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  • CNN多通道卷积理解
    千次阅读
    2021-03-08 20:35:11
    • 图像组 Image 其Image.shape = [N1, C1, H1, W1]
      维度表示:N1张图像,每张图像均由C1个通道组成,每个通道的尺寸为H1*W1

    • 卷积组 ConvT 其ConvT.shape = [N2, C2, H2, W2]
      维度表示:N2个卷积核,每个卷积核均由C2个通道组成,每个通道的卷积核尺寸为H2*W2

    • 若Image以ConvT进行2D卷积,则必须满足,图像组的通道数和卷积组的通道数是相等的,即C1=C2

    • 多通道卷积计算过程:
      对Image进行卷积时,循环对一张图片进行卷积操作。一张图片的卷积时,在图片的每一个通道上 用 卷积组上对应通道上的卷积核去卷积
      卷积后,得到result 其result.shape = [N1, N2, H3, W3] 其中H3, W3取决于卷积的步长等设置

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    多通道卷积应用 例如:对于彩色图片有RGB三个通道,需要处理多输入通道的场景。输出特征图往往也会具有多个通道,而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算,所以卷积算子需要具有批量处理多输入和...

    多通道卷积应用

    例如:对于彩色图片有RGB三个通道,需要处理多输入通道的场景。输出特征图往往也会具有多个通道,而且在神经网络的计算中常常是把一个批次的样本放在一起计算,所以卷积算子需要具有批量处理多输入和多输出通道数据的功能。
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    批量操作

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    • conv2d 常用的参数如下:
      in_channels(int) - 输入图像的通道数。
      out_channels(int) - 卷积核的个数,和输出特征图通道数相同,相当于上文中的C(out)。
      kernel_size(int|list|tuple) - 卷积核大小,可以是整数,比如3,表示卷积核的高和宽均为3 ;或者是两个整数的list,例如[3,2],表示卷积核的高为3,宽为2。
      stride(int|list|tuple,可选) - 步长大小,可以是整数,默认值为1,表示垂直和水平滑动步幅均为1;或者是两个整数的list,例如[3,2],表示垂直滑动步幅为3,水平滑动步幅为2。
      padding(int|list|tuple|str,可选) - 填充大小,可以是整数,比如1,表示竖直和水平边界填充大小均为1;或者是两个整数的list,例如[2,1],表示竖直边界填充大小为2,水平边界填充大小为1。
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  • PyTorch——多通道卷积

    千次阅读 2021-03-07 13:21:54
    当输入数据含多个通道时,我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核,从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。 由于输入和卷积核各有cic_{i}ci​个通道,我们可以在各个通道上对输入的二维数组...

    参考链接

    1. https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels

    多输入通道

    当输入数据含多个通道时,我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核,从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。

    由于输入和卷积核各有 c i c_{i} ci个通道,我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算,再将这 c i c_{i} ci个互相关运算的二维输出按通道相加,得到一个二维数组。这就是含多个通道的输入数据与多输入通道的卷积核做二维互相关运算的输出。

    def corr2d_multi_in(X, K):
        # 沿着X和K的第0维(通道维)分别计算再相加
        res = corr2d(X[0, :, :], K[0, :, :])
        for i in range(1, X.shape[0]):
            res += d2l.corr2d(X[i, :, :], K[i, :, :])
        return res
    

    多输出通道

    设卷积核输入通道数和输出通道数分别为 c i c_{i} ci c o c_{o} co,高和宽分别为 k h k_{h} kh k w k_{w} kw如果希望得到含多个通道的输出,我们可以为每个输出通道分别创建形状为 c i × k h × k w c_{i}\times k_{h}\times k_{w} ci×kh×kw的核数组,将它们在输出通道维上连结,卷积核的形状即 c o × c i × k h × k w c_{o}\times c_{i}\times k_{h}\times k_{w} co×ci×kh×kw。在做互相关运算时,每个输出通道上的结果由卷积核在该输出通道上的核数组与整个输入数组计算而来。

    def corr2d_multi_in_out(X, K):
        # 对K的第0维遍历,每次同输入X做互相关计算。所有结果使用stack函数合并在一起
        return torch.stack([corr2d_multi_in(X, k) for k in K])
    

    1 × 1 1\times 1 1×1卷积层

    实际上, 1 × 1 1\times 1 1×1卷积的主要计算发生在通道维上。值得注意的是,输入和输出具有相同的高和宽。输出中的每个元素来自输入中在高和宽上相同位置的元素在不同通道之间的按权重累加。假设我们将通道维当作特征维,将高和宽维度上的元素当成数据样本,那么 1 × 1 1\times 1 1×1卷积层的作用与全连接层等价。

    def corr2d_multi_in_out_1x1(X, K):
        c_i, h, w = X.shape
        c_o = K.shape[0]
        X = X.view(c_i, h * w)
        K = K.view(c_o, c_i)
        Y = torch.mm(K, X)  # 全连接层的矩阵乘法
        return Y.view(c_o, h, w)
    

    1 × 1 1\times 1 1×1卷积层常被当作保持高和宽维度形状不变的全连接层使用。于是,我们可以通过调整网络层之间的通道数来控制模型复杂度。

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    卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考

    输入层有多少个通道,滤波器就要有多少个通道,但是滤波器的数量是任意的,滤波器的数量决定了卷积后 featuremap 的通道数。例如输入的数据是RGB三通道的数据,那么卷积核此时也是一个3D的张量,卷积之后的结果当然也是张量,但卷积过程的最后一步要包括生成 feature,很简单,将 Result 各个通道对应坐标的值相加就生成了 feature,相当于将多维的 Result 压缩成了 2 维的 feature,说白了,三通道的卷积结果会叠加在一起,就变成了了一个2维的矩阵。
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    所有的文献都以 3x3 或者 5x5 的形式指代滤波器,让我们误以为滤波器只能是 2 维的,其实当输入的数据是三通道的时候,此时滤波器相应的也就是3通道的。那么如何改变特征图的数量呢?
    答案是只需要设置看滤波器的数量即可。比如有100个滤波器,那么它在卷积之后就会生成100个特征图,下一层滤波器的通道数要与上层输出的特征图的数量保持一致。

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    卷积过程对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的,输出的个数依然是 卷积核的个数,仍然是10个featuremap...

空空如也

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多通道卷积

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