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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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  • 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。 ...

    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
    
    In [5]: b.size()
    Out[5]: torch.Size([4, 3, 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。
    在这里插入图片描述
    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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  • 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...


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

     

    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

    In [5]: b.size()
    Out[5]: torch.Size([4, 3, 1, 1])

     

     

    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

     

    用GAP替代FC全连接层
    有两个有点:一是GAP在特征图与最终的分类间转换更加简单自然;
    二是不像FC层需要大量训练调优的参数,降低了空间参数会使模型更加健壮,抗过拟合效果更佳。

     

     

    https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10008581.html

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  • 简介 自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层,在PyTorch的中有六种形式: ...自适应平均池化Adaptive Average Pooling: torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveAvg
  • If you want a global average pooling layer, you can usenn.AdaptiveAvgPool2d(1). In Keras you can just ...Pytorch官方文档: torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Appli...

    If you want a global average pooling layer, you can use nn.AdaptiveAvgPool2d(1). In Keras you can just use GlobalAveragePooling2D.

    Pytorch官方文档:

    torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE]

    Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes.

    The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes.

    Parameters:output_size – the target output size of the image of the form H x W. Can be a tuple (H, W) or a single H for a square image H x H H and W can be either a int, or None which means the size will be the same as that of the input.

     

    Examples

    >>> # target output size of 5x7
    >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,7))
    >>> input = torch.randn(1, 64, 8, 9)
    >>> output = m(input)
    >>> # target output size of 7x7 (square)
    >>> m = nn.AdaptiveAvgPool2d(7)
    >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
    >>> output = m(input)
    >>> # target output size of 10x7
    >>> m = nn.AdaptiveMaxPool2d((None, 7))
    >>> input = torch.randn(1, 64, 10, 9)
    >>> output = m(input)
    展开全文
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  • 全局平均池化---torch实现

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    # 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....
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    千次阅读 2020-04-05 17:22:13
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空空如也

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