深度学习·理论篇(2023版)·第011篇卷积神经网络计算公式与参数量频域计算：卷积计算详解+卷积层全连接层池化层参数量计算+计算频域卷积
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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前后景，更需要将其所属类别预测出来，属于像素...
总结了6种卷积神经网络压缩方法
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）转化为一个精简的小模型。按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要...
卷积神经网络入门
Net Large Scale Visual Recognition Challenge 国际图像分类领域竞赛 LeNet（深度：5，又名LeNet-5） LeNet的网络结构，麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件 输入尺寸：3232 卷积层：3个 降采样层：2个 全连接层：1个 输出：10个类别（数字0-9的概率） Input (3232) 输入...
resnet(3)------卷积层与激活函数与池化层
文章目录 一. 卷积层二. 激活函数1. Sigmoid函数2. tanh函数3. Relu函数 三. 池化层 一. 卷积层 上一篇文章我们讲到过可以通过控制卷积层的个数来提取图像的不同特征，但是事实上卷积是一种线性运算，更准确的说是一种线性加权运算，而线性运算是可以叠加的，也就是说假设我们用的Resnet50网络，那么这50个卷积层就退化成了一个很复杂的线性网络，但是无论他怎么复杂，他都是一个线性...
卷积神经网络架构综述
A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks (arxiv.org) 度卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 的超强学习能力主要是通过使用多个非线性特征提取阶段实现的，这些阶段能够从数据中自动学习分层表征。近来，深度 CNN 架构在挑战性...
pytorch笔记（九）转置卷积、膨胀卷积
Transposed Convolution （转置卷积） 别名：Fractionally Strided Convolution （小数步长的卷积）、Deconvolution（逆/反卷积） 作用：upsampling（上采样） 模拟： PS:不是恢复原始值（因为一般情况下矩阵不可逆，无法等式左右两边同乘矩阵的逆得到原始矩阵) 转置卷积的运算步骤: 在输入特征图的像素间填充 stride−1行列0 ...
【CBAM||目标识别||注意力机制||gated卷积】Convolutional Block Attention Module
这篇是2018年的paper，已经有很多中文资料可以学习，因而不做重复工作~记录一下核心要点，后续可阅。【学习资源】CBAM：卷积注意力机制模块 【学习资源】论文阅读-CBAM: Convolutional Block Attention Module CBMA:卷积注意力机制模块- 结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。 给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独...
卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解
1、卷积层 作用：提取图像特征，学习卷积核权重，根据目标函数提取想要的特征 卷积核作用： 降维或者升维，实现跨通道的交互和信息整合以较小的参数代价加深加宽了深度学习网络层数，加入更多的非线性信息 2、池化层 作用： 特征不变性-使模型更加关注某些特征而不是具体位置，筛选重要特征特征降维-使得模型可以抽取更广范围特征防止过拟合发生 3、全连接层 作用： 全连接层相当于一个分类器，卷积层、池化层和激活层...
卷积神经网络kernel/filter/stride
【关于神经网络的学习】 【参考】：卷积核filter和kernal的区别 - 一杯明月 - 博客园 (cnblogs.com) 【参考】：(1条消息) 卷积神经网络的卷积核（kernel）、输入尺寸（input）、步长（stride）、填充（padding）关系_MAR-Sky的博客-CSDN博客_padding stride 卷积核 卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。kernel...