开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

卷积层如何接受6个输入并给出16个输出？

卷积层是深度学习中常用的一种神经网络层，用于提取输入数据的特征。在卷积层中，输入数据通过卷积操作与一组可学习的滤波器进行卷积运算，从而得到输出特征图。

对于给定的输入数据，卷积层如何接受6个输入并给出16个输出的过程如下：

输入数据：卷积层接受一个输入数据，该输入数据可以是一个图像、一个音频信号或其他类型的数据。假设输入数据的维度为（C_in, H_in, W_in），其中C_in表示输入通道数，H_in和W_in表示输入数据的高度和宽度。
滤波器：卷积层包含一组可学习的滤波器，每个滤波器都是一个大小为（C_in, K, K）的张量，其中K表示滤波器的大小。在本例中，滤波器的大小为（6, 3, 3），即每个滤波器有6个通道，每个通道的大小为3x3。
卷积操作：对于每个滤波器，将其与输入数据进行卷积操作。卷积操作是通过滑动滤波器窗口在输入数据上进行计算得到的。具体而言，滤波器窗口以步长（stride）为1在输入数据上滑动，对于每个位置，将滤波器与输入数据的对应位置进行逐元素相乘，然后将所有元素相加得到一个标量值，作为输出特征图的对应位置的值。
输出特征图：对于每个滤波器，卷积操作将生成一个输出特征图。在本例中，使用了16个滤波器，因此最终会生成16个输出特征图。每个输出特征图的维度为（H_out, W_out），其中H_out和W_out表示输出特征图的高度和宽度。

总结起来，卷积层接受6个输入并给出16个输出的过程是通过对输入数据应用一组大小为（6, 3, 3）的滤波器进行卷积操作得到的。这样可以提取输入数据的不同特征，并生成16个输出特征图。在实际应用中，卷积层常用于图像识别、物体检测、语音识别等任务中。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI计算平台：https://cloud.tencent.com/product/tcaplusdb
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云视频智能分析：https://cloud.tencent.com/product/vca
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/tencent-meta-universe

相关搜索:如何在计算后获得输入并给出输出如何一个接一个地接受两个输入，并使第二个输入与第一个输入输出不同？如果代码接受多个输入，对每一个输入执行相同的函数，并一次性为输出提供所有函数，我如何才能干掉它呢？jsp中查看数据库 js 正则表达方式 js生成rsa秘钥 js带问号的文件夹 jsp上的日期控件 js中修改支付接口 jsf如何修改语言

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

全连接网络到卷积神经网络逐步推导（组图无公式）

摘要：在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。

02

全连接网络到卷积神经网络逐步推导（组图无公式）

摘要：在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。

03

全卷积神经网络(FCN)

上期我们一起学习了，关于传统的目标检测算法的大致思路，通常是利用滑动窗口进行选取目标候选框，然后利用一些算法进行特征提取，最后再扔到分类器中去检测分类，这样效率上来说是比较低的。

04

使用Keras进行深度学习(二): CNN讲解及实践

前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），

04

卷积神经网络(CNN)基础介绍

本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。

02

【图像分割模型】从FCN说起

今天要说的是占据了图像分割编解码结构大半江山的Fully Convolutional Network（FCN）。

01

基于卷积神经网络的图像识别

视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。

05

FCN语义分割_卷积神经网络可用于分割吗

CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。

03

SPPNet算法解析

沿着RCNN的思路，我们继续探索目标检测的痛点，其中RCNN使用CNN作为特征提取器，首次使得目标检测跨入深度学习的阶段。但是RCNN对于每一个区域候选都需要首先将图片放缩到固定的尺寸（224*224），然后为每个区域候选提取CNN特征。容易看出这里面存在的一些性能瓶颈：

04

基于Fast R-CNN的FPN实现方式及代码实现细节(未完待续)

基于传统的方法，先要进行区域建议的生成，然后对每个区域进行手工特征的设计和提取，然后送入分类器。在Alexnet出现后，CNN的性能比较好，不但可以学习手工特征还有分类器和回归器。CNN主要用来提取特征，SS提取出的最小外接矩形可能不精准，这样的话就需要Bounding Box回归对区域的位置进行校正。输入图片SS算法算法生成区域，然后到原图里面截取相应的区域，截出的区域做了稍微的膨胀，把框稍微放松一点，以保证所有物体的信息都能进来，然后做一下尺寸的归一化，把尺寸变成CNN网络可接受的尺寸，这样的话送到所有的CNN网络，这个CNN是Alexnet，然后对每个区域分别做识别得到了人的标签，和传统方法相比这里是用CNN提取特征。

00

[译] 用于语义分割的全卷积网络FCN（UC Berkeley）题目：用于语义分割的全卷积网络摘要1. 引言2. 相关工作3. 全卷积网络4 分割架构5 结果6 结论附录A　IU上界附录B　更多的结果

题目：用于语义分割的全卷积网络文章链接：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》arXiv:1411.4038 （转载请注

07

用于语义分割的全卷积网络

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相

05

人脸识别系统设计实现:P-NET的基本原理

最近耗费了巨大的心思为客户设计了人脸识别系统。这是我第一次利用人工智能技术为客户和自己产生收益。虽说人脸识别技术到目前为止已经非常成熟，但从“知行合一”的角度而言，很多人并没有真正掌握其根本原理，之所以有这个结论是因为，我相信绝大多数技术工作者自己无法通过编码来实现一套可商用的人脸识别系统，对技术而言，你做不到就等于你不懂。

03

全卷积神经网络 fcn 学习笔记

本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。

07

由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

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，用于恢复减少的维数。那么，转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢，笔者根据最近的预研项目总结出本文。

教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

作者：Ahmed Gad 机器之心编译参与：张倩、思源我们常使用深度学习框架构建强大的卷积神经网络，这些框架不仅能轻松调用卷积运算，同时还以矩阵乘法的方式大大提升了并行计算效率。但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。卷积神经网络（CNN

03

深度学习500问——Chapter04：经典网络解读（1）

LeNet-5是由LeCun 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（Convolutional Nerual Network，CNN）[1]，其命名来源于作者LeCun的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。

01

Keras 搭建图片分类 CNN （卷积神经网络）

构建卷积层。用于从输入的高维数组中提取特征。卷积层的每个过滤器就是一个特征映射，用于提取某一个特征，过滤器的数量决定了卷积层输出特征个数，或者输出深度。因此，图片等高维数据每经过一个卷积层，深度都会增加，并且等于过滤器的数量。

01

卷积神经网络超详细介绍

上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。

03

【项目.源码】深度学习实现任意风格任意内容的极速风格迁移

风格迁移是一个很有意思的任务，通过风格迁移可以使一张图片保持本身内容大致不变的情况下呈现出另外一张图片的风格。本文会介绍以下三种风格迁移方式以及对应的代码实现：

02

目标检测（Object detection）

这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。

01

一文读懂胶囊神经网络

Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法发明人，他和他的团队提出了一种全新的神经网络，这种网络基于一种称为胶囊（capsule)的结构，并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。

02

教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络

在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。

02

全卷积网络之FCN图像语义分割

图像语义分割是图像处理和机器视觉技术中的重要一环，旨在对图像中的每个像素进行分类。与普通的分类任务不同，语义分割任务输出与输入大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。语义分割常被应用于人脸识别、物体检测、医学影像、卫星图像分析、自动驾驶感知等领域。

01

“重参数宇宙”再添新成员：RepMLP，清华大学&旷视科技提出将重参数卷积嵌入到全连接层

code: https://github.com/DingXiaoH/RepMLP（核心code已开源）

02

卷积神经网络-目标检测

其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。

01

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

从1989年LeCun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止，它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后，最近6年以来，卷积神经网络得到了急速发展，在很多问题上取得了当前最好的结果，是各种深度学习技术中用途最广泛的一种。在本文中SIGAI将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程。

01

深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(二)

Each layer of data in a convnet is a three-dimensional array of size h × w × d, where h and w are spatial dimensions, and d is the feature or channel dimension. The first layer is the image, with pixel size h × w, and d color channels. Locations in higher layers correspond to the locations in the image they are path-connected to, which are called their receptive fields.

02

PyTorch 学习 -4- 模型构建

Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。

02

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。

02

CNN笔记：通俗理解卷积神经网络

2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。

01

【深度学习最精炼中文讲义】前馈与卷积神经网络详解，复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》报告分享02（附报告pdf下载）

【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，

08

SPP-Net 是怎么让 CNN 实现输入任意尺寸图像的？

ECCV2014 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

04

12张动图解析深度学习中的卷积网络

来源：机器人圈本文长度为2178字，建议阅读4分钟本文通过12张动图为你介绍深度学习中的卷积网络。现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。为了简单起见，我仅关注二维卷积。卷积(Convolutions) 首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1 内核大小：内核大小定义了卷积的视野。二维的常见选择是3——即3x3像素。步幅：步幅定义了遍历图像时

09

【TS深度学习】时间卷积神经网络

在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。

01

深入卷积神经网络：高级卷积层原理和计算的可视化

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。这些层中的每一层都有不同于原始卷积层的机制，这使得每种类型的层都有一个特别特殊的功能。

02

卷积神经网络VGG16这么简单，为什么没人能说清？

很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，包括很多深度学习框架官方给出的案例，给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神，但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂，模凌两可。比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：

01

一文带你认识深度学习中不同类型的卷积

卷积（convolution）现在可能是深度学习中最重要的概念。靠着卷积和卷积神经网络（CNN）,深度学习超越了几乎其它所有的机器学习手段。这篇文章将简要地概述一下不同类型的卷积以及它们的好处是什么

09

说到深度学习架构中的预测编码模型，还得看PredNet

本文中，作者对经典预测编码模型和深度学习架构中的预测编码模型进行了简单回顾，其中重点介绍了用于视频预测和无监督学习的深度预测编码网络 PredNet 以及基于 PredNet 进行改进的一些版本。

03

GhostNet: More Features from Cheap Operations论文解析

由于内存和计算资源有限，很难在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNN）。特征图中的冗余是那些成功的CNN的重要特点，但很少在神经体系结构设计中进行研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，可以通过简单的操作生成更多的特征图。基于一系列内在的特征图，我们应用了一系列简单的线性变换以生成许多ghost特征图，这些ghost特征图可以充分揭示内部特征的信息。提出的Ghost模块可以作为即插即用组件来升级现有的卷积神经网络。Ghost boottlenecks 旨在堆叠Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。实验表明：我们的GhostNet可以实现比MobileNetV3更高的识别性能（例如75.7％top-1精度）。

04

《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》论文阅读

这篇论文是拿到了CVPR2015 best paper候选的，在图像分割领域是一篇开山力作。

02

PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】

前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络，也就是DNN，其源起于MLP网络，经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持，使得网络在层数深的情况下能够有效训练，并大大增强了网络的信息表达能力（神经网络模型本质上是在拟合一个相对复杂的映射函数，随着网络层数的增加，能拟合逼近的映射函数可以越复杂，意味着信息表达能力越强）。

05

每日一学——卷积神经网络

注：该篇幅参考斯坦福大学的教程，有兴趣的朋友可以去阅读。卷积神经网络（CNN）卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。那么有哪些地方变化了呢？卷积

08

卷积神经网络就是这么简单就能学会

卷积神经网络和前几次介绍的神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再进行激活函数运算。整个网络依旧是一个可导的评分函数：该函数的输入是原始的图像像素，输出是不同类别的评分。在最后一层（往往是全连接层），网络依旧有一个损失函数（比如SVM或Softmax），并且在神经网络中我们实现的各种技巧和要点依旧适用于卷积神经网络。

02

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGG)

在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个非常小的(3×3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了全面的评估，这表明通过将深度提升到16-19个权重层，可以显著改善先前的配置。这些发现是我们提交的ImageNet挑战赛的基础，我们的团队在定位和分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表现可以很好地推广到其他数据集，在这些数据集上，他们可以获得最先进的结果。我们已经公开了两个性能最好的ConvNet模型，以便进一步研究如何在计算机视觉中使用深度视觉表示。

00

【数据挖掘】卷积神经网络 ( 池化 | 丢弃 | 批量规范化 | 卷积神经网络完整流程示例 | 卷积 | 池化 | 全连接 | 输出 | 卷积神经网络总结 )

② 池化过程 : 将图像分割成一块块小区域 , 每个区域只取一个值 , 取该区域的最大值采样 , 或平均值采样 ;

01

DilatedNet - 扩张卷积（语义分割）

这次，对来自普林斯顿大学和英特尔实验室的Dilated Convolution一文进行了简要回顾。扩张卷积的思想来自小波分解。它也被称为“atrous convolution”，“algorithmeàtrous”和“hole algorithm”。因此，如果我们能够将它们转变为深度学习框架，那么可以认为过去的任何想法仍然是有用的。

02

【专知-PyTorch手把手深度学习教程02】CNN快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。值国庆佳节，专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创作的-PyTorch教程学习系列, 今日

北大联合UCLA发表论文：9头以上Transformer就能模拟CNN！

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。 Visual Transformer（ViT）在计算机视觉界可以说是风头无两，完全不使用卷积神经网络（CNN）而只使用自注意力机制的情况下，还可以在各个CV任务上达到sota。研究结果也表明，

02

图像识别与卷积神经网络

卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。本文结合Tensorflow：实战Google深度学习框架，讲述卷积神经网络常用数据集，介绍卷积网络的结构思想，以及通过TensorFlow实现其设计。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭