feature map-80

卷积神经网络 feature map是指什么

从分组卷积的角度来看，分组数 就像一个控制旋钮，最小值是1，此时 的卷积就是普通卷积；最大值是输入feature map的通道数 ，此时 的卷积就是 depthwise sepereable convolution ，即深度分离卷积，又叫逐通道卷积。

同一个卷积层中的 Feature Map有什么区别

特征映射，是输入图像和卷积核卷积后生成的feature map，图像的特征。

感受野计算

在CNN的设定里，Feature Map是卷积核卷出来的，而不同的特征提取（核）会提取不同的feature，模型想要达成的目的是解一个最优化，来找到能解释现象的最佳的一组卷积核。例如某个核如果形似gabor算子，就会提取出边缘信息的fe...

计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)(五)

其中，RF是感受野。N_RF和RF有点像，N代表 neighbour， 指的是第N层feature map的一个feature在N-1层的RF ，记住N_RF只是一个中间变量，不要和RF混淆。 stride是N-1层的步长，ksize是N-1层卷积核大小。我来解释一...

【CV中的特征金字塔】Feature Pyramid Network

所以不管ROI pooling之前的feature map大小是多少，ROI pooling后得到的feature map大小都是H*W。因此可以看出Fast RCNN主要有3个改进：1、卷积不再是对每个region proposal进行，而是直接对整张图像，这样减少了很多重复计算。

原文地址：http://www.qianchusai.com/feature%20map-80.html