最近,在看caffe源码时,偶然在网上看到一个问题?觉得挺有意思,于是,仔细的查了相关资料,并将总结写在这里,供大家迷惑时,起到一点启示作用吧. 问题的题目是CNN中的一个卷积层输入64个通道的特征子图,输出256个通道的特征子图,那么,该层一共包含多少个卷积核? 对于上面这个问题,目前有两种答案,每一种答案的区别是所基于的卷积核的维度不同而导致的.下面是两种答案的解析过程: 第一种答案:卷积核是二维的(caffe源码中以卷积核二维转化成相应矩阵),那么就需要64*256个卷积核来对输入特征子图

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

目录 写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet--2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Gro

https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdf caffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和feature map矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵 jiayangqing自己也分析了为何要做这种转换,如下图 具体的优化过程如下图: 在caffe中是通过conv_im2col_cpu函数来实现,conv_im2col_cpu(/include/caffe/vision_la

一.[用Python学习Caffe]2. 使用Caffe完成图像目标检测 标签: pythoncaffe深度学习目标检测ssd 2017-06-22 22:08 207人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(22)  深度学习(12)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   2. 使用Caffe完成图像目标检测 本节将以一个快速的图像目标检测网络SSD作为例子,通过Python Caffe来进行图像目标检测. 必须安装windows-ssd版

来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g n n * h2/g)*g squeezenet 单元名字为fire_module, 先用一个1

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出,结合训练过程进行剪枝,不仅能准确地剪枝,还能继续训练,使网络权重更平滑,是个很不错的工作   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.09224 论文代码:https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet Introduction   De

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

1.Forward_cpu conv_layer.cpp template <typename Dtype> void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // blobs_声明在 layer.hpp 中,vector<shared_p

占坑,记录 1.lenet-5的结构以及部分原理 2.caffe对于lenet-5的代码结构 图一 图一是整个LeNet-5的结构图,要点有:convolutions.subsampling.full connection.gaussian connection. 要点拆分: 1.convolution 是卷积操作,对应的概念有卷积核.特征图.权值共享. 图二 图二表示CNN中卷积操作.对卷积的要点解释:1.红色框内为2*2卷积核.2.蓝色框内为3*4的输入图像.3.绿色框为3*3的特征图.注意

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:

1. 安装 首先,导入numpy和matplotlib库 # numpy是常用的科学计算库,matplot是常用的绘图库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在notebook中展示图例 %matplotlib inline # 设置图例展示的默认参数 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) # 图片大小为10*10 plt.rcParams['image.interpolation

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个被广泛使用的开源深度学习框架(在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目),目前由伯克利视觉学中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)进行维护.Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清,他同时也是TensorFlow的作者之一,曾工作于 MSRA.NEC

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py