今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加…

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些…

Android潜在的发展音频输入通道的软硬件分析 我们都知道耳机Mic集成在一直的那种四段耳机Mic插头是Android设备上比較经常使用.可是也会有分开的情况,比較假设在普通的PC机中装Android系统,那么就是这样的情况.所以就有必要对音频输入通道的软件硬件进行统一的分析一下,接下来分析一个实例. 该设备的硬件连接为:基于3157的模拟开关实现的 通道切换. 设备是全然靠硬件实现的,那么就没有软件的什么工作了.可是这并非一个理想的实现方法,真下的实现方法应该是全部的Mic都是并行的.每一个…

贾清扬寻找快速算法之路:https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo 卷积运算图文并茂:http://www.zhihu.com/question/28385679 注意到, (1)滤波器是有通道数的,通道数和输入特征图的通道数一样. (2)每次进行卷积: 输入参数:输入特征图的通道数,特征图尺度,滤波器尺度(滤波器通道数和输入特征图的一样),滤波器个数 输出参数:输出特征图的通道数=滤波器个数,特征图大小…

下图是jiayangqing在知乎上的回答,其实过程就是把image转换成矩阵,然后进行矩阵运算 卷积的实现在conv_layer层,conv_layer层继承了base_conv_layer层,base_conv_layer层是卷积操作的基类,包含卷积和反卷积.conv_layer层的前向传播是通过forward_cpu_gemm函数实现,这个函数在vision_layer.hpp里进行了定义,在base_conv_layer.cpp里进行了实现.forward_cpu_gemm函数调用了ca…

在向一个caffe模型传递输入数据的时候,要注意以下两点: 1. opencv中Mat数据在内存中的存放方式是按行存储,matlab中图像在内存中的存放方式是按列存储. 2. opencv中Mat数据的默认通道顺序是BGR,matlab中图像默认通道顺序是RGB.…

决定将caffe分为几个部分进行总结,首先是第一部分,输入数据以及输入层. 首先从输入数据对BP的影响开始介绍. sgd的随机性 由于是sgd,因此样本一定要shuffle.BP中说到,样本选择遵循俩个原则:1.shuffle,让样本囊括所有类,2. 使得误差大的样本多出现,而误差小的少出现. 首先说一说第一个: 随机性,这个在caffe中都是怎么体现的呢?先说说caffe中的输入格式吧,leveldb, image原始数据,hdf5,lmdb.其中对应的类有data_layer, image_…

卷积的实现思想: 通过im2col将image转为一个matrix,将卷积操作转为矩阵乘法运算 通过调用GEMM完毕运算操作 以下两个图是我在知乎中发现的,"盗"用一下,确实非常好.能帮助理解. 參数剖析 配置參数:(从配置文件得来) kernel_h_ pad_h_ hole_h_ stride_h_ kernel_w_ pad_w_ hole_w_ stride_w_ is_1x1_:上面8个參数都为1时,该參数为true 和输入有关的參数:(从bottom得来) num_ cha…

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原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输出矩阵的维度顺序和含义相同,但是后三个维度(图像高度.图像宽度.图像通道数)的尺寸发生变化. 权重矩阵(卷积核)格式:同样是四个维度,但维度的含义与上面两者都不同,为:卷积核高度.卷积核宽度.输入通道数.输出通道数(卷积核个数) 输入矩阵.权重矩阵.输出矩阵这三者之间的相互决定关系 卷积核的输入通道…