当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

卷积层最新娱乐体验_卷积层的作用(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

卷积层

𐟌Ÿ深度学习中的注意力机制大比拼𐟌Ÿ 1. 𐟔 CBAM注意力机制 CBAM模块融合了通道注意力和空间注意力，通过计算feature map的attention map，并与输入的feature map相乘，实现特征的自适应学习。 𐟎E注意力机制 SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习自动获取每个特征通道的重要程度，从而提升有用特征并抑制不重要的特征。 𐟌 ECA注意力机制 ECA模块是SE模块的改进版，专注于通道注意力。它通过全局平均池化层后的1x1卷积层，避免了维度缩减，有效捕获跨通道交互，同时参数更少。 𐟌 GC注意力机制 GC模块采用自注意力机制建模query对关系，或query-independent全局上下文建模，保留了SE模块的轻量性，同时拥有全局上下文建模能力。 𐟏ž️ SC注意力机制 SC模块通过自校正操作，自适应地在每个空间位置周围建立远程空间和通道间依存关系。设计简单通用，可增强标准卷积层的性能，不引入额外参数和复杂性。

𐟓š 注意力机制解码：LSK模型的奥秘 𐟔 初始化函数中，我们接收一个dim参数，它代表了输入特征图的通道数量。这个参数将作为我们模型的基础。 𐟒ᠳelf.conv0是一个5x5的分组卷积层，它的任务是捕捉输入特征图的局部信息，同时保持通道数不变。 𐟌 self.conv_spatial则是一个7x7的空洞分组卷积层，它能够提取输入特征图的长距离信息，同样不改变通道数。空洞卷积的妙处在于，它可以在不增加额外参数和计算量的情况下，扩大感受野。 𐟔„ self.conv1和self.conv2是两个1x1的卷积层，它们负责将self.conv0和self.conv_spatial的输出降维到dim//2。 𐟤 self.conv_squeeze是一个7x7的卷积层，它将两个降维后的特征图进行通道混合和压缩，输出两个通道。 𐟔„ 最后，self.conv是一个1x1的卷积层，它将通道混合后的特征图恢复到原始通道数。 𐟚€ 前向传播函数接收一个x参数，表示输入特征图。我们首先通过self.conv0和self.conv_spatial提取局部和长距离信息，分别赋值给attn1和attn2。 𐟔„ 接着，我们通过self.conv1和self.conv2对attn1和attn2进行降维，并将它们沿着通道维度拼接起来，赋值给attn。 𐟓Š 对attn沿着通道维度求平均值和最大值，并将它们拼接起来，赋值给agg。 𐟤 通过self.conv_squeeze对agg进行通道混合和压缩，并通过sigmoid函数得到两个权重系数sig。 𐟔„ 将attn1和attn2分别乘以sig中对应的权重系数，并相加得到最终的注意力特征图attn。 𐟌Ÿ 最后，通过self.conv对attn进行恢复通道数，并与原始输入特征图x相乘得到输出特征图。

算法创新：从理论到实践的指南 𐟓š 创新，听起来很酷，但在算法研究的世界里，它意味着什么呢？简单来说，创新就是不断地挑战现状，寻找更好的解决方案。让我们来看看如何在算法研究中进行创新吧！ 1️⃣ 创新的起点：理解原算法 𐟧 首先，你得对你要创新的算法有深入的了解。比如，PSO（粒子群优化）算法，你可能会通过仿真来评估它的收敛速度和精度。那么，创新的第一步就是从这些性能指标入手。你可能想提高收敛速度，或者在不牺牲收敛速度的情况下提高精度。当然，如果你的需求更高，那就需要同时考虑这两个方面。在这个过程中，你需要找到其他具备快速收敛和高精度特性的算法，然后将它们的优势结合起来。比如，在CNN（卷积神经网络）的基础上，我们可以看到RCNN、fast RCNN等一系列网络的出现。学者们通过改进网络结构或者加入其他算法，创造出了新的网络模型。 2️⃣ 创新的依据：理论支撑 𐟓ˆ 创新不是凭空而来的。你需要有理论依据来证明你的改进是有效的。你不能仅仅因为得到了一个更好的结果就认为你的改进是成功的。你需要能够从理论上解释为什么你的改进是有效的。举个例子，如果你想改进通信中的载波同步，你可能会想到改进鉴相器的结构。比如，经典的costas环的鉴相器是一个乘法模块。通过这个过程，你可以从理论上推导出最终的锁定相位值。如果你的改进能够得到一个更快的收敛速度或者更小的抖动更新，那么你的改进就是有效的。如果无法推导出一个合理的结果，或者推导的结果反而比原来的差，那么这只能算是“奇思妙想”了。 3️⃣ 创新的实践：深度学习 𐟖寸在深度学习领域，创新更是层出不穷。比如，CNN（卷积神经网络）的改进就是一个典型的例子。我们自然会想到，是否可以改进卷积层来增强特征提取效果？或者加入多尺度的思想？又或者调试最优的卷积层参数？这些都是创新的可能性。总之，创新需要你有足够的理论储备和对算法的深入理解。你需要知道原算法的优缺点，然后针对这些缺点提出改进方案。记住，创新是一个不断探索和尝试的过程，但只要你坚持下去，总会有收获的！

「卷积神经网络可视化」这是一个卷积神经网络 (CNN)的可视化视频。该视频使用可视化语言Processing制作，让你清晰地理解下述过程： 1. 输入图像的像素被卷积层处理； 2. 特征图被池化层处理； 3. 特征图被全连接层处理；可以看到，预设的网络架构包括四个卷积层和两个全连接层。对于卷积层，预设的内核大小是3 x 3、padding是1、stride是2。其中，卷积层使用一个过滤器来提取图像中的特征，这些特征被组合成特征图，被送入网络的下一层。随后池化层减少了特征图的大小，从而优化了网络的计算量。而全连接层将特征图连接起来，生成最终的输出。视频作者谈到，他使用PyTorch进行网络训练、保存权重、偏差，并在各自的Conv2D和MLP层中使用了解析后的参数。感兴趣的小伙伴可以查看GitHub源码：网页链接量子位的微博视频

女研究生宅家日常：海明威与CNN的碰撞 𐟌Ÿ 新年祝福：希望我们都能保持向上的力量，即使不能轻易向下妥协。 𐟓– 海明威：他的名字源自母系，高中毕业后成为一名记者，开始了写作生涯。作为垮掉的一代的代表，他的作品不拘泥于常规小说，只是描述人物行为，不涉及心理描写。海明威的兴趣广泛，包括打猎、钓鱼、喝酒、拳击和摄影。他的身材魁梧，性格刚烈，曾参与一战和二战。凭借《老人与海》获得诺贝尔奖。 𐟧˜‍♀️ 八段锦与金刚经：练习八段锦和五遍版金刚经后，感觉有些劳累，提醒自己要量力而行，以舒适为界限。 𐟒𛠥𔦁騾𞦷𑥺業椹：探索卷积神经网络（CNN），包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层要注意参数设定，池化层常用最大池化层，平均池化层不常用。全连接层是一维向量，所有节点与上下层所有节点全部连接，其权重矩阵的维度为上层节点数*全连接层节点数。CNN的特点和优势是训练参数少，可以用较小的训练集进行训练，预防过拟合。 𐟌 图神经网络（GNN）：这是一种直接作用于图结构上的神经网络。图由节点和边组成，GNN是深度学习在图结构上的一个分支。每个节点可以看作个体对象，每条边表示个体与个体之间的某种联系，所有节点组成的关系网就是最后的图。节点、边、图都可以编码成特征向量，因此GNN的主要工作是提取特征。 𐟍𝯸 《空腹力》：提到“血液不净是万病之源”，积极的人生态度很重要，因为积极所以愿意付出努力，结果自然会更好。饥饿感通常是因为血糖低，可以吃一些快速升糖的食物来缓解饥饿感，从而减少进食。吃饭时细嚼慢咽也是同理。 𐟓š 《我的阿勒泰》：前段时间看了电视剧《我的阿勒泰》，读一读原著。李娟的文字很轻松，但不太符合我的阅读风格。

浪潮SimpleBEV：多模态新突破 𐟓š 本周，我们深入研究了浪潮科技在arXiv上发布的图像+激光雷达多模态融合感知算法框架SimpleBEV。这篇文章在BEVFusion的基础上进行了改进，显著提升了感知性能。 𐟔 一、论文核心亮点在本文中，作者提出了一种名为SimpleBEV的感知算法模型。通过在nuScenes数据集上的实验，SimpleBEV实现了77.6%的NDS指标，在3D目标检测任务上达到了SOTA的感知性能。整体网络框架图如下： 𐟓Š 二、研究背景感知在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达和图像传感器，以获得准确、全面的感知结果。激光雷达点云提供精确的定位和几何信息，而图像则提供丰富的语义信息。由于这两类传感器数据的互补特性，许多研究工作都在关注如何更好地融合视觉和激光雷达数据，以提高自动驾驶系统的3D目标检测性能。 𐟔砤𘉣€网络模型结构与技术细节 SimpleBEV算法由两条分支构成：Lidar Branch和Camera Branch。Lidar Branch采用了SECOND点云特征提取网络结构，通过多个稀疏3D卷积层生成多尺度3D特征。为了捕获多尺度目标的能力，作者引入了多尺度特征融合策略。首先，将不同阶段的多尺度3D特征转化为多个二维BEV特征。然后，利用多次上采样和卷积运算融合多个BEV特征，得到最终的LiDAR-BEV特征。 𐟓 核心创新点二：Lidar Branch（针对激光雷达分支的相关改进）激光雷达分支的整体架构如下图所示，采用了常见的SECOND点云特征提取网络结构。通过将多个稀疏3D卷积层依次应用到特征图上，生成多尺度3D特征。此外，为了捕获多尺度目标的能力，作者还引入了多尺度特征融合策略。 𐟓ᠥ››、融合策略最后，将Camera分支和LiDAR分支得到的BEV特征进行通道维度的合并，并送入到BEVEncoder模块完成进一步的特征提取，最后接3D检测头输出最终的3D检测结果。 𐟔 通过这些改进，SimpleBEV算法在多模态感知性能上取得了显著提升，为自动驾驶系统的感知任务提供了新的解决方案。

自注意力和卷积的结合：四大创新点 𐟌Ÿ 增强特征表征能力：结合自注意力和卷积的一个重要创新是提升网络的特征表征能力。卷积层负责提取图像的局部特征，而自注意力层则捕捉全局依赖关系，帮助网络更好地理解图像内容的上下文信息。例如，在对象识别任务中，卷积层可以捕捉对象的局部细节，而自注意力层则帮助模型理解不同对象间的相互关系，从而提高识别的准确性。 𐟌Ÿ 高效网络结构：另一个创新点是开发更高效的网络结构。通过在卷积层和自注意力层之间进行精心设计，可以减少计算复杂度同时保持模型性能。例如，可以在卷积层之后引入轻量级的自注意力模块，这种模块只在必要的情况下激活，从而减少不必要的计算开销。这对于在资源受限的设备上进行实时图像处理尤其重要。 𐟌Ÿ 自适应特征学习：结合自注意力和卷积的网络还可以进行自适应特征学习。这意味着网络可以根据输入图像的不同特征自动调整卷积层和自注意力层的贡献。例如，在处理包含复杂背景或多个对象的图像时，模型可能会增加自注意力层的权重，以更好地捕捉全局上下文信息。 𐟌Ÿ 多尺度特征融合：将自注意力与卷积结合的另一创新方向是多尺度特征融合。这种方法在不同的尺度上提取特征，然后使用自注意力机制将这些特征有效地融合。这对于图像分割任务尤其有用，因为它可以帮助模型同时理解图像的精细细节和整体布局。 𐟌Ÿ 跨模态应用：此外，这种结合还可以用于跨模态应用，如结合视觉信息和文本信息进行图像标注或生成任务。例如，在图像描述生成任务中，可以使用卷积网络处理图像输入，而自注意力层则用来整合图像特征和文本信息，生成更准确、更自然的图像描述。

投资理财书单（三）《机器学习与股票择时》邱月著随着计算机技术在运算能力、数据存储等方面的快速发展，传统股票投资方法的弊端被不断放大，新兴的量化投资方法受到人们的广泛关注，依赖计算机技术的机器学习算法越来越多的应用在股票研究领域之中。支持向量机、K紧邻、遗传算法等多种机器学习算法都被成功应用于量化投资领域，本书改进了FA算法的动态搜索能力，将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优，系统地构建了基于MFA-SVM的量化择时模型；针对传统神经网络层数不足等局限性，提出一种适用于股票择时问题的混合CNN-RNN模型，由一维CNN模块（卷积层和池化层）、RNN模块（双层LSTM和双层GRU）、ReLU激活函数层组成，并进行了实证研究，为相关学者后续研究提供了新思路和新方法。本书可供信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。

yolov8改进 1️⃣ 模型设计：YOLOv8引入了全新的SOTA模型，包括目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5相似，提供了不同尺度（N/S/M/L/X）的模型，以适应不同场景需求。 2️⃣ Backbone和Neck：调整第一个卷积层的kernel从6x6到3x3，优化初始特征提取。在所有C3模块中引入C2f结构，新增跳层连接和额外的Split操作，提升梯度流的丰富性。删除Neck模块中的两个卷积连接层，简化结构。调整Backbone中C2f的block数量，从3-6-9-3变为3-6-6-3，优化网络深度。对于不同大小的模型（N/S/M/L/X），观察到N/S和L/X两组模型只调整了缩放系数，而S/M/L等骨干网络的通道数设置并没有遵循同一套缩放系数。 3️⃣ Head：YOLOv8的Head经历了两大改进：从耦合头结构变为解耦头结构；从Anchor-Based结构转变为Anchor-Free，增强了模型对目标的检测能力。 4️⃣ Loss计算：Loss计算包括正负样本分配策略和Loss计算。引入TOOD的TaskAlignedAssigner，这是一种动态分配策略。TaskAlignedAssigner的匹配策略基于分类和回归的分数加权，简化了样本的选择过程。 Loss计算分为两个分支：分类分支采用BCE Loss，回归分支使用Distribution Focal Loss，结合CIoU Loss和积分形式表示法，以提高模型对边界框的回归准确性。这三个Loss按一定的权重比例进行加权。 5️⃣ 训练：在训练方面，YOLOv8引入了YOLOX中的思想，在最后10个epoch关闭了Mosaic增强操作，这一调整有效提升了精度。

YOLOV7添加SE注意力机制全攻略大家好，我是研二的小白，最近开始更新我的学习笔记，准备做一些实验。今天分享一下如何在YOLOV7中添加SE注意力机制，希望能和大家交流学习。第一步：导入SEAttention库 𐟓š 首先，打开common.py文件，在代码的初始部分导入SEAttention机制的第三方库。然后在卷积层中加入self.att = SEAttention(c2)。记得修改倒数第一和第三行的代码哦。第二步：修改yolo.py 𐟖寸在yolo.py文件中，最后一栏模块项加入Conv_SE即可。这样就能在YOLOV7中添加SE注意力机制了。第三步：调整backbone骨干网络 𐟌𓊦‰“开yolov7_SE.yaml文件，在backbone骨干网络层中，将第一个和第二个maxpooling(MP)最大池化层中的全连接模块（concat）之后改为Conv_SE。这样就能在网络的更深层次中加入SE注意力机制了。第四步：修改训练配置文件 ⚙️ 在train.py文件中，将cfg模型参数文件修改为刚刚改过的yaml文件即可。这样训练时就会使用我们修改后的模型配置。第五步：调整线程数 𐟓‰ 有时候训练时会出现线程数不符合处理器内核心数的情况，导致服务器连接失败。这时可以在--worker中降低数值来解决这个问题。总结 𐟓 以上就是我在YOLOV7中添加SE注意力机制的全部步骤啦！希望对大家有所帮助，欢迎大家指点迷津，交流学习~~~

专栏内容推荐

2513 x 1463 · png
卷积层正反向运算示意图_卷积运算示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
3315 x 1524 · jpeg
【综述】神经网络中不同类型的卷积层 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

877 x 809 · jpeg
一文读懂 12种卷积方法（含1x1卷积、转置卷积和深度可分离卷积等）
素材来自:sohu.com
4787 x 3576 · png
卷积神经网络-卷积层_卷积神经网络中的卷积层-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

GIF
395 x 449 · animatedgif
卷积神经网络四种卷积类型 - 深度学习-炼数成金-Dataguru专业数据分析社区
素材来自:dl.dataguru.cn
1080 x 834 · jpeg
视觉图像处理中卷积核与滤波器的区别_卷积和滤波的区别-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net