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短视频营销方式_设计一个app软件多少钱_如何做企业产品推广_国外b站浏览器

时间:2025/7/12 2:24:22来源:https://blog.csdn.net/gaoxiaoxiao1209/article/details/144617949 浏览次数:0次
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【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度卷积神经网络(MS-CNN)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码(一)

【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度卷积神经网络(MS-CNN)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码(一)


文章目录

  • 【深度学习基础之多尺度特征提取】多尺度卷积神经网络(MS-CNN)是如何在深度学习网络中提取多尺度特征的?附代码(一)
    • 前言
    • 1. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的原理
    • 2. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的应用
    • 3. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)优缺点
      • 优点:
      • 缺点:
    • 4. 代码解析
      • 1. 多个卷积核提取不同尺度特征
      • 2. 特征融合
      • 3. 卷积后的处理
      • 4. 池化与全连接
    • 5. 总结
  • 交通运输、机电主题会议
    • 第二届城市建设与交通运输国际学术会议(UCT 2025)
    • 第五届智慧城市工程与公共交通国际学术会议(SCEPT 2025)
    • 第八届交通运输与土木建筑国际学术论坛(ISTTCA 2025)


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前言

多尺度卷积神经网络(MS-CNN) 是一种通过多尺度特征提取来增强卷积神经网络(CNN)能力的方法。通过将图像输入多个卷积层或卷积核以不同的尺度处理,可以让模型同时捕获到不同尺寸的特征。这种方法特别适合处理目标尺度变化较大的任务,如目标检测、语义分割等。

1. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的原理

在传统的卷积神经网络中,所有输入图像会通过相同大小的卷积核和相同的网络结构进行处理。然而,对于具有不同尺寸的目标物体,网络通常需要多种不同的尺度来有效捕获信息MS-CNN 通过以下几种方式来实现多尺度特征提取:

  • 使用多个卷积核:不同的卷积核(大小、步长等)可以提取不同尺度的特征。
  • 多层次网络结构:不同的层次使用不同尺度的卷积操作来处理输入图像,从而提取多尺度信息。
  • 输入图像的多尺度处理:将同一张图像通过不同尺度(例如不同的图像缩放比例)进行处理,结合多个尺度的特征。

2. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的应用

多尺度卷积神经网络广泛应用于目标检测、语义分割、物体识别等任务。在这些任务中,目标的尺寸通常不固定,因此,需要捕获不同尺度的特征才能提高模型的性能

3. 多尺度卷积神经网络(MS-CNN)优缺点

优点:

  • 提高识别精度:通过多尺度卷积核,MS-CNN 能够同时捕获不同尺寸的特征,从而提升对多尺度目标的识别能力。
  • 强大的表征能力:多个尺度的信息融合可以增强模型对细节和全局信息的理解。
  • 适应性强:MS-CNN 可以自适应不同尺度的目标,使得它在目标检测和分割任务中具有更好的性能。

缺点:

  • 计算开销大:由于多个卷积层需要处理不同尺度的特征,网络的计算量会增加,尤其是在通道拼接时,特征图的维度会显著增大。
  • 内存占用高:特征拼接后,特征图的通道数会增大,导致内存消耗增大。

4. 代码解析

1. 多个卷积核提取不同尺度特征

conv1_3x3, conv1_5x5, conv1_7x7:

  • 这三个卷积层分别使用 3x35x57x7 卷积核。它们提取输入图像在不同尺度上的特征。
  • 3x3 卷积通常用于提取局部细节信息,而 5x57x7 卷积则用于提取更大范围的特征。

2. 特征融合

torch.cat():

  • 通过 torch.cat() 函数将不同尺度的特征图在通道维度(dim=1)上拼接起来。这样,模型可以利用来自多个尺度的信息。

3. 卷积后的处理

conv2:

  • 这个卷积层使用 1x1 的卷积核来对拼接后的特征图进行处理,融合不同尺度的特征信息。通过 1x1 卷积,网络可以在保持空间信息的同时降低特征图的通道数。

4. 池化与全连接

adaptive_avg_pool2d():

  • 通过全局平均池化(adaptive_avg_pool2d)将特征图大小减少为 (1,1),从而获取每个通道的全局信息。这样就可以将图像的空间信息转化为一维向量。

fc:

  • 最后,通过一个全连接层将融合后的特征映射到最终的输出类别。这里的输出是一个 10 类的分类问题。

5. 总结

  • MS-CNN 是通过使用多个不同尺度的卷积核来提取图像中不同尺度的特征,从而增强模型的多尺度特征学习能力。它在目标检测、语义分割等任务中具有较好的性能。
  • 在实际应用中,MS-CNN 可以通过多个卷积核或多层次网络结构来同时处理不同尺度的信息,最终帮助模型更好地理解复杂的图像信息。

交通运输、机电主题会议

第二届城市建设与交通运输国际学术会议(UCT 2025)

  • www.icuct.net
  • 2025年1月17-19日,长春
  • 对综述类、人文社科经管类方向友好;Scopus、知网稳定检索。

第五届智慧城市工程与公共交通国际学术会议(SCEPT 2025)

  • www.scept.org
  • 2025年2月21-23日,北京
  • 征集交通工程、智能汽车、交通运输系统、供应链、智慧城市、物联网、城市管理、通信信号、港口/水路/内陆航运和船舶交通等主题

第八届交通运输与土木建筑国际学术论坛(ISTTCA 2025)

  • www.isttca.com
  • 4月18-20日,天津
  • 征集交通工程、交通技术设施、路桥隧、运输系统、物流供应链、土木工程、岩土工程等主题
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