分组卷积的思想神了
大家好啊，我是董董灿。 最近，分组卷积帮我解决了一个大忙，事情是这样的。 这几天遇到一个头疼的问题，就是要在某一芯片上完成一个神经网络的适配，这个神经网络中卷积居多，并且有一些卷积的通道数很大，比如2048个输入通道。 问题是，该芯片是专用芯片，所对应的硬件模块无法直接支持这种通道数很大的卷积运算。 于是开始了头脑风暴，因为芯片中有良好的向量指令集来支持内积运算，因此第一反应便是拿内积运算来拼凑出卷积...
YOLOv7优化：感受野注意力卷积运算（RFAConv），效果秒杀CBAM和CA等 | 即插即用系列
💡💡💡本文改进：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题 提供多种卷积变体供使用：CBAMConv,CAMConv,CAConv,RFAConv,RFCAConv RFAConv | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： ht...
自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试，开源项目
自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试：开源项目 开源项目完整代码及基础教程： https://mbd.pub/o/bread/ZZWclp5x CNN模型： 1.导入必要的库和模块： torch：PyTorch深度学习框架。 torchvision：PyTorch的计算机视觉库，用于处理图像数据。 transforms：包含数据预处理的...
神经网络中卷积和池化的区别
1、什么叫卷积？ 卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值，不再是矩阵了）。 卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征一致的值，如果卷积层有多个卷积核，则神经网络会自动学习卷积核的参数值，使得每个卷积核代表一个特征。 卷积首先要定义一个卷积核...
VGG卷积神经网络实现Cifar10图片分类-Pytorch实战
希望你不要错过：专栏链接 一、VGGNet概述 VGGNet（Visual Geometry Group Network）是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的深度卷积神经网络架构，它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩。VGGNet之所以著名，一方面是因为其简洁而高效的网络结构，另一方面是因为它通过深度堆叠的方式展示了深度卷积神经网络的强大...
使用verilog语言实现简单的卷积神经网络
使用Verilog编写一个完整的卷积神经网络是一项非常复杂和耗时的任务，需要详细的思考、设计和实现过程。因此，提供一个简化的示例，展示如何使用Verilog实现一个简单的卷积层。 首先，我们需要定义一些参数来描述卷积层的结构和操作。在这个示例中，我们假设输入图像是一个2D的灰度图像，卷积核是一个3x3的窗口，步幅为1，padding为0，激活函数为ReLU。 module simple_convol...
5分钟理解什么是卷积的特征提取
大家好啊，我是董董灿。 卷积算法之所以重要，关键在于其提取特征的能力。 5分钟入门卷积算法中提到，卷积模仿的就是人眼识图的过程，以“感受野”的视角去扫描图片，从而获取不同区域的图片信息。 在这一过程中，通过设计多个不同尺寸的卷积核，对一张图片进行卷积操作，以完成在不同尺度下特征的提取。 那么什么是卷积的特征提取呢？卷积都提取出了哪些特征呢？ 1、卷积的数学描述 我们通常说特征图或者数据集的尺寸是 [n...
卷积神经网络的发展历史-VGG
GG-13/VGG-16/VGG-19），并在当年的ImageNet Challenge上作为分类任务第二名、定位（Localization）任务第一名的基础网络出现。 VGG的特点 VGG与当时其他卷积神经网络不同，不采用感受野大的卷积核（如：7×7，5×5），反而采用感受野小的卷积核（3×3）。关于这样做的好处有如下两点：减少网络参数量；由于参数量被大幅减小，于是可以用多个感受野小的卷积层替换掉之...
卷积神经网络的发展历史-ResNet
ResNet的产生 2015 年，Kaiming He 提出了ResNet（拿到了 2016 年 CVPR Best Paper Award），不仅解决了神经网络中的退化问题还在同年的ILSVRC和COCO 竞赛横扫竞争对手，分别拿下分类、定位、检测、分割任务的第一名。 ResNet的特点 Kaiming在文中提出了残差结构（Residual Block），使得原本所要拟合的函数，改为，其中，。虽然在...
卷积网络的发展历史-LeNet
简介 LeNet是CNN结构的开山鼻祖，第一次定义了卷积神经网络的结构。 LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于缩小特征图的尺寸，减少模型参数和计算量。全连接层则将特征向量映射到类别概率上。 特点 LeNet 的特点如下所示： （1）定义了卷积神经网络（Convolutional...