我们知道在CNN网络中，会有各种size的卷积层，比如常见的3x3,5x5等，卷积操作是卷积核在图像上滑动相乘求和的过程，起到对图像进行过滤特征提取的功能。...但是我们也会遇见1x1的卷积层，比如在GoogleNet中的Inception模块，如下图： ? 我们看到上图中有4个1x1的卷积，那么他们起着什么作用呢？为什么要这样做呢？...1x1卷积作用 增加非线性 1x1的卷积核的卷积过程相当于全链接层的计算过程，并且还加入了非线性激活函数，从而可以增加网络的非线性，使得网络可以表达更加复杂的特征。...我们从一个实例来看：假如前一层输入大小为28 x 28 x 192，输出大小为28 x 28 x 32，如下： 减少计算量： 不引入1x1卷积的卷积操作如下： ?...，引入1x1卷积后的计算量大约 是不引入的1/10。
最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候，都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核，起初的时候，对这个做法很是迷惑，这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3...，那么，1x1 的卷积核有什么意义呢？...1、增加网络的深度 这个就比较好理解了，1x1 的卷积核虽小，但也是卷积核，加 1 层卷积，网络深度自然会增加。 其实问题往下挖掘，应该是增加网络深度有什么好处？为什么非要用 1x1 来增加深度呢？...我们知道，卷积后生成图片的尺寸受卷积核的大小和跨度影响，但如果卷积核是 1x1 ，跨度也是 1，那么生成后的图像大小就并没有变化。...我们可以直观地感受到卷积过程中：卷积后的的 featuremap 通道数是与卷积核的个数相同的 所以，如果输入图片通道是 3，卷积核的数量是 6 ，那么生成的 feature map 通道就是 6，这就是升维
导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...举个栗子，当我们在前馈神经网络中学习一个4*4的图片中是否有横折图案时，使用下图中4个训练数据进行训练，那么最终只会对5，6，9，a这四个节点的权重有所调节，然后如果出现如下图最后一张图片作为测试时，就会导致网络无法识别...转置卷积层 讲完卷积层后，我们来看CNN中另一个进行卷积操作的层次转置卷积层，有时我们也会称做反卷积层，因为他的过程就是正常卷积的逆向，但是也只是size上的逆向，内容上不一定，所以有些人会拒绝将两者混为一谈...，大的正方形中数字1只参与小正方形中数字1的计算，那么在转置卷积中，大正方形的1也只能由小正方形的1生成，这就是逆向的过程。...给出的动图，会发现右边和下边的填充区域我们并没有进行卷积运算，因为向下取整而忽略了，所以我们在转置卷积时需要将这部分加回来，因此，在PyTorch中convTranspose函数还有一个参数output_padding
首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： torch.nn.Conv2d...N为非整数的情况（例如在alexnet，googlenet网络的第一层输出），再例如输入的矩阵 H=W=5，卷积核的F=2，S=2，Padding=1。...经计算我们得到的N =（5 – 2 + 2*1）/ 2 +1 = 3.5 此时在Pytorch中是如何处理呢，先直接告诉你结论：在卷积过程中会直接将最后一行以及最后一列给忽略掉，以保证N为整数，此时N...，就能得到我们的输出矩阵，需要注意的是pytorch中的卷积默认是带有bias的，所以计算卷积后需要加上bias偏量。...，在pytorch的卷积过程中，当通过N = (W − F + 2P ) / S + 1计算式得到的输出尺寸非整数时，会通过删除多余的行和列来保证卷积的输出尺寸为整数。
文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的 在上一篇文章中，我们学习了...当输入特征被一个Linear 层接收时，它们以一个 展平成一维张量的形式接收，然后乘以权重矩阵。这个矩阵乘法产生输出特征。 让我们看看代码中的一个例子。...二、使用PyTorch线性层进行转换 让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。...我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中，是由PyTorch创建。PyTorch LinearLayer类使用传递给构造函数的数字4和3来创建一个3 x 4的权重矩阵。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。 我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。
我先给出结论， 在现行的对应转置卷积中，s’总是等于1，p’作为默认解。...3.2 步长1的错位扫描 这个在第一节已经介绍过了。 3.3 padding消融 上节说过 p ′ = − p p’=-p p′=−p，这意味着我们在转置卷积中，做的不是加边，而是消边。...,C_out,L_out] = [1,1,5] 本例中，我们设置 batch_size=1, C_in=2, L_in=3,即直接卷积的输出o=3 C_out=1, k=3 p=0 s=...+1，这样总是能得到多个解中的最小值。
Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。 先看看流程图： ?...这里的Linear Layer后面应该经过一个Softmax的，可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax，这里我就没有画了。 第一步搭建网络 ?...这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。...这里的Embeding层就是把现实客观特征转成电脑识别的特征，也就是特征向量化。 第二步读入数据并将数据数字化 数据是这个样子： ? 前面文本后面类别 ? 读取文本的类 ?
Pooling作为最简单的层其实也可以作为句子分类任务。Pooling有很多种，max_Pooling,avg_Pooling,min_Pooling等。...常用的还是max_Pooling:取同维度的最大值。...第一步搭建网络 这里除了划线的和类的名字外，其他都是pytorch固定模板。...__init__就是搭建网络的函数，forward是数据怎么在你刚搭建的网络中流动的写出来就行，注意数据矩阵的维数，要前后对上。...这里的Embeding层就是把现实客观特征转成电脑识别的特征，也就是特征向量化。
但是希望该模型仅输出数据集中具有的类数的预测（本例中为6）。因此仅用具有6个神经元的新线性层替换该模型中的最后一个线性层，输出6个类的预测。...初始卷积层中的滤镜学习简单，基本的特征，例如边缘，颜色和纹理；中间层的人可能会学习圆形和多边形等形状；而较深层的滤镜则可以学习更多复杂的图案，例如脸部或花瓣等。通过查看下面的图片，这将变得更加清晰。...可能不希望保留的是最后几个卷积和线性层中存在的滤波器。因此训练模型应该仅在最后几层（卷积层或线性层）上以较小的学习率在自定义数据集上微调模型。...还记得已经丢弃了预训练模型中的最后一个线性层，并添加了一个新神经元层，该神经元层数等于自定义数据集中的类数吗？...当这样做时，最后线性层的权重被随机初始化，一旦所有卷积层都经过训练（需要从输入图像中提取不同的特征），就需要适当地对其进行训练。
本次博客基于代码实战复现经典的Backbone结构，并基于PyTorch分享一些网络搭建技巧。 1.VGG 网络架构: VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成。...更深的网络结构，相比于AlexNet只有5层卷积层，VGG系列加深了网络的深度，更深的结构有助于网络提取图像中更复杂的语义信息。...)的方法对不同卷积核提取的特征进行拼接 Inception基础的模块如图所示，使用3个不同尺寸的卷积核进行卷积运算，同时还包括一个最大池化，最后将这四个部分输出的结果进行通道拼接，传给下一层： 使用1x1...进一步减少了网络的参数： 2.2 PyTorch复现Inception v1: pytorch复现Inception基础模块 将卷积+激活函数作为一个基础的卷积组： 构造一个Inception模块：...基于此，FPN网络在特征提取的过程中融合了不同卷积层的特征，较好的改善了多尺度检测问题。
其中右图又称为“bottleneck design”，目的就是为了降低参数的数目，实际中，考虑计算的成本，对残差块做了计算优化，即将两个3x3的卷积层替换为1x1 + 3x3 + 1x1，如右图所示。...新结构中的中间3x3的卷积层首先在一个降维1x1卷积层下减少了计算，然后在另一个1x1的卷积层下做了还原，既保持了精度又减少了计算量。...第一个1x1的卷积把256维channel降到64维，然后在最后通过1x1卷积恢复，整体上用的参数数目：1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632，而不使用bottleneck...33 x 3 = 99层，最后有个fc层(用于分类)，所以1 + 99 + 1 = 101层，确实有101层网络；注：101层网络仅仅指卷积或者全连接层，而激活层或者Pooling层并没有计算在内；我们关注...训练与验证函数 训练函数将是 PyTorch 中的标准图像分类训练函数。进行前向传递，计算损失，反向传播梯度，并更新参数。 在每个 epoch 之后，该函数返回该 epoch 的损失和准确度。
YOLO将物体检测作为回归问题进行求解，速度比其他模型快。 背景误检率低。YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息。 通用性强。YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。...YOLO 模型设计 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。...借鉴了GoogLeNet分类网络结构，不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。...除此之外还有一个更轻快的检测网络fast YOLO，它只有9个卷积层和2个全连接层。 YOLO 原理 若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。...TODO 模型修改：输出层使用 卷积层 替代YOLO的全连接层。是这样吗？ 改进：YOLOv3 多尺度预测 （引入FPN）。
全局池化 卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症...所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下： ?...但是pytorch中没有全局深度池化函数支持，这个是我在写一个程序时候才发现，后来经过一番折腾，在别人代码的基础上我改写 class DeepWise_Pool(torch.nn.MaxPool1d):...全局池化优点 关于使用GAP或者全局池化的好处，卷积神经网络在图像分类中，把卷积层作为特征提取，全链接层+softmax作为归回分类，这样方式会导致在全连接层输入神经元太多容易导致过拟合，所以Hinton...但是GAP是另外方式避免全连接层的处理，直接通过全局池化+softmax进行分类，它的优点是更加符合卷积层最后的处理，另外一个优点是GAP不会产生额外的参数，相比全连接层的处理方式，降低整个计算量，此外全局池化还部分保留来输入图像的空间结构信息
PyTorch实现 [PyTorch实现] Pytorch中的实现：参数很好地对应前面讲到的细节 batch_size= 16 word_embed_size= 4 seq_len= 7 input...关于人、地点、数字、…… [用于句子分类的单层CNN] 一个卷积层和池化层的简单使用 词向量：\mathbf{x}_{i} \in \mathbb{R}^{k} 句子：\mathbf{x}_{1 :...，模型的训练会更加稳定 PyTorch：nn.BatchNorm1d 3.7 1x1卷积 [1 x 1 Convolutions] 1x1的卷积有作用吗？...1x1 卷积，即网络中的 Network-in-network (NiN) connections，是内核大小为1的卷积内核 1x1 卷积提供了一个跨通道的全连接的线性层 它可以用于从多个通道映射到更少的通道...1x1 卷积添加了额外的神经网络层，附加的参数很少 与全连接 (FC) 层不同——全连接(FC)层添加了大量的参数 3.8 CNN 应用：机器翻译 [CNN 应用：机器翻译] 最早成功的神经机器翻译之一
本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。 本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...这里先建立三个线性层， import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层结构 # 建立 784=>200=>200=>10的结构 w1...b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\ torch.randn(200, requires_grad=True) # 每个层均具有...nn learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate) # 这里优化器优化的目标是三种全连接层的变量...criteon = nn.CrossEntropyLoss() # 这里使用的是crossentropyloss 这里先要求掌握以上代码的书写 后续需会讲解数据读取、结果验证等其他部分代码。
而kernel中的3代表对input的x上的三个通道上均进行卷积运算。而multi-kernels中的16泛指包括了blur、edge等16个功能、3代表对每一个通道上的逐渐进行卷积运算。...这里要求可以从结果逆推出bias和kernel的参数值。 那么这种持续的叠加会输出什么结果呢，如下所示 ? 最初的小汽车经过多个卷积层后依次输出的结果如上，神经网络会从这上面提取到不同的特征结构。...这里一般认为第一层的feature map上得到的是一些低维的特征（整体模型、颜色、角度等），第二层的feature map上得到的是一些高维的特征（如棱形结构等），更高层的feature map上会得到一些更高维的特征...总而言之，通过不断地卷积，可以持续提取到不同的特征。 那么在pytorch中，是如何实现这种代码的编写？...# 这种神经网络结构的编写要用到nn.Conv2d # 该API意为进行2D的函数卷积层计算 import torch import torch.nn as nn layer = nn.Conv2d
在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定位和分类，因此，我认为仅仅更换上述两个骨架网络来优化模型的性能是不够的，需要针对证件检测任务，专门设计一个更加轻量的卷积神经网络来提取...网络结构的碎片化会减少可并行计算 这些碎片化更多是指网络中的多路径连接，类似于short-cut，bottle neck等不同层特征融合，还有如FPN。...计算出网络各个层占有的MAC和参数量，将参数量和计算量“重”的卷积层替换成深度可分离卷积层，可以降低模型的参数量。...同样RELU没有必要每一个卷积后连接（需要实际训练考虑删减RELU）。 10. 善用1x1卷积 1x1卷积可以改变通道数，而不改变特征图的空间分辨率，参数量低，计算效率也高。...如使用kernel size=3，stride=1，padding=1，可以保证特征图的空间分辨率不变，1x1的卷积设置stride=1,padding=0达到相同的目的，而且1x1卷积运算的效率目前有很多底层算法支持
3D 输入，然后使用 3D 卷积网络进行处理，典型的如 C3D，I3D，ARTNet 等（当然也可以将光流作为 3D 网络的输入从而进一步提高效果）。...在该结构中，前后均为一个 1x1 的卷积进行降维和升维，中间则将通道进行分组，分别用几个 3x3 卷积核进行处理。这样的处理可以大大降低中间层的计算量，但是 1x1 卷积层依旧有很大的计算量。...该模块实际上是一个两层的 1x1 卷积，第一个卷积会将通道数量降低到 k 分之一，第二个卷积再升维，因此该模块的计算量是一层 1x1 卷积的 k/2 分之一。...不过，在文章中没看到作者具体设置的 k 值。 多纤维结构有效性的验证 接下来，作者通过在 ImageNet-1k 数据集上的图片分类实验来验证所提出的多纤维结构的有效性。...3D MF-Net 的模块结构和网络结构如下图所示： 可以看出，3D 和 2D 的多纤维模块结构基本一致，只是将卷积的维度升到了三维。为了降低计算量，两层卷积只有一层进行了时序上的卷积。
PyTorch的MANO层（使用v0.4和v1.x进行测试） ManoLayer是一个可微分的PyTorch层，可以确定地从姿势和形状参数映射到手部关节和顶点。...它可以作为可微分层集成到任何架构中以预测手部网格。...ManoLayer采用批量手部姿势和形状矢量并输出相应的手部关节和顶点。 代码主要是原始 MANO 模型从chumpy到 PyTorch的PyTorch端口。...在现有的conda环境中，请输入：conda env update -f environment.yml 在一个全新的环境中，请输入：conda env create -f environment.yml...请注意，此下载中的所有代码和数据均归MANO许可。
Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。...所以，实际上比如ResNeXt模型中1x1卷积基本上占据了93.4%的乘加运算。那么不如也对1x1卷积采用channel sparse connection，那样计算量就可以降下来了。...如图2-a所示，这是一个包含3层的残差单元：首先是1x1卷积，然后是3x3的depthwise convolution（DWConv，主要是为了降低计算量），这里的3x3卷积是瓶颈层（bottleneck...现在，进行如下的改进：将密集的1x1卷积替换成1x1的group convolution，不过在第一个1x1卷积之后增加了一个channle shuffle操作。...对于基本单元来说，其中瓶颈层，就是3x3卷积层的通道数为输出通道数的1/4，这和残差单元的设计理念是一样的。
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