一个全连接层中，假设输入1024通道图片，输出1000个数据，则Blob为1000*1024 2、layer 层是网络模型的组成要素和计算的基本单位。...从bottom进行数据的输入 ，计算后，通过top进行输出。图中的黄色多边形表示输入输出的数据，蓝色矩形表示层。...每一种类型的层都定义了三种关键的计算：setup,forward and backword setup: 层的建立和初始化，以及在整个模型中的连接初始化。...backward: 从层的输出端top得到数据的梯度，计算当前层的梯度，并将计算结果送到bottom,向前传递。 3、Net 就像搭积木一样，一个net由多个layer组合而成。
2.2第一层-卷积层C1 在介绍LeNet网络时，我们首先要了解图像是如何在网络中表示的。...在LeNet网络中，输入图像是手写字符，图像的表示形式为二维数据矩阵，如下图所示： LeNet网络总共有六层网络（不包含输入输出层）。...第一层是卷积层（图中C1层）： 输入图像的大小为32×32 卷积核kernel size的大小为5×5 卷积核数量为6个 输出featuremap大小：28×28 （28通过32-5+1计算得到，公式详情百度原理...池化示意图如下： 2.3第三层-卷积层C3 卷积层C3输入：S2中6个特征图组合 卷积核大小：5×5 卷积核个数：16 输出featureMap大小：10×10 (14-5+1)=10 训练参数：6...假设x是上一层的输入，y是RBF的输出，则RBF输出的计算方式是： 这公式是什么意思呢？
假设 H x W 为输出feature map的空间大小，N为输入通道数，K x K为卷积核的大小，M为输出通道数，则标准卷积的计算量为 HWNK²M 。...这里重要的一点是，标准卷积的计算量与(1)输出特征图H x W的空间大小，(2)卷积核K的大小，(3)输入输出通道的数量N x M成正比。 当在空间域和通道域进行卷积时，需要上述计算量。...这里G表示分组卷积的组数，在ShuffleNet中与channel shuffle层一起使用。 虽然ShuffleNet的计算代价不能用乘加操作(MACs)的数量来定义，但应该有一些开销。 ?...在这个模型中，与MobileNet相比，下采样在较早的层中执行。这个简单的技巧可以降低总的计算成本。其原因在于传统的向下采样策略和可分离变量的计算代价。...而对于可分离变量，下采样后其计算量减小;由 HWN(K² + M) 降为 H/2 W/2 2N(K² + 2M) = HWN(K²/2 + M)。当M不是很大时(即较早的层)，这是相对占优势的。
本篇笔记主要记录如何计算图片数据的均值和理解prototxt配置文件中各个层的参数。 ...那么这个均值怎么来的呢，实际上就是计算所有训练样本的平均值，计算出来后，保存为一个均值文件，在以后的测试中，就可以直接使用这个均值来相减，而不需要对测试图片重新计算。 ...二、prototxt配置文件 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一层又由许多参数组成。...从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。...全连层的计算方法： 输入： n*c0*h*w 输出： n*c1*1*1 全连接层实际上也是一种卷积层，只是它的卷积核大小和原数据大小一致。因此它的参数基本和卷积层的参数一样。
高效模型中使用的组成模块 在解释特定的高效 CNN 模型之前，我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本，然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。 ?...HxW 表示输出特征图的空间大小，N 代表输入通道数，KxK 代表卷积核的大小，M 代表输出通道数，那么，标准卷积的计算成本变成了 HWNK²M。...这里重要的一点就是，标准卷积的计算成本与以下因素成比例：（1）输出特征图的空间大小 HxW，（2）卷积核的大小 K²，（3）输入通道和输出通道的数量 NxM。...我们可以看到，在空间中，输入和输出是局部连接的，而在通道中则是全连接。 ? 下一个例子，conv1x1 或用于改变通道大小的逐点卷积，如上图所示。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。
这两个模块都是轻量级的，它们为offset learning添加少量参数和计算，可以很稳定的替换CNN中的常规卷积。并可以通过反向传播进行端到端的训练。...常规卷积对于在输出的feature map上的每个位置P0,通过下列式子进行计算： 其中，Pn是对R中所列位置的枚举。...，公式为： 如下图所示，大体流程为，在输入的feature map中，原始的通过sliding window得到的是绿框，引入可变形卷积后，我们把原来的卷积网路分为两路，共享input feature...map，其中上面的一路用一个额外的conv层来学习offset，得到HW2N的输出offset，其中，2N的意思是有x,y两个方向的偏移，得到这个之后，我们对原始卷积的每一个窗口，都不再是原来规整的sliding...window（input feature map中的绿框）而是经过平移后的window(input feature map中的篮框)，取得数据后计算过程和常规卷积一样，即input feature map
这种方法避免了传统目标检测算法中复杂的多阶段处理流程，如区域提议、特征提取等。 YOLO的网络结构受到了GoogLeNet的启发，包含24个卷积层和2个全连接层。...在YOLO v1中，作者使用了1×1的降维层紧跟着3×3的卷积层来代替GoogLeNet的inception模块。 YOLO将输入图像分割成S×S的网格，每个网格单元负责检测中心点落在该单元内的目标。...Yolo的网络结构 YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding...主要是因为Yolo的网络中，卷积层最后接了两个全连接层，全连接层是要求固定大小的向量作为输入，所以Yolo的输入图像的大小固定为448x448。 网络的输出就是一个7x7x30 的张量。...模型评估：在训练完成后，使用验证集对模型的性能进行评估，检查模型的准确率和召回率等指标。 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，如监控系统、自动驾驶车辆或其他需要实时目标检测的场合。
本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。图片1....1.4 填充和步长为了控制特征图的大小和感受野的大小，卷积层还引入了填充（Padding）和步长（Stride）的概念。填充操作在输入图像周围添加额外的像素值，以保持特征图的尺寸。...步长定义了滤波器在输入图像上移动的距离，从而决定了特征图的尺寸。2. 卷积层结构2.1 输入和输出卷积层的输入通常是一个多通道的二维图像，也可以是一个多通道的三维张量。...总结本文详细介绍了CNN卷积层的原理、结构和应用。卷积层通过卷积操作和参数共享，能够高效地提取输入图像的局部特征。卷积层结构中还包括激活函数、池化层和参数学习等重要组成部分。...卷积层在图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务中发挥着重要的作用。
CS231n 卷积神经网络课程笔记有很大帮助。记得将所有偏差求和。另外，计算每层网络输出的形状（宽度、高度、深度）。使用纸和铅笔！在此练习中画图有很大帮助。...卷积步幅设定为 1 像素；卷积层输入的空间补零为：3 × 3 卷积层补零数为 1 像素，这样在卷积后空间分辨率可以保持不变。...另外，每个过滤器还有个偏差参数，因此参数的总数目为 64x64x3x3 + 64 = 1792。你可以使用相同的算法计算其他卷积层。 卷积层的输出的深度将为其卷积过滤器的数量。...池化层并不学习任何参数，因此可学习参数的数量为 0。为了计算池化层的输出形状，我们必须考虑窗口的大小和步幅。...如果边界模式为“valid”，您得到的输出就会小于输入，因为只有在输入和过滤器完全重叠下才会计算卷积。 如果边界模式为“same”，您得到的输出大小将与输入大小一样。
在之前版本的 MMDetection 中，SSD 的 backbone 是单独定制的 SSD-VGG，相对于标准的 VGG-16，在模型的末尾又插入了几层卷积层和 pooling 层，用来提取更小尺度的...在 Tensorflow 官方版的 SSDLite 中也是采用同样的实现方式：需要修改 MobileNetV2 backbone，增加额外的卷积层。...设置每一层的卷积的 stride 和 padding 从而控制输出的 feature map 大小； 通过 last_kernel_size 来设置最后一层的卷积核大小（VGG SSD 512 中使用...ratio 值计算出每一层 anchor 的 scale 和 ratio。...总而言之，重构后的 MMDetection 的 SSDLite 提供了非常丰富的配置文件接口，供广大炼丹师进行调参，如果有同学实现了更好的配置，我们也非常欢迎 PR～ 2.
第一层是卷积层（C1层），卷积核的大小为5\*5，卷积核数量为6个，输入图像的大小为32*32，因此输入数据在进行第一层卷积之后，输出结果为大小为28*28，数量为6个的feature map。...Pooling层的主要作用就是减少数据，降低数据纬度的同时保留最重要的信息。在数据减少后，可以减少神经网络的纬度和计算量，可以防止参数太多过拟合。...第三层的输入为14*14的6个feature map，卷积核大小为5*5，因此卷积之后输出的feature map大小为10*10，由于卷积核有16个，因此希望输出的feature map也为16个，但由于输入有...2.5 LeNet第五层 LeNet第五层是卷积层(C5层)，卷积核数目为120个，大小为5*5，由于第四层输出的feature map大小为5*5，因此第五层也可以看成全连接层，输出为120个大小为1...LeNet在Caffe中的配置 LeNet神经网络结构在Caffe中的配置文件如下： name: "LeNet" //神经网络名字 //本层只有top，没有bottom，说明是数据输入层 layer {
在卷积神经网络术语中，卷积的第一个参数常被称为输入，第二个参数称为内核，其输出称为特征映射。现在我将向你展示如何在CNN中应用这个数学术语“卷积”。...你可以看到功能地图的尺寸发生了一些变化。 池化层 池化层主要用于连续卷积层之间。它用于减少表示的空间大小，减少参数的数量和网络的计算。池层独立地应用于输入的每个深度切片，并减少输入的空间维数。...image.png image.png 现在我们将讨论计算输出层尺寸的公式。 image.png 输出特征映射维数的计算公式 在这个公式中，p和s分别是填充和步长。...因此填充会在原始矩阵周围增加一层或更多的层，这样就可以考虑角点像素。 image.png 跨步 在卷积神经网络中跨出是非常重要的。我将在这里讨论如何在两个图像的帮助下实现跨步，以使其清晰。...在该层中，我们使用了64个大小为5X5的过滤器，然后是最大池化层。然后我们使用了一个平坦的层。之后，我们分别使用了具有ReLU和softmax激活的两个密集层。
这种降维处理可以看做通过分解卷积来加快计算速度的手段。在一个计算机视觉网络中，相邻激活响应的输出是高度相关的，所以在聚合前降低这些激活影响数目不会降低局部表示能力。 3.1....Factorization into smaller convolutions 大尺寸滤波器的卷积（如55，77）引入的计算量很大。...55卷积看做一个小的全链接网络在55区域滑动，我们可以先用一个33的卷积滤波器卷积，然后再用一个全链接层连接这个33卷积输出，这个全链接层我们也可以看做一个33卷积层。...Efficient Grid Size Reduction 池化操作降低特征图大小，使用两个并行的步长为2的模块, P 和 C。P是一个池化层，然后将两个模型的响应组合到一起来更多的降低计算量。...这可能有助于检测较小物体的系统。 我们研究了如何在神经网络中进行因式分解和积极维度降低可以导致网络具有相对低的计算成本，同时保持高质量。
此外，CompConv将输入特征集成到输出中以有效地继承输入信息。更重要的是CompConv是一个即插即用模块，可以直接应用于CNN结构，无需进一步设计即可替换普通卷积层。...整合递归结果 为了更好地利用递归过程中的计算，最终的输出不仅通过分组两个最大的子特征得到 ，并综合了所有中间结果，如图2所示。这样就可以充分利用所有的计算操作来产生最终的输出。...因此，如何对通道进行递归分割是影响通道计算效率和学习能力的关键。这里分别用 和 表示输入通道数和输出通道数。 为图2中d=3时最小计算单元的通道数，如 。...从这个角度来看， 可以用来控制计算效率和学习能力之间的权衡。 值得注意的是，递归深度d与Eq.(6)中输入通道的数量 有关，这意味着自适应策略会在不同层动态调整计算深度。...2.5 复杂度分析 假设输入和输出特征图的分辨率都是H×W，那么普通卷积和CompConv的计算复杂度分别是： 其中k为卷积核的大小。
对于卷积神经网络中卷积层的参数量和计算量定义如下。...Params 网络参数量对于输入为 w\times h\times Ci 的输入图像，卷积核大小为 k\times k ，得到输出的特征图大小为 W\times H\times Co 的卷积操作，...FLOPs 浮点运算数对于输入为 w\times h\times Ci 的输入图像，卷积核大小为 k\times k ，得到输出的特征图大小为 W\times H\times Co 的卷积操作，其浮点运算数为...图片比如一个 3\times 3 卷积核大小的卷积层，输入通道是 16，输出通道是 32，正常的卷积模型参数是 3\times 3\times 16\times 32=4608 ，而将其模型替代设计为一个...Reduce：将所有节点上的数据进行某种操作（如求和、求平均、取最大值等）后，将结果发送回指定节点。这个操作常用于在并行计算中进行局部聚合。
在深度计算机视觉领域中，有几种类型的卷积层与我们经常使用的原始卷积层不同。在计算机视觉的深度学习研究方面，许多流行的高级卷积神经网络实现都使用了这些层。...高级的卷积层 我们将在本教程中涵盖的高级卷积层的列表如下: 深度可分离的卷积 反卷积 空洞卷积 分组卷积 深度可分离的卷积层 在深度可分离卷积层中，我们试图极大地减少在每个卷积层中执行的计算数量。...转置卷积 在转置卷积中，我们只是用0的值填充所有增加的像素。这有点像在feature map的原始像素之间添加填充。 将所有添加的像素用0代入后，再对放大后的feature map进行普通卷积。...这就是我们如何在对feature map执行卷积操作的同时增加它的大小。 ? 上采样 对于上采样层，我们在添加像素的位置复制原始像素值。因此每个像素将被复制4次如果我们做的是一个2倍扩充。...这两层在网络神经网络中被广泛使用，网络神经网络试图输出与原始输入相同大小的feature map。一般情况下，会有一些普通的卷积和池化层，这会减小feature map的大小。
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