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  • 代表通道是指什么
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    2019-08-21 15:12:21

    通常图像分为单通道、三通道、四通道;

            单通道:也就是通常所说的灰度图,每个像素点只有一个值表示,如果图像的深度是4-(256 = 2*2*2*2),那么他的像素值0(黑)~255(白);

            三通道:也就是通过见到的彩色图,每个像素点有三个值表示,如果图像深度是4-(256 = 2*2*2*2),那么他的像素值有红(0~255)、绿(0~255)、蓝(0~255)叠加表示,色彩更加艳丽;

            四通道:也就是在三通道图像基础上加上透明程度,Alpha色彩空间,如果图像深度是4-(256 = 2*2*2*2),那么0是完全透明,255是完全不透明;

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    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1580507890853366357&wfr=spider&for=pc

    DDR4是新一代的内存规格,Double-Data-Rate Fourth Generation Synchronous Dynamic Random Access Memor(第四代双倍速率同步动态随机存取记忆体,简称DDR4 SDRAM),也就是我们经常所说的电脑内存(内存条),DDR4提供比DDR3/DDR2更低的供电电压(节能效果好,对于移动设备的续航时间和控制温度大有好处)以及更高的频宽,但由于电压标准、物理接口等诸多设计与DDR3等的不一致,因此DDR4与前代DDR3/DDR2/DDR等一样,不会向下相容,(升级DDR4需要连带电脑系统的一些部件(如主机板、CPU)一并更换),规格方面,DDR3内存起始频率为800MHz,最高频率达到了213MHZ3而DDR4内存起始频率就达到了213MHZ3,量产产品最高频率达到了3000MHZ(内存主频越高在一定程度上代表着内存所能达到的速度越快),实际工作频率是由主板来决定的(传统型的计算机系统内存控制器位于主板芯片组北桥芯片内部,内存控制器使cpu和内存之间交换数据)。
    在这里插入图片描述
    cpu、内存和其他周边设备之间的瓶颈(数据传输)

    给自己的电脑挑选内存,很简单,选对容量,选对频率就好了,看自己的电脑支持第几代内存规格,支持的频率是多少,记住,支持DDR4的主板或cpu不支持DDR3,当然频率也不是越高越好,要参考cpu内置的内存控制器来选择(集成内存控制器,就是在CPU的基板上内置一个内存控制器,区别于计算机系统将内存控制器治愈北桥芯片), 双通道内存技术就是一种内存控制和管理技术,它是为了解决cpu总线带宽与内存总线带宽矛盾(cpu的前端总线频率越来越高,而内存发展缓慢,成为了影响计算机系统性能的瓶颈)引入的一种高性价比方式,前端总线(FSB,是处理器与主板北桥芯片或内存控制集线器之间的数据通道,其频率高低直接影响CPU访问内存的速度)频率大多为800MHz,因此其前端总线带宽为800MHz×64-bit/8=6.4GB/s。如系统使用单通道DDR 400内存,由于单通道内存位宽只有64-bit,因此其内存总线带宽只有400MHz×64-bit/8=3.2GB/s,显然前端总线将有一半的带宽被浪费,例如普通的单通道内存系统具有一个64位的内存控制器,而双通道内存系统则具有2个64位内存控制器,在双通道模式下具有128位的内存位宽,从而在理论上将内存的带宽提高一倍,虽然双64位的内存控制器体系把内存带宽等同于128位的内存体系,但是二者达到的效果却是不同(大家可以根据自己的需求来选择单通道或者双通道,双通道的性能在一些方面优于单通通,但是考虑到自身需求,单通道有时候也不错) ,现在相同的技术还有三通道、四通道内存技术。

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  • 如何理解卷积神经网络中的通道(channel)

    万次阅读 多人点赞 2020-11-22 09:16:15
    在卷积神经网络中我们通常需要输入 in_channels 和 out_channels ,即输入通道数和输出通道数,它们代表什么意思呢?本文将给出一个形象的理解。 对于通道的理解可以参考下面的这篇文章: 【CNN】理解卷积神经网络中...

    在卷积神经网络中我们通常需要输入 in_channelsout_channels ,即输入通道数和输出通道数,它们代表什么意思呢?本文将给出一个形象的理解。

    对于通道的理解可以参考下面的这篇文章:

    【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel

    这里我稍微总结一下核心观点:

    1. 对于最初输入图片样本的通道数 in_channels 取决于图片的类型,如果是彩色的,即RGB类型,这时候通道数固定为3,如果是灰色的,通道数为1。
    2. 卷积完成之后,输出的通道数 out_channels 取决于过滤器的数量。从这个方向理解,这里的 out_channels 设置的就是过滤器的数目。
    3. 对于第二层或者更多层的卷积,此时的 in_channels 就是上一层的 out_channelsout_channels 还是取决于过滤器数目。

    在第2条我用的是过滤器,而不是卷积核,跟原作者观点有些不同,因为我认为在这里用过滤器描述更合适。卷积核和过滤器的区别可以看我的这篇文章 卷积核(kernel)和过滤器(filter)的区别

    对于第1点可以参考下图:
    在这里插入图片描述

    这里输入通道数是3,每个通道都需要跟一个卷积核做卷积运算,然后将结果相加得到一个特征图的输出,这里有4个过滤器,因此得到4个特征图的输出,输出通道数为4。

    单个特征图的计算可看下图:

    在这里插入图片描述

    再来看一下单通道的例子:

    在这里插入图片描述

    输入是灰色图片,输入通道数是1,卷积核有3个,做三次卷积操作,生成3个特征图,输出通道数为3。

    单通道特征图的计算为:

    在这里插入图片描述

    这里可能会有人有疑惑为什么图片的类型是RGB的,它的通道数就是3呢?

    这里要从计算机如何识别图片来考虑。在人眼中看到的图片是五颜六色,对于计算机来说就只是数字。那么计算机如何分辨图片颜色呢?——RGB。所有颜色都可以用这三种颜色来表示,因此我们只需要三个数字就可以表示一种颜色。

    下图是我随机选择的几个颜色的RGB表示:

    在这里插入图片描述

    计算机要表示整张图片,就是用数字去表示整张图片的所有像素,但是每个像素需要三个数值来表示,于是就有了图片的3通道。每个通道分别表示RGB三种颜色。

    在这里插入图片描述

    最初的通道数是3,但是有的神经网络通道数目多达100多个,怎么理解呢?

    我们依然可以类比RGB通道,对于多通道我们可以看做是颜色表示的更抽象版本,每一个通道都表示图像某一方面的信息。

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  • 还不知道 YUV 是什么?科普一下

    千次阅读 2021-05-26 20:54:59
    YUV YUV,是一种颜色编码方法。“Y” 表示明亮度(Luminance、Luma),“U” 和 “V” 则是色度、浓度(Chrominance、...对于黑白电视信号,没有色度信息也就是(UV),那么在彩色电视显示的时候显示亮度信息。将一张

    YUV

    YUV,是一种颜色编码方法。“Y” 表示明亮度(Luminance、Luma),“U” 和 “V” 则是色度、浓度(Chrominance、Chroma)。Y’UV、YUV、YCbCr、YPbPr 几个概念其实是一回事儿。由于历史关系,Y’UV、YUV 主要是用在彩色电视中,用于模拟信号,YCbCr 用于数字视频、图像的压缩和传输,如 MPEG、JPEG。Y’UV 设计的初衷是为了使彩色电视能够兼容黑白电视。对于黑白电视信号,没有色度信息也就是(UV),那么在彩色电视显示的时候指显示亮度信息。将一张图片的Y、U、V数据单独显示就会如下图所示:

    320px-Barn-yuv

    色度抽样

    由于人眼对色度的敏感度不及对亮度的敏感度,图像的色度分量不需要有和亮度分量相同的清晰度,所以许多视频系统在色差通道上进行较低(相对亮度通道)清晰度(例如,抽样频率)的抽样。这样在不明显降低画面质量的同时降低了影像信号的总带宽。因抽样而丢失的色度值用内插值,或者前一色度值来替代。在压缩影像中,以 4:2:2 Y’CbCr作例,它只需R’G’B’(4:4:4)三分之二的带宽,但是在视觉效果上几乎没有影响。

    视频系统的抽样系统通常用一个三分比值表示:J​ : a : ​b(例如 4:2:2 ),形容一个以 J 个像素宽及两个像素高的概念区域,有时候会以四分比值表示(

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空空如也

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