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  • 用友成本卷积计算规则,适用于使用U8成本管理模块的用户!!!!
  • 基于矩阵转换的卷积计算优化方法
  • 卷积计算过程(单/RGB多通道) 特征图大小计算公式 转置卷积(反卷积)计算过程 空洞卷积计算过程 卷积计算过程(单/RGB多通道) 假设输入层的大小为 5 x 5,局部感受野(或称卷积核)的大小为 3 x 3,那么...

    感受野大小计算、卷积参数量与计算量、空洞卷积计算量与参数量

    卷积计算,反卷积计算,特征图大小计算,空洞卷积计算

    转自:https://www.jianshu.com/p/09ea4df7a788?utm_source=oschina-app

    • 卷积计算过程(单/RGB多通道)
    • 特征图大小计算公式
    • 转置卷积(反卷积)计算过程
    • 空洞卷积计算过程

     

    卷积计算过程(单/RGB多通道)

    假设输入层的大小为 5 x 5,局部感受野(或称卷积核)的大小为 3 x 3,那么输出层一个神经元所对应的计算过程(下文简称「卷积计算过程」)如下:

    每个卷积核对应的权重 W 在计算卷积过程中,值是固定的,我们称为权重共享

    如果将输入层想像成黑板,局部感受野就像是黑板擦,他会从左往右,从上至下的滑动,每次滑动 1 个步长(Stride)并且每次滑动都重复上述的计算过程,我们就可以得到输出的特征图(feature map),如下图:

    有时候,按照规定步数滑动到黑板边缘时,黑板擦一部分会露出在黑板外,这个时候就 不能够顺利执行卷积过程了,解决的方法是填充,常见的有两种填充(Padding)方法,第一种方法为 Valid,第二种方法为 Same,如下图所示:

    Valid 是丢弃的方法,比如上述的 input_width = 7,kernel_width = 5,stride = 3,只允许滑动 1 次,多余的元素则丢掉。

    Same 是补全的方法,对于上述的情况,允许滑动 3 次,但是需要补 4 个元素,左边补 2 个 0,右边补 2 个 0,这种方法则不会抛弃边缘的信息,关于如何计算填充数量会在下小节中讲到。

    在实际应用中,输入的都为彩色图像(RGB 三通道),也就是说输入的维度是 [图片数,图片高,图片宽,通道数],这个时候,执行卷积的过程如下:

    特征图大小的计算公式

    我们在设计和调整网络结构的时候,还需要快速知道调整了卷积核后,输出特征图的大小,假定:

    • 输入图片 i(只考虑输入宽高相等)
    • 卷积核大小 f
    • 步长 s
    • 填充的像素数 p

    那么输出的特征图大小 o 的计算公式则如下:

    • 当填充方式为 VALID 时,p 值等于 0,代入相应的 i,f,p,s 就可以相应的计算出 o 值了。

    • 当填充方式为 SAME 时,步长 s 为 1 时,输出的 o == i,我们则可以计算出相应的 P 值为 p = (f-1) / 2

    转置卷积(反卷积,逆卷积)的计算过程

    O=(i-1)*s + k

    空洞卷积的计算过程

    空洞卷积(Dilated convolutions)在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,如下图所示:

    这里引入了一个新的超参数 d,(d - 1) 的值则为塞入的空格数,假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核大小 n 为:

    进而,假定输入空洞卷积的大小为 i,步长 为 s ,空洞卷积后特征图大小 o 的计算公式为:

     

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  • 通过使用C语言实现卷积计算过程,实现对任意长度的两个序列进行卷积的求解过程并对,结果绘制出图形
  • 本文件是用matlab实现用矩阵法计算循环卷积矩阵。适合初学数字信号处理的筒子参考
  • 理解卷积神经网络的卷积计算

    千次阅读 2020-04-02 16:14:03
    相信刚学卷积神经网络的人来说,要理解卷积神经网络是一件不容易的事情,我们先来看看卷积神经网络中要知道的相关名词 卷积神经网络结构 一个卷积神经网络里包括5个部分——输入层、若干卷积操作和池化层结合的部分...

    引言

    相信刚学卷积神经网络的人来说,要理解卷积神经网络是一件不容易的事情,我们先来看看卷积神经网络中要知道的卷积计算

    相关词汇

    filter = 卷积核
    feature map = 卷积之后得到的输出结果
    感受野(Receptive Field) = 卷积神经网络各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小
    两层 33 卷积操作的有效区域(感受野)是55 (所有filter的stride=1,pad=0),示意图如下:
    在这里插入图片描述

    卷积过程

    在这里插入图片描述
    如上图是一个6x6的输入和一个3x3的卷积核以步长为1进行卷积。

    卷积神经网络结构

    一个卷积神经网络里包括5个部分——输入层、若干卷积操作和池化层结合的部分、全局平均池化层、输出层:

    • 输入层:将每个像素代表一个特征节点输入网络。
    • 卷积操作部分:由多个滤波器组合的卷积层
    • 池化层:将卷积结果降维
    • 全局平均池化层:对生成的 feature map 取全局平均值
    • 输出层:需要分成几类,相应的就会有几个输出节点。每个输出节点都代表当前样本属于该类型的概率。

    padding规则

    padding 属性的意义是定义元素框与元素内容之间的空间。
    为了方便解释,我们先定义几个变量

    • 输入的尺寸中高和宽定义成 in_height、in_width。
    • 卷积核的高和宽定义成 filter_height、filter_width。
    • 输出的尺寸中高和宽定义成 output_height、output_width。
    • 步长的高宽方向定义成 strides_height、strides_width。

    1. VALID情况

    输出宽和高的公式表示如下:
    output_width = (in_width-filter_width + 1) / strides_width (结果向上取整)
    output_height = (in_height-filter_height + 1) / strides_height(结果向上取整)

    2. SAME情况

    输出的宽和高将与卷积核没有关系,具体公式表示如下:
    output_width = (in_width-filter_width + 1) / strides_width (结果向上取整)
    output_height = (in_height-filter_height + 1) / strides_height(结果向上取整)
    注 意 \color{red}{注意} :补零规则
    pad_height = max((output_height-1) x strides_height +filter_height-in_height, 0)
    pad_width = max((output_width-1) x strides_width +filter_height-in_width, 0)
    pad_top = pad_height / 2
    pad_bottom = pad_height - pad_top
    pad_left = pad_width / 2
    pad_right = pad_width - pad_left
    上面公式表示中:

    • pad_height:代表高度方向要填充 0 的行列
    • pad_width:代表宽度方向要填充 0 的列数
    • pad_top、pad_bottom、pad_left、pad_right:分别代表上、下、左、右这四个方向填充0的行、列数。

    3.举例

    假设用‘一个一维数据来举例,输入是 13,filter是 6,步长是 5,对于 padding 的取值有如下表示:
    “VALID"相当于 padding,生成的宽度为 (13-6+1)/ 5 = 2 (向上取整)个数字。
    inputs: VALID
    ”SAME“=相当于 padding,生成的宽度为 13/5 = 3(向上取整)个数字
    Padding 的方式可以如下计算:
    Pad_width = (3-1) x 5+6-13 = 3
    Pad_left = Pad_width / 2 = 3/2 = 1
    Pad_right = pad_width - pad_left = 2

    在左边补 1 个0,右边补 2 个0。
    SAME

    卷积有什么作用?

    减少参数量,提取数据的重要特征,卷积的方式就可以看作是一个映射的过程。

    参考资料

    如果你想更加了解卷积神经网络的相关内容,请点击下方链接获取更多内容
    https://pan.baidu.com/s/14jBtdx2d-4QHRgN7twdjSQ 提取码:ownj

    展开全文
  • 精简:卷积计算过程

    2020-10-21 20:48:13
    卷积计算过程如下,假设有一个k×k×N的卷积核,通道数为N,将这个卷积核与输入图片H×H×N的每个通道对应位置相乘,再将所得的数相加,得到最后的输出结果。 卷积层的计算过程如下图所示,为单通道的卷积过程。...

    卷积计算过程如下,假设有一个k×k×N的卷积核,通道数为N,将这个卷积核与输入图片H×H×N的每个通道对应位置相乘,再将所得的数相加,得到最后的输出结果。
    在这里插入图片描述
    卷积层的计算过程如下图所示,为单通道的卷积过程。输入一张原始图像,中间是卷积核,图中显示的是卷积核的一次工作过程,计算方式就是将其对应位置的数据相乘然后相加(注意不是像矩阵乘法一样的一行乘一列):
    单通道卷积过程
    -8=0×4+0×0+0×0+0×0+1×0+1×0+0×0+1×0+2×(-4)
    对三个通道的输入图像进行卷积操作,卷积过程如下,整个计算过程和之前的单通道的卷积过程大同小异,可以将三通道的卷积过程看作三个独立的单通道卷积过程,最后将三个独立的单通道卷积过程的结果进行相加,就得到了最后的输出结果。如果输入8个卷积核,输出也为8,得到的结果就为8层。

    三通道卷积过程
    9=2×1(一通道)+1×1+2×1(二通道)+1×1+1×2(三通道)+1(偏置)

    最初输入的图片样本的channels,取决于图片类型,比如RGB三通道;
    卷积操作完成后输出的out_channels,取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_channels;如果是第一次做卷积,就是样本图片的 channels。

    展开全文
  • 卷积计算过程 1、引入背景 实际项目中,图片多是高分辨率彩色图,因此待优化参数过多易导致模型过拟合。 为了减少待训练参数,在实际应用时,会先对原始图像进行特征提取,再把提取到的特征送给全连接网络。 卷积...

    全连接网络(NN)

    1、定义
    每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。

    2、参数个数计算如下
    在这里插入图片描述
    3、例子
    第一层参数:784×128个w+128个b
    第二层参数:128×10个w+10个b
    共101770个待训练参数
    在这里插入图片描述

    卷积计算过程

    1、引入背景
    实际项目中,图片多是高分辨率彩色图,因此待优化参数过多易导致模型过拟合。
    为了减少待训练参数,在实际应用时,会先对原始图像进行特征提取,再把提取到的特征送给全连接网络。
    卷积计算是一种有效的特征提取方法。
    在这里插入图片描述
    2、计算过程
    (1)思路:一般会用一个正方形的卷积核,按指定步长,在输入特征图上滑动,遍历输入特征图中的每个像素点,每一个步长,卷积核会与输入特征图出现重合区域,重合区域对应元素相乘求和,再加上偏置项得到输出特征的一个像素点。

    • 输入特征是单通道灰度图,使用深度为1的单通道卷积核
    • 输入特征是三通道灰度图,可以使用3×3×3的卷积核,或者5×5×3的卷积核

    总之,要使卷积核的通道数与输入特征图的通道数一致,也就是卷积核的深度与输入特征图的深度一致。所以输入特征图的深度决定了当前层卷积核的深度。
    在卷积计算后会得到一张输出特征图,所以当前层使用了几个卷积核,就有几张输出特征图,所以当前层卷积核的个数决定了当前层输出特征图的深度。
    如果觉得某层模型的特征提取能力不足,可以在该层多用几个卷积核,提高这层的特征提取能力。

    1. 输入特征图的深度决定了当前层卷积核的深度
    2. 当前层卷积核的个数决定了当前层输出特征图的深度

    在这里插入图片描述
    在执行卷积计算时,卷积核里的参数是固定的,当每次反向传播时,这些待训练参数,会用梯度下降法更新。
    (2)计算过程
    单通道的输入特征图:
    在这里插入图片描述
    三通道输入特征图
    在这里插入图片描述

    展开全文
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空空如也

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