Caffe Vision 层 - 卷积层 ConvLayer Caffe 的视觉层一般采用 images 作为输入，输出另一种 images....卷积层 Conv Layer Conv 层采用一组待学习的 filters 对输入图片进行卷积操作，每一个 filter 输出一个 feature map. ?...Caffe 提供了 Conv 层的 CPU 和 GPU 实现： 头文件 - ./include/caffe/layers/conv_layer.hpp CPU 实现 - ....参数说明 Conv 层在 Caffe 定义中涉及的参数：convolution_param. num_output(CoCoC_o) - filters 数 kernel_size - 指定的每个 filter...，分组到输入的一个子集subset 中.
从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！...卷积层参数说明 layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult...它的值等于上面的.prototxt文件中的 value的值，默认为0。...xavier诞生时并没有用relu做例子，但是实际效果中xavier还是和relu很搭配的。 xavier初始化定义为：定义参数所在层的输入维度为n，输出维度为m，那么参数将以均匀分布的方式在 ?...，那就选 average = (fan_in + fan_out) /2 参考 caffe中权值初始化方法 CNN数值——xavier
那么对于给定一个卷积神经网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量。对卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上。...网上有很多介绍如何计算卷积网络运算量的文章，基本都是介绍卷积还有全连接等一些常用的层是如何计算的，但很少有介绍反卷积层的运算量如何计算。...普通卷积层的运算量很多文章都已经讲过如何计算了，这里也重复讲下，为后面介绍反卷积的运算量做铺垫。...然后在前向过程中，对于每组的计算，权值首先需要转置一下，得到 的权值矩阵然后和输入对应的组数做乘法，然后得到输出对应的组的中间结果，然后每一组的中间结果再通过 col2im 回填到输出 feature...如果想更加详细的了解代码上的实现，读者可以参考MXNet中反卷积权值shape的推断部分，还有反卷积前向部分代码，或者一些推理框架，比如NCNN和MNN的实现。
Caffe 中的卷积中的效果不是很好，经常被人所诟病。首先来看看作者本人是怎么回答这个问题的。...作者当时只有2个月时间来写 Caffe 框架，马上要博士毕业答辩。所以没有对卷积进行深入优化，找了一个投机取巧的实现方法,将卷积变为矩阵乘法，矩阵运算有现成的优化库可以用。...这里来看看 Caffe 中是怎么实现卷积的。...Caffe中的卷积计算是将卷积核矩阵和输入图像矩阵变换为两个大的矩阵A与B，然后A与B进行矩阵相乘得到结果C（利用GPU进行矩阵相乘的高效性或CPU对应的一些库 MKL, ATLAS, OpenBLAS...卷积网络性能对比： https://github.com/soumith/convnet-benchmarks 从这个对比中可以看出 Caffe 的卷积效率不高。
反卷积与卷积 反卷积，顾名思义是卷积操作的逆向操作。 为了方便理解，假设卷积前为图片，卷积后为图片的特征。...卷积，输入图片，输出图片的特征，理论依据是统计不变性中的平移不变性（translation invariance），起到降维的作用。如下动图： ?...反卷积，输入图片的特征，输出图片，起到还原的作用。如下动图： ? 我们知道卷积结合池化的降维作用，将神经网络推向深度学习，开启神经网络的新世界，那么反卷积的作用呢？...Networks”，这篇论文主要工作就是用GANs生成图片，其中的generator和discriminator均采用深度学习，generator生成图片过程中采用的就是反卷积操作（当然discriminator...Tensorflow中反卷积的实现 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=’SAME’, data_format
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...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...转置卷积层最大的用途就是上采样了，刚刚我们说到在正常卷积中stride大于1时我们进行的是等距下采样，会让输出的size比输入小，而转置卷积层我们就会用stride小于1的卷积进行上采样，使输出的size...上采样最常见的场景可以说就是GAN中的生成器网络，如下图所示，虽然论文作者使用的是conv，但由于它的步长为1/2，所以代表的就是转置卷积层。...，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。
反卷积(Transposed Convolution)是一种图像上采样(UpSample)的方法，在DCGAN中用它来将随机采样的值转换为一张完整的图像。 DCGAN生成手写数字。...图片来源【5】 Transposed Convolution “反向卷积也叫转置卷积，它是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核(Kernel)，再进行正向卷积...反卷积的操作只是恢复了矩阵的尺寸大小，并不能恢复每个元素值。...arithmetic for deep learning Tensorflow中实现反卷积 假设我们令输入图像为： 卷积核(kernel)为： Case 1 如果要使输出的尺寸是5 x 5，步长stride...此时仍然不能生成尺寸为6x6的图片，Tensorflow会在左上再填充一行和一列0，填充后的输入为： 对input执行卷积核为3x3的卷积操作，结果如下： 反卷积动图效果 No padding,
在深度学习的过程中，很多神经网络都会用到各种卷积核来进行操作，那么我们就简单讲一下卷积的原理和实现过程。...那么卷积在神经网络中的作用是什么呢？一开始的传统神经网络是没有卷积层的，都是隐藏层加生全连接层的结构，这样在中间得到的特征都是线性的，不能提取到一个局部的特征。...二.反卷积 既然有卷积过程那么肯定也有反卷积的过程对不对。不然怎么进行卷积神经网络的反向传导呢？嘿嘿 反卷积通常用于将低维特征映射成高维输入，与卷积操作的作用相反。还是看图比较舒服是吧： ?...上图就是将卷积后的区域，反卷积后变成原来的矩阵，其实看推导看原理肯定是很烦很枯燥的，这里就不细说推导和原理了，那都是（线性代数）里的知识了，我们这里就讲讲怎么反卷积回去。 其实说来一句话就好了。...-------对于反卷积过程，采用卷积过程转置后的滤波器(参数一样，只不过把参数矩阵水平和垂直方向翻转了一下)，这样反着乘回去就行了。大家好好动笔体会一下这反卷积的神奇。
而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。...Dilated Convolution感受野指数级增长 对于标准卷积核情况，比如用3×3卷积核连续卷积2次，在第3层中得到1个Feature点，那么第3层这个Feature点换算回第1层覆盖了多少个Feature...第3层： 第2层： 第1层： 第一层的一个5×5大小的区域经过2次3×3的标准卷积之后，变成了一个点。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...但是又名反卷积（deconvolutions）的这种叫法是不合适的，因为它不符合反卷积的概念。
而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...Dilated Convolution感受野指数级增长 对于标准卷积核情况，比如用3×3卷积核连续卷积2次，在第3层中得到1个Feature点，那么第3层这个Feature点换算回第1层覆盖了多少个Feature...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...但是又名反卷积（deconvolutions）的这种叫法是不合适的，因为它不符合反卷积的概念。 转置卷积的动态图 ?
对于上采样+卷积操作，就是一个最近邻或者双线插值上采样到想要的feature map 空间大小再接一层卷积。...卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。 先来看下一般训练框架比如Caffe和MXNet卷积前向实现部分代码： Caffe: ?...https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/layers/deconv_layer.cpp#L25 看caffe里面反卷积的实现确实也是调用的卷积的后向传播实现...一般在用反卷积的时候都是需要输出大小是输入的两倍这样子，但是仔细回想一下卷积的输出大小计算公式： 如果根据这个公式反推， 假设 不能整除 的话，是会小于的，所以看MXNet[7]反卷积层的实现还有提供了一个的参数...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。
weight中，并生成一个bias； 上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和BN层，这里进行验证： 定义三个模型： 定义模型1 ： 一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as...这里模型1为conv+bn,这里对卷积层和BN层进行了初始化，特别是BN层的移动平均和方差初始化，因为这个数值默认初始化是0，是通过训练迭代出来的； 模型2为conv，并且我们用模型1的卷层权重去初始化模型...2； 模型3为conv，这里我们合并模型1的卷层和BN层，然后用合并后的参数初始化模型3； 如果计算没问题的话，那么相同输入情况下，模型2输出手动计算BN后，应该和模型1输出一样，模型1的卷积和bn合并后...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...合并Conv和BN层 在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3.
Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层，该层的好处是，直接输入原始图像信息就可以导入分析。...在案例中利用ImageData层进行数据转化，得到了一批数据。 但是笔者现在还有几个问题， 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息，不能在同一案例循环使用的是吧？...一、官方文档中的使用 在案例《Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition》官方文档中，用来作为数据导入的方法： transform_param...ImageDataLayer解析 caffe层解读系列——Data以及ImageData层用法 . ....Part2:caffe中DummyData层的使用 DummyData:虚拟数据，可以用这一层模拟预测过程.在官方案例中，借用DummyData层来较快完成预测任务。
本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积 本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。...对于上采样+卷积操作，就是一个最近邻或者双线插值上采样到想要的feature map 空间大小再接一层卷积。...卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。...https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/layers/deconv_layer.cpp#L25 看caffe里面反卷积的实现确实也是调用的卷积的后向传播实现...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。
卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。 卷积层 先谈一下卷积层的工作原理。 我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...而多个卷积核(一个卷积层的卷积核数目是自己确定的）滑动之后形成的Activation Map堆叠起来，再经过一个激活函数就是一个卷积层的输出了。...后面爆发是因为AlexNet在ImageNet比赛中拔得头筹，硬生生把误差变成去年的一半。从此卷积网络就成了AI的大热点，一大堆论文和网络不断地发挥它的潜能，而它的黑盒性也不断被人解释。...即越深，提取的特征也就越多。 Google提出了一个项目叫Deepdream，里面通过梯度上升、反卷积形象的告诉我们一个网络究竟想要识别什么。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！
在计算机视觉中，卷积是最重要的概念之一。同时研究人员也提出了各种新的卷积或者卷积组合来进行改进，其中有的改进是针对速度、有的是为了加深模型、有的是为了对速度和准确率的trade-off。...Convolution 下图是一个单通道卷积操作的示意图： ? 在深度学习中，卷积的目的是从输入中提取有用的特征。...在图像处理中，卷积滤波器的选择范围非常广，每种类型的滤波器（比如Sobel算子、Canny算子等）都有助于从输入图像中提取不同的方面或者特征，比如水平、垂直、边缘或对角线等特征。...而在CNN中，不同的特征是通过卷积在训练过程中自动学习得到的filter的权重得到的。卷积具有权重共享和平移不变性的优点。 下图是一个单filter的卷积的示意图： ?...Grouped Convolutions 组卷积最初是在AlexNet中提出的，之后被大量应用在ResNeXt网络结构中，提出的动机就是通过将feature 划分为不同的组来降低模型计算复杂度。
这种方法可以去掉一部分图像中的模糊，但是噪声和饱和会引起视觉伪影，这与我们对维纳反卷积的理解是一致的。...图像反卷积神经网络（DCNN） 这个网络可以表示为： image.png 其中，Wl是第（l-1）层到第l层的权值映射，b l-1为偏差。...我们的网络包含两个隐藏层，类似于可分离核的反转设置。第一个隐藏层h1使用38个大规模一维核，大小为121*1.第二个隐藏层h2使用38个 1*121的卷积核对应着h1中的38个映射。...个特征映射，输入图像卷积512内核的大16*16送入隐层中。...将反卷积CNN的最后一层与去噪CNN的第一层网络相连接，合并1*1*36的核及512个16*16的核产生512个大小为16*16*36的核，在结合两个模块的时候没有非线性特征，合并后权值的数量增加，我们将对其进行微调
这里我参照Caffe中的Siamese文档， 以LeNet为例，简单地总结下Caffe中Siamese网络的prototxt文件的写法。 1....Slice层 Slice层是Caffe中的一个工具层，功能就是把输入的层(bottom)切分成几个输出层(top)。...共享层 后面的卷积层，Pooling层，Relu层对于两路网络是没有区别的，所以可以直接写好一路后，复制一份在后面作为另一路，不过得将name，bottom和top的名字改成不一样的(示例中第二路的名字都是在第一路对应层的名字后面加了个...Caffe里是这样实现的:在每路中对应的层里面都定义一个同名的参数，这样更新参数的时候就可以共享参数了。如下面的例子: ......上面例子中，两路网络对应层都定义了ip2_w的参数，这样训练的时候就可以共享这个变量的值了。
这次绕不过去了，就顺便研究了一下Caffe对LMDB的使用，一些心得写下来和大家分享一下。提取特征的内容下一篇再写。 Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。...LMDB数据库只有一个文件，你的介质有多块，就能复制多快，不会因为文件多而慢如蜗牛。 Caffe中的LMDB数据 接下来要介绍Caffe是如何使用LMDB存放数据的。...Caffe中的LMDB数据大约有两类：一类是输入DataLayer的训练/测试数据集；另一类则是extract_feature输出的特征数据。...Caffe中读写LMDB的代码 要想知道Caffe是如何使用LMDB的，最好的方法当然是去看Caffe的代码。Caffe中关于LMDB的代码有三类：生成数据集、读取数据集、生成特征向量。...读取数据集 Caffe中读取LMDB数据集的代码是DataLayer，用在网络的最下层，提供数据。DataLayer采用顺序遍历的方式读取数据，不支持打乱数据顺序，只能随机跳过前若干个数据。
在FCN、U-net等网络结构中，我们见识到了上采样这个东西。 图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。...最大的区别在于反卷积过程是有参数要进行学习的（类似卷积过程），理论是反卷积可以实现UnPooling和unSampling，只要卷积核的参数设置的合理。...https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276 可视化的结果： 图（a）是输入层； 图（b）是14*14反卷积的结果； 图（c）是28...*28的UnPooling结果； 图（d）是28*28的反卷积结果； 图（e）是56*56的Unpooling结果； 图（f）是56*56反卷积的结果； 图（g）是112*112 UnPooling的结果...； 图（h）是112*112的反卷积的结果； 图（i）和图（j）分别是224*224的UnPooling和反卷积的结果。
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