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目标检测:横向理论基础
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2、卷积
AI大道理
2025-01-22 13:13:26
课时名称
课时知识点
2、卷积
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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2、卷积
课时名称课时知识点2、卷积《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、nec
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一文教你搞懂2D
卷积
和3D
卷积
本人最近在搞毕设时发现自己一直会搞混2D
卷积
和3D
卷积
,于是在网上查阅了大量资料,终于搞明白了其中的原理。希望刷到这篇博客的小伙伴能够停下来静心阅读10分钟,相信你读完之后一定会有所收获。
卷积
- 1. 标准2D
卷积
概述
1.
卷积
简介 作用:在计算机视觉中,
卷积
作为神经网络的一部分,常用来提取输入信息的特征。具体
卷积
的计算和操作步骤见 2. 单通道
卷积
特性:具有权值共享性(例如:一个3 × 3 filter遍历图片的时候,filter的值是固定不变的) 分类:具有目前
卷积
有很多类:2D
卷积
,3D
卷积
,空洞(膨胀)
卷积
,转置
卷积
,分组
卷积
,可形变
卷积
等等。下面的文章将会通过讲解和代码对各类
卷积
进行分析和对比。 2. 单通道
卷积
如下图,展示了单通道
卷积
的过程,图片来源【知乎】整体步骤如下: 1. 首先定义一个滤
【PyTorch学习笔记】17:2D
卷积
,nn.Conv2d和F.conv2d
简述 2D
卷积
很适合处理图像输入。以之前的MNIST为例,在使用MLP时,为方便全连接层的处理,将28乘28的输入flatten成了784维的向量,这样就要有784个权值。而使用了2D
卷积
以后,假设使用3乘3的
卷积
核,那么每次的输入都是
卷积
核扫过的3乘3大小的区域,这样就只需要有9个权值,参数量大大减少了。
卷积
操作:
卷积
核和扫过的小区域对应位置相乘再求和的操作,
卷积
完成后一般要加个偏置bias。...
深度学习:从2D
卷积
到3D
卷积
的简单理解
很多人容易混淆2D
卷积
和3D
卷积
的概念,把多通道的2D
卷积
当成3D
卷积
,本文展示了一种直观理解2D
卷积
和3D
卷积
的方式。 2D
卷积
单通道 首先了解什么是
卷积
核,
卷积
核(filter)是由一组参数构成的张量,
卷积
核相当于权值,图像相当于输入量,
卷积
的操作就是根据
卷积
核对这些输入量进行加权求和。我们通常用
卷积
来提取图像的特征。 直观理解如下:下图使用的是 3x3
卷积
核(height x width,...
2D
卷积
和3D
卷积
的区别及pytorch实现
学习了一段时间神经网络,也基于pytorch 1.1 2D
卷积
你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客: 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验; 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高
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