卷积神经网络
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卷积的参数计算
假设一个卷积层的输入的特征图（feature maps）数量（input channels）为“n”，输出为特征图数量为“m”，卷积核（kernel size）为“k”。假设我们处理的是一个2D的卷积操作，卷积层对应的输入的参数量为k * k * n，与此同时，由于输出为m通道的特征图数量，为了映射到输出卷积层需要学习（k * k * n）* m个参数，但是…
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CNN中卷积的意义
在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征，然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看，人工找的特征并不总是好用。有时多了，有时少了，有时选的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里）。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。 如果有人说，任何特征都是从图像中提取的…
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tensorflow中卷积、转置卷积具体实现方式
卷积和转置卷积，都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式，就会影响到计算结果，所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用。 一、卷积 举例说明： X： 1 2 3 4 5 6 7 8 …
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卷积核的参数量和计算量
卷积计算量 通常只看乘法计算量： 标准卷积方式 C代表通道数，Ci输入通道数，C0为输出通道数。H*W为长宽 如下图；当前特征图Ci * H * W ,把特征图复制C0个，分别与3*3*Ci的卷积核进行卷积，输出特征图大小C0 * H * W, 用C0个3*3*Ci的卷积核进行卷积操作，所以参数量为3*3*Ci*C0，在H*W的特征图上操作，故计算量为…
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pytorch转置卷积(反卷积)参数说明，尺寸输入输出的计算
函数构造： class ConvTranspose2d(_ConvTransposeMixin, _ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, di…
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卷积层计算 feature maps 和中间结果内存访问次数， mac（memory access cost-内存使用量）计算方法
卷积层计算 feature maps 和中间结果内存访问次数 卷积层的输入是 224x224x3 ，把所有这些值读出来需要访问 150,528 次内存。 如果卷积核是 KxKxCout ，还要乘上这个系数（因为每次卷积都要访问一遍）。 以 stride=2, 卷积核个数为32为例，输出的 feature map 尺寸为 112x112x32，共计 401,4…
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FCGF-基于稀疏全卷积网络的点云特征描述子提取(ICCV2019)
作者：千百度 点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 论文: Fully Convolutional Geometric Features 标签: ICCV 2019; feature, match, registration 作者: Christopher Choy,Jaesik Park, Vladlen Koltun 机构: Stan…
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总结了6种卷积神经网络压缩方法
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）…
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【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前景后景的图像分割技术不同，语义分割则不仅是区分每个像素的…
