我想在pytorch中创建一个用于二进制图像分类的完全卷积网络，它可以采用动态输入图像大小，但从概念上讲，我不太理解将最终层从完全连接层更改为卷积层的想法。Here和here 都表示，这可以通过使用1x1卷积来实现。 假设我有一张16x16x1的图像作为CNN的输入。经过几次卷积后，输出为16x16x32。如果
浏览 25提问于2019-03-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用神经网络将图像块分类为10个不同的类别。我的想法(从this文章中借用)是使用预先训练的VGG网络的前5层，并对这个编码器应用1x1卷积。=True)) 如何添加一个层来将每个激活分类到n_classes中<
浏览 9提问于2019-10-12得票数 3
1回答
我当时正在读一篇像样的论文，我碰到了一个部分(page3，table1，分类器)，其中特征映射上使用了卷积层，以便作为内部过程的一部分产生二进制分类输出。因为我是个菜鸟，当有人跟我谈论分类时，我会自动与FCs和softmax相结合，我开始怀疑……这有可能做吗？真的可以用卷积层来对二元结果进行分类吗？整个概念激发了我的想象力，我坚持要得到答案.为了分类目的，使用<e
浏览 2提问于2021-05-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在阅读乔纳森·龙( Jonathan Long)、埃文·谢尔哈默( Evan Shelhamer)和特雷弗·达雷尔( Trevor Darrell )的论文“完全卷积网络用于语义分割”，我想了解为什么它可以用于语义切分让我们看一下fcn-32s体系结构，它包括两个阶段:特征提取阶段(卷积1-1-> feature 5)和特征分类阶段(fc6->score_fr)。与一般的分类网络相比，主要不同的是第二阶段。在fc7中，FCN-32s用完
浏览 2提问于2017-01-23得票数 3
回答已采纳
1回答
我对将1x1卷积等同于完全连通层的概念感到困惑。下面是一个简单的例子，一个1x1卷积的两个输入通道，每个大小为2x2，以及一个输出通道。📷
唯一的方法，我可以联系到完全连接的层是说，有4个完全连接的层，一个在输入特征图中的每个位置(输入和输出颜色编码)。据我所理解，我的解释与网络中网络论文2013年林等人年一致，该论文将
浏览 0提问于2019-02-19得票数 2
回答已采纳
我目前正在阅读“网络中的网络”论文。“交叉信道参数池层也等价于具有1x1卷积核的卷积层。”如果你用数学和例子来回答的话，那将是非常感谢的。
请帮我~
浏览 0提问于2021-01-28得票数 2
回答已采纳
1回答
在GoogLeNet这样的DNN架构中，1x1卷积被大量使用。我理解使用它们的原因主要是降维，即如果之前的卷积层有C个通道，我可以使用C‘<C的1x1xC’卷积来减少通道的数量。然而，与减少前一层中的过滤器数量相比，这样做的好处是什么？例如，在GoogLeNet中有一个具有C=480输出通道的Max池化<
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
2回答
什么时候应该使用MLP conv层而不是普通的conv层？有共识吗？还是两者都试一试，看看哪一种表现更好，这是一种规范吗？我希望能更好地理解两者之间的区别。另外，哪个深度学习库支持MLP conv层？本文中使用的是网络中网络。
浏览 0提问于2018-07-19得票数 2
回答已采纳
我一直试图理解(但不幸的失败)如何在软件中实现图像上的卷积(具有高度、宽度、通道)。
我听说人们说他们的卷积实现使用GEMM，或者使用“直接卷积”，或者使用1x1内核。我觉得这很让人费解，也无法用很多不同的方式把它描述得到处都是--我以为我把像这样的典型卷积理解为图像上的数学运算，但当有人说他们用以下方式之一做conv2d时，这意味着什么呢？1x1核或1x
浏览 2提问于2020-10-23得票数 3
2回答
我正在尝试修改tensorflow超视距网络来分类小图像类，图像大小是60*60和3类。我使用tensorflow v0.12在Ubuntu14.04与泰坦X GPU。num_classes, is_training=phase_train,我用的是带tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数的交叉缠绕损失。训练结果为
这个结果是可以通过的</e
浏览 3提问于2016-12-22得票数 1
回答已采纳
1回答
创建全卷积网络
、、
我正在读这篇研究论文，下面是引用这篇论文的文章
这些网络的完全连接层具有fi的维度，并丢弃空间坐标。然而，，这些完全连接的层也可以被看作是具有覆盖其整个输入区域的内核的卷积。我不明白大胆的部分，但在互联网上做了一些研究后，我得出结论:如果我删除最后一层(即完全连接的层)，然后用三个1x1内核将最后一层(即删除完全连接层<
浏览 0提问于2018-09-06得票数 2
1回答
最大池层的输入输出通道数
、、、、
这就是吴荣奎在“课程深度学习专业”中他的汇集层视频中所描绘的：这就是他在“盗梦空间”网络视频中所画的：注意，在第一张幻灯片中，输入和输出通道的数量与池层独立地处理每个通道相同，因此产生的输出通道与输入中的输出通道一样多但在第二张幻灯片中，最大池的输出通道数和输入通道数是不同的:最大池的输入通道数为192条(包围橙色)，输出通道数为32条(包围红色)。在
浏览 0提问于2022-01-03得票数 0
我最近读到了严LeCuns对1x1卷积的评论：
在卷积网中，没有“完全连接的层”这样的东西。只有具有1x1卷积核的卷积层和一个完整的连接表。然后，您将得到一个输出向量的空间映射，而不是单个输出向量。每个向量在输入上的不同位置看到输入窗口。在这种情况下，“完全连接的层”实际上是
浏览 0提问于2016-07-17得票数 86
回答已采纳
1回答
我试图在标记的图像数据上实现一个UNet模型。数据集包含大约10,000幅图像及其各自的掩码(有色-RGB)。图像尺寸: 500×500×3
model = Conv2D(64,(3,3),strides=(1, 1),padding='same')(concat_5)
浏览 4提问于2020-11-14得票数 0
1回答
完全卷积网络故障理解
、、、
我试图遵循的方法，如何使用VGG-16进行一些语义分割。然而，本教程中有几个方面我不太清楚：
我不明白的是，第7层或第8层是什么？
浏览 2提问于2020-11-01得票数 0
回答已采纳
1回答
问题在于如何利用卷积神经网络这样的深度学习模型进行图像分类，该模型作为训练过程的一部分进行自动特征工程(使用卷积层)。对于纯图像分类/分割模型，有一个特征存储有意义吗？哪些特性应该存储在功能存储中？卷积层的输出？但是在训练过程中，它们不能被重用，因为在训练过程中，它们会被卷积层重建。
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
2回答
我看过博客文章，其中描述了如何使用谷歌的图像分类模型“盗梦空间”( Inception V3 )在图像中定位对象。有人能解释我如何在python中访问8x8x2048层的初始空间吗？然后使用1x1卷积将每个向量映射到类标签上？
谢谢!
浏览 2提问于2016-11-16得票数 2
回答已采纳
1回答
张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像的激活
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
回答已采纳
正如在 of PyTorch中给出的那样，图层Conv2d使用默认的1展开。kernel_size = 3, dilation = 0)nn.conv2d(in_channels = 3, out_channels = 64, kernel_size = 3)
还是在PyTorch扩张=1的情况下，与扩张卷积截面中给定的相同？
浏览 4提问于2017-04-18得票数 6
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
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
