有趣的是，正方形、水平和垂直kernel对应位置的权值是随机初始化的，有可能符号相反，因此将它们加起来可能导致更强或更弱的skeleton。...3不对称卷积网络 3.1 公式 假设，卷积层的kernel size为H×W，channel数为D，并以C通道特征图作为输入，使用 表示三维卷积kernel， 表示空间分辨率U×V和C通道的输入特征...形式上，对于每个滤波器 ，设 是融合的3D kernel， 是得到的偏差项， 和 分别是1×3和3×1层对应滤波器的kernel，有 然后可以很容易地在任意的滤波器 上得到验证...如图5a所示，对于标记为corner的曲线，从每个3×3 kernel的4个corner中随机选择权值，并将其设为零，以获得每个卷积层给定的全局稀疏比。...值得注意的是，正方形、水平和垂直kernel对应位置的权值有可能出现符号的相反增长，因此加起来可能会产生更大或更小的幅度。但都可以观察到一个一致的现象，即模型总是学会增强每一层的skeleton。
论文中提到，在VGG，GoogLeNet 和残留网络等最新的网络体系结构中，最常用的卷积滤波器大小为，如果使用上一节提到的二值权重，有个模板，但如果使用三值权重就有个模板，它的表达能力比二值权重强很多。...等式三 给定一个就能确定一组参数，有了等式(3)之后原始的问题即等价于： ? 等式四 其中并且表示在里面的元素个数。是一个只和有关的一个独立常量。...等式六 由于这个式子需要迭代才能得到解（即不断的调和），会造成训练速度过慢，所以如果可以提前预测权重的分布，就可以通过权重分布大大减少阈值计算的计算量。...-卷积分组数、channel_shuffle-通道混合标志、shuffle_groups-通道混合数（本层需与上一层分组数保持一致)、last_relu｜last_bin-尾层卷积输入是否二值(二值:last_relu...另外值得一提的是权值三值化并没有完全消除乘法器，在实际进行前向传播的时候，它需要给每一个输出乘以scale参数，然后这个时候的权值是(-1,0,1)，以此来减少乘法器的数目。 7.
// 该卷积层总的权重元素个数（权重元素个数等于输入数据的通道数/分组数*卷积核个数*卷积核的二维尺寸，注意因为每一个卷积核是同时作用于输入数据 // 的多个通道上的，因此实际上卷积核是三维的...(等于卷积核个数,有多少个卷积核，最终就得到多少张特征图，每张特征图是一个通道) l.out_c = n; l.outputs = l.out_h * l.out_w * l.out_c...// 图片也是多通道的，有多少组卷积核就有多少组通道，每个分组后的卷积核得到一张特征图即为一个通道） // 这里似乎有点拗口，可以看下分组卷积原理。...，为进行格式重排后的输入图像数据 ** 输出data_col的元素个数与data_im个数不相等，一般比data_im个数多，因为stride较小，各个卷积核之间有很多重叠， ** 实际data_col...所以在计算训练参数个数时，一定要注意每一个卷积核的实际 // 训练参数需要乘以输入通道数。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...有以下两种操作： 256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 256维的输入先经过一个1×1×64...我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...有以下两种操作： 256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 256维的输入先经过一个1×1×64...我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...dilated conv原论文中的结构如图所示： 上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。这种操作被称为 “DepthWise convolution” ，缩写“DW”。...另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...dilated conv原论文中的结构如图所示： 上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...有以下两种操作： 256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 256维的输入先经过一个1×1×...我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...有以下两种操作： 256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 256维的输入先经过一个1×1×64...另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...dilated conv原论文中的结构如图所示： 上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。
不同的是，我们不必人工设计这些算子，而是使用随机初始化，来得到很多卷积核（算子），然后通过反向传播，优化这些卷积核，以期望得到更好的识别结果。...上面的卷积过程，没有考虑彩色图片有rgb三维通道（Channel），如果考虑rgb通道，那么，每个通道，都需要一个卷积核： 当输入有多个通道时，我们的卷积核也需要有同样数量的通道。...以上图为例，输入有RGB三个通道，我们的就卷积核，也有三个通道，只不过计算的时候，卷积核的每个通道，在对应通道滑动（卷积核最前面的通道在输入图片的红色通道滑动，卷积核中间的通道在输入图片的绿色通道滑动，...卷积核最后面的通道在输入图片的蓝色通道滑动），如果我们想将三个通道的信息合并，可以将三个通道的计算结果相加得到输出。...池化 池化（Pooling），有的地方也称汇聚，实际是一个下采样（Down-sample）过程。由于输入的图片尺寸可能比较大，这时候，我们需要下采样，减小图片尺寸。
; // 每一个卷积核元素个数（包括l.c（l.c为该层网络接受的输入图片的通道数）个通道上的卷积核元素个数总数，比如卷积核尺寸为3*3, // 输入图片有3个通道，因为要同时作用于输入的3个通道上...这引出第二个原因；2）计算成本是降低了，但存储空间需求急剧增加，想想每一层都有l.batch张图，且每张都是多通道的， // 重排后其元素个数还会增多，这个存储量搁谁都受不了，如果一个batch有...128张图，输入图片尺寸为400*400，3通道，网络有16层（假设每层输入输出尺寸及通道数都一样），那么单单为了存储这些重排结果， // 就需要128*400*400*3*16*4/1024/1024...此外，之所以是27行，是因为卷积核尺寸为3*3，而上一层的输出即本层输入有3个通道， ** 为了同时给3个通道做卷积运算，需要将3个通道上的输入一起考虑，即得到3*3*3行，4列是因为对于对于...是的，但是考虑到要同时作用到3个通道上，所以实际一个卷积核有9*3=27个元素。
参数（权重）共享机制：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w_0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的。...卷积神经网络 单通道输入，单卷积核 单通道输入c_{in}=1，单个卷积核c_{out}=1；输入时55的矩阵，卷积核是33 对应位置上的元素相乘再相加 计算顺序：从左到右，从上到下 ?...= 1)，并回到当前行的行首位置 继续选中新的感受野元素区域，与卷积核运算得到输出-1。 ? 多通道输入，单卷积核 一个卷积核只能得到一个输出矩 阵，无论输入X的通道数量。...需要注意的情况是 卷积核的通道数必须和输入X的通道数量进行匹配 卷积核的第i个通道和X的第i个通道进行计算，得到第i个中间矩阵 上面的步骤看做是单通道和单卷积核的计算过程，再把中间矩阵对应元素依次相加...多通道输入，多卷积核 当出现多个卷积核，第i的卷积核与输入X运算之后得到第i个输出矩阵 全部的输出矩阵在通道维度上进行拼接stack操作，创建输出通道数的新维度 ?
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...dilated conv原论文中的结构如图所示： 上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。
1. 前言 Depthwise卷积在设计更轻量高效的网络中经常被使用，但人们通常都忽略了Depthwise卷积中的卷积核大小（通常都是使用3x3）。...MixConv设计策略 MixConv模块还有很多参数没有实际确定 3.1 Groups分组数 进行MixConv需要对通道做分组，分配给不同大小的卷积核。...3.2 KernelSize卷积核大小 卷积核大小虽然能随意设计，但还是有一定前提的。...(x, dim=1) return x 首先通过splitchannels这个方法，得到每个kernel size对应的通道数。...再用一个for循环，把每个不同kernel size的卷积模块，添加到ModuleList容器中 在前向传播里面，先是调用torch.split方法对输入在通道维度上做分离，通过一个列表，保存所有卷积得到的张量
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...有以下两种操作： 1、256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 2、256维的输入先经过一个1...我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上...上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。
总计4个输入通道 图1：一个4通道的输入数组，覆盖了6个时间间隔 尽管输入数据看起来像二维，但只有一个维度是空间的。我们期待从本地相邻阈值中找到模型，而不是跨越本地相邻值的通道变量。...这次我们有4个输入通道，我们的卷积核也会用4个通道初始化。所以尽管我们使用了1D 卷积 但是我们有一个2D 卷积核！...由于我们随着时间的推移得到时间通道，1D 卷积对于本地时间模型的选择非常有效。 Conv2D 多通道输入 彩色图像也是多通道空间数据的一个非常好的例子。...由于我们在最终要得到所有通道值的求和，每个内核实际上是在观察跨越所有通道的模式。...groups 用来设置输入通道的数量，从而给出深度可分离卷积。
我们发现滤波器可以学到期望的变换并正确的增强图像，图5可以看到动态增强后的图像纹理。 ?...二、分类阶段 从增强阶段得到的输出图像I’作为分类网络（ClassNet）的输入，分类网络最后的卷积层和分类层之间有全连接层，全连接层和C分类层的参数使用预训练的网络进行微调(fine-tuning) 。...一、增强阶段 首先提取K种图像增强算法中预训练好的滤波器，对于给定的输入亮度图像Y，这些滤波器\({f_{\Theta ,k}}\)卷积上输入图像可得\({Y_k}’ = {f_{\Theta ,k}}...(Y),k \in K\),由于有些基于学习的增强得到的结果不如原始图像，因此我们引入一个恒等滤波器（K+1）来产生原始图像，并比较了两种不同的权重(1)设置相同的权值\(1/K\);(2)根据MSE给出权重...增强后的图像误差最小则权值最大，反之亦然。同时，我们也比较了相同权值的情况，然后发现基于MSE的权值能得到更好的结果。与方法2类似，这边也将原始图像卷积上一个恒等滤波器（K+1），权值为1。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
