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  • 如何理解卷积神经网络中的通道(channel)

    千次阅读 多人点赞 2020-11-22 09:16:15
    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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  • (图片中,第一列有三个矩阵,也就是输入通道为3,所以后面,第二列和第三列,也就是两个卷积核,它们也都有三个矩阵,即卷积核数目也为3。) 输出通道是指卷积(关联)运算之后的输出通道数目,它决定了有几个卷积...

    下图引自:https://segmentfault.com/q/1010000016667038

    图片描述用比较精炼的话概括就是:

    输入通道指的是输入了几个二维信息,也就是很直观的rgb图有r,g,b三个通道,这决定了卷积核的通道数,即输入图像的通道数决定了卷积核通道数;(图片中,第一列有三个矩阵,也就是输入通道为3,所以后面,第二列和第三列,也就是两个卷积核,它们也都有三个矩阵,即卷积核数目也为3。)

    输出通道是指卷积(关联)运算之后的输出通道数目,它决定了有几个卷积核,即需要输出通道数为几,就需要几个卷积核。(图中,第二列和第三列分别都是三通道的卷积核,输入图像与这两个卷积核做完卷积运算后,产生了第四列的两个矩阵,也就是输出了两个通道)

     

    最后说一下动图演示的事情,输入一个三通道图像,和两个三通道的卷积核做了卷积运算,得到两个输出通道。

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  • 一、多输入通道 之前说到的的输入输出都是二维数组(即只有两个维度:高、宽)。而真实数据实际上有很多维度。比如,彩色图像除了高、宽,还有RGB三个颜色通道。所以,彩色图像在内存中表示为一个形状为3∗hx∗wx3*h...

    一、多输入通道

    之前说到的的输入输出都是二维数组(即只有两个维度:高、宽)。而真实数据实际上有很多维度。比如,彩色图像除了高、宽,还有RGB三个颜色通道。所以,彩色图像在内存中表示为一个形状为 3 ∗ h x ∗ w x 3*h_x*w_x 3hxwx的三维数组大小为3的这一维称为通道(channel)

    当输入含有多个通道时,对应的卷积核也应该有相同的通道数。此时,输出为:每个通道分别做互相关运算,然后按通道相加。如下图:
    在这里插入图片描述

    二、多输出通道

    假设输入通道数为 c i n c_{in} cin,输出通道数为 c o u t c_{out} cout,那么此时卷积核的形状为 c o u t ∗ c i n ∗ h k ∗ w k c_{out}*c_{in}*h_k*w_k coutcinhkwk,即对于最高维度来说,每个元素都是一个形状为 c i n ∗ h k ∗ w k c_{in}*h_k*w_k cinhkwk的元素。此时,输入和卷积核中每一个元素做互相关运算,得到输出中对应通道的结果。

    三、1×1卷积核

    对于 1 ∗ 1 1*1 11的卷积核,进行互相关操作,在高、宽维度上没有了识别相邻元素构成的模式的功能,而计算主要发生在了通道维度上。下图展示了输入通道数为3,输出通道数为2的 1 ∗ 1 1*1 11卷积核的互相关操作。
    在这里插入图片描述

    图中可以看出,每一个通道的输出的其中一个元素(比如输出中的浅蓝色方块),都是输入和卷积核在通道维度上的计算。

    此外,对于 1 ∗ 1 1*1 11的卷积核,输出的高、宽维度大小与输入相同。

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  • 这是一篇关于深度学习应用于图像处理的高质量文献,其中的方法比较新颖。
  • 卷积核的输入通道数与输入数据的通道数对应。 举例说明,RGB图像,为R,G,B三通道图像,通道数为3,对应的卷积输入通道数也要为3 黑白灰度图像,只用一个二维矩阵即可表示,通道数为1,对应的卷积核的输入通道...

    卷积核的输入通道数与输入数据的通道数对应。

    举例说明,RGB图像,为R,G,B三通道图像,通道数为3,对应的卷积核输入通道数也要为3

    黑白灰度图像,只用一个二维矩阵即可表示,通道数为1,对应的卷积核的输入通道数为1 

    通道数假设为n,则卷积核是kernel_size*kernel_size*n,即一个卷积核由n个不同的权重矩阵组成,一个权重矩阵是一个kernel_size*kernel_size大小的方阵,

    卷积核的输出通道数与卷积核的数量对应。

    有几个卷积核就对应几个输出通道,,最后输出的张量是outsize*outsize*number_kernel_cores

    有m个输出通道,最后的卷积层输出结果就是m个输出矩阵组成的一个张量

    可参考CNN卷积核与通道讲解 - 知乎 (zhihu.com)

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卷积神经网络输入通道