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  • 全局池化

    2021-10-02 22:43:33
    全局池化层:global average pooling 作用:替代全连接层,减少参数量,主要是用来解决全连接的问题,其主要是是将最后一层的特征图进行整张图的一个均值池化,形成一个特征点,将这些特征点组成最后的特征向量,...

    全局池化层:global average pooling
    作用:替代全连接层,减少参数量,主要是用来解决全连接的问题,其主要是是将最后一层的特征图进行整张图的一个均值池化,形成一个特征点,将这些特征点组成最后的特征向量,进行softmax中进行计算。
    在这里插入图片描述

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  • pytorch全局池化

    千次阅读 2020-06-13 15:32:31
    在一些论文中,我们可能会看到全局平均池化操作,但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API,那我们应该怎么办? 答案是: 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 ...

    原文链接:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90495254

    pytorch 实现

    在一些论文中,我们可能会看到全局平均池化操作,但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API,那我们应该怎么办?
    答案是:
    利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。

    首先我们简单理解全局平均池化操作。
    如果有一批特征图,其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后,尺寸变为[B, C, 1, 1]。
    也就是说,全局平均池化其实就是对每一个通道图所有像素值求平均值,然后得到一个新的1 * 1的通道图。

    明白这个思路之后,我们就可以很容易实现全局平均池化了。

    利用自适应平均池化就可以快速实现。或者自适应最大池化也可以,一样。

    In [1]: import torch
    

    In [2]: a = torch.rand([4,3,4,4])

    In [3]: a.size()
    Out[3]: torch.Size([4, 3, 4, 4])

    In [4]: b = torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(a, (1,1)) # 自适应池化,指定池化输出尺寸为 1 * 1

    作用和优点
    首次提出全局平均池化概念的论文是:Network In Network, 作用和优点什么的,都讲的很清楚。

    简单转译一下,就是:
    作用:如果要预测K个类别,在卷积特征抽取部分的最后一层卷积层,就会生成K个特征图,然后通过全局平均池化就可以得到 K个1×1的特征图,将这些1×1的特征图输入到softmax layer之后,每一个输出结果代表着这K个类别的概率(或置信度 confidence),起到取代全连接层的效果
    优点:
    和全连接层相比,使用全局平均池化技术,对于建立特征图和类别之间的关系,是一种更朴素的卷积结构选择。
    全局平均池化层不需要参数,避免在该层产生过拟合。
    全局平均池化对空间信息进行求和,对输入的空间变化的鲁棒性更强。

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  • 全局池化(global pooling)

    千次阅读 2019-04-09 14:24:36
    global pooling是pooling的滑窗size和整张feature map的size一样大。这样,每个 W×H×C 的feature map输入就会被转化为 1×1×C 输出。因此,其实也等同于每个位置权重都为 1/(W×H) 的FC层操作。...

    原文博客:https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/80064451

    global pooling是pooling的滑窗size和整张feature map的size一样大。这样,每个 W×H×C 的feature map输入就会被转化为 1×1×C 输出。因此,其实也等同于每个位置权重都为 1/(W×H) 的FC层操作。global pooling 在滑窗内的具体pooling方法可以是任意的,所以就会被细分为global avg poolingglobal max pooling等。

    由于传统的pooling太过粗暴,操作复杂,目前业界已经逐渐放弃了对pooling的使用。
    替代方案 如下:

    • 采用 Global Pooling 以简化计算;
    • 增大conv的 stride 以免去附加的pooling操作。
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  • 一般情况下,在全连接层之前,我们会把池化的feature map进行flatten,比如200个3x3,会拉成1800x1的列向量,而后如果设置了50个神经元,则系统会生成50个1x1800的矩阵跟你的feature map进行矩阵乘法运算 ...

    一般情况下,在全连接层之前,我们会把池化的feature map进行flatten,比如200个3x3,会拉成1800x1的列向量,而后如果设置了50个神经元,则系统会生成50个1x1800的矩阵跟你的feature map进行矩阵乘法运算

    ——>>> 50 x (1x1800x1800x1) ——>>> 变成一个50个元素的列向量

    最后如果你要分成10类,则在最后的连接层设置10个神经元,即完成分类的全连接层设计等等

     

     

    而全局池化(以平均池化为例),则完全抛弃全连接层,在无数个卷积以及池化层后,比如,最后我形成了200个3x3的feature map,但是我需要10个分类就行,则需要进行一次10个卷积核的卷积操作,形成10x3x3,然后进行全局平均池化。该过程会对每一个feature map进行求均值操作(也可以理解为一个与其等大的卷积核进行卷积),形成一个10个元素的列向量

     

     

    这就是全连接层和全局池化的一点差异

     

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  • Caffe入门:global pooling (全局池化)

    千次阅读 2019-10-18 09:37:41
    global pooling (全局池化)
  • 深度学习: global pooling (全局池化)

    万次阅读 多人点赞 2018-04-24 14:53:19
    今天看SPPNet论文时,看到“global pooling”一词,不是很明白是啥概念。上网查了一下定义,在StackOverflow 上找到了答案: 具体回答如下: 说白了... [4] tf.reduce_mean实现global average pooling(全局均值池化
  • 参考:https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/80064451(全局池化) https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/77530995(Global Average Pooling对全连接层的可替代性分析) ...
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  • 综述:最大池化,平均池化全局最大池化全局平均池化?区别原来是这样
  • 根据MIT的 Learning Deep Features for Discriminative Localization论文中的描述,在使用类响应图class activation mapping (CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max ...
  • 与之类似,全连接层和全局池化层也是一对冤家,最早期的时候,对于分类任务来说网络最后层都是全连接层,但是因为它的参数量巨大,导致后来被全局池化层替代,那替换就一定是带来正向的结果吗?会不会有什么副作用...
  • 题目:Learning Deep Features for Discriminative Localization 时间:2016 会议:CVPR 研究机构:MIT 1 abstract 应用:神经网络的可解释性、弱监督的object localization ...数据集:ILSVRC ......
  • 全局平均池化全局最大池化

    万次阅读 2018-12-24 17:51:22
    深度学习: global pooling (全局池化) Global average Pooling 论文出处:Network In Network 举个例子 假如,最后的一层的数据是10个6*6的特征图,global average pooling是将每一张特征图计算所有像素点的...
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  • 全局平均池化

    万次阅读 多人点赞 2019-07-12 10:15:04
    全局平均池化是在论文Network in Network中提出的,原文中全局平均池化的作用和优点: 思想:对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值,经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量,...
  • GAP全局池化替代全连接层的分析

    千次阅读 2018-04-01 10:04:53
    首先我们来看一下全连接层的缺点:在AlexNet及其之前的大抵上所有的基于神经网络的机器学习算法都要在卷积层之后添加上全连接层来进行特征的向量化,此外出于神经网络黑盒子的考虑,有时设计几个全连接网络还可以...
  • tensorflow 实现全局平均池化

    千次阅读 2020-09-18 22:50:29
    有两种方法 一方法,这里用的tf.nn。可以用tf.layers代替。 p05 = tf.nn.avg_pool2d(conv10,ksize=[1,conv10.get_shape().as_list()[1],conv10.get_shape().as_list()[1],1],strides=[1,1,1,1],padding=VALID',...
  • 全局平均池化

    千次阅读 2019-04-13 20:44:38
     在采用了微神经网络后,让局部模型有更强的抽象能力,从而让全局平均池化能具有特征图与类别之间的一致性,同时相比传统CNN采用的全连接层,不易过拟合(因为全局平均池化本身就是一种结构性的规则项)(PS:经典...
  • 全局平均池化(Global Average Pooling)

    万次阅读 多人点赞 2019-02-12 17:22:13
    假设最终分成10类,则最后卷积层应该包含10个滤波器(即输出10个特征图),然后按照全局池化平均定义,分别对每个特征图,累加所有像素值并求平均,最后得到10个数值,将这10个数值输入到softmax层中,得到10个概率...
  • 思想: 对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值,经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量,然后直接输入到softmax层 作用: 代替全连接层,可接受任意尺寸的图像 ...全局池化是放在最.
  • 全局平均池化GAP

    2019-11-22 09:55:39
    Resnet50部分cfg文件 [convolutional] batch_normalize=1 filters=2048 size=1 stride=1 pad=1 activation=linear [shortcut] from=-4 activation=leaky [convolutional] filters=1000 ...stride=...
  • 全局平均池化---torch实现

    千次阅读 2020-04-06 23:48:30
    # target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) output = m(input) # output.shape=(1,64,5,7) # target output size of 7x7 (square) m = nn.AdaptiveAvgPool2....
  • GAP(全局平均池化层)操作

    千次阅读 2020-09-15 22:30:48
    为什么使用全局平均池化层? 关于 global average pooling https://blog.csdn.net/qq_23304241/article/details/80292859 在卷积神经网络的初期,卷积层通过池化层(一般是 最大池化)后总是要一个或n个全连接层,...
  • 版权声明:本文为CSDN博主「qyhyzard」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 ... 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。...也就是说,全局平均池化...
  • 1、全局平均池化 平均池化...
  • 全局平均池化(global-average-pooling)

    万次阅读 2018-09-21 18:18:20
    全局平均池化在很多视觉任务中会用到。之前对darknet-53结构分析的时候,特别留意了一下全局平局池化。 其实,这个操作就是它的字面意思:把特征图全局平均一下输出一个值,也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量...
  • TensofFlow学习记录:全局均值池化

    千次阅读 2019-06-29 15:05:21
    全局均值池化就是在平均池化层中使用同等大小的过滤器将其特征保存下来。这种结构用来代替深层网络结构最后的全连接输出层。这个方法也是《Network In Network》论文中所论述的。 以下为《Network In Network》论文...
  • 关于全局平均池化的理解

    万次阅读 2019-01-16 17:18:43
    1、全局平均池化 平均池化:在feature map上以窗口的形式进行滑动(类似卷积的窗口滑动),操作为取窗口内的最大值作为结果,经过操作后,feature map降采样,减少了过拟合现象。 全局平均池化GAP:不以窗口的形式...
  • 然后再接一层全连接,因为全局池化后的值相当于一像素,所以最后的全连接其实就成了一个加权相加的操作。这种结构比起直接的全连接更加直观,并且泛化性能更好。如下图所示: 总结: 降低参数量。 减少过拟合...
  • 全局平均池化能否完美代替全连接? 参考链接:https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10008581.html 一.什么是全局平均池化?    全局平均池化(GAP)通过池化操作把多维矩阵转化为特征向量,以顶替全连接(FC)。 ...

空空如也

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