「綜述」神經網路中不同型別的卷積層
總結一下效果優異的人工設計的backbone可能會用到以下策略:單一尺寸卷積核用多個尺寸卷積核代替(參考Inception系列)使用可變形卷積替代固定尺寸卷積(參考DCN)大量加入1x1卷積或者pointwise grouped convo...
總結一下效果優異的人工設計的backbone可能會用到以下策略:單一尺寸卷積核用多個尺寸卷積核代替(參考Inception系列)使用可變形卷積替代固定尺寸卷積(參考DCN)大量加入1x1卷積或者pointwise grouped convo...
而卷積核的大小 (kernel size) 及數量 (輸出 channel) 是可以調整的超引數,通常會設定為奇數,其原因有兩個:可以保證padding時候,影象的兩邊依然相對稱在做目標檢測時,能夠獲得中心點,可以更好的預測目標位置輸出層為...
此外,shuffleNet Unit取消了Depthwise convolution後的ReLU, 最早是Xception中提出只能使用線性變換,而MobileNet_v2中解釋了在Depthwise conv後使用ReLU會丟失較多的資訊...