CSPNet计算梯度？
在CSPNet网络中梯度计算部分，为什么对拼接起来的特征图进行卷积操作等于分别对各个特征图进行卷积操作的和？
图中的*代表卷积操作
关于#计算机视觉#的问题：在CSPNet网络中梯度计算部分，为什么对拼接起来的特征图进行卷积操作等于分别对各个特征图进行卷积操作的和
在CSPNet网络中梯度计算部分，为什么对拼接起来的特征图进行卷积操作等于分别对各个特征图进行卷积操作的和？
图中的*代表卷积操作
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作者认为在神经网络推理过程中计算量过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。
CSPNet不仅仅是一个网络，更是一个处理思想，可以和ResNet、ResNext、DenseNet、EfficientNet等网络结合。
从下图可以看出，CSPNet与其他模型结合后的效果：
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- 2022-06-17 00:31回答 3 已采纳 卷积神经网络结构决定它先利用卷积层提取特征，将提取的特征输入到池化层进行池化，和输入层没关系了
- 2023-02-08 20:16
关于#神经网络#的问题：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x64 and 128x64)
pytorch
深度学习
神经网络
回答 3 已采纳 问题在后面的 model(data[0])，data 和 x 不匹配，设置错误. 可以打印和追踪矩阵的形状，是开始设置时就不匹配，还是中间被修改了，在哪里发生修改的。 - 2023-03-04 17:42回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 1、在卷积神经网络中，训练集中的样本经过卷积、池化、激活等操作提取特征后，会进入全连接层。在全连接层中，输入的特征向量x被乘以权重矩阵w1和w2，并加上偏置b，得到输出向
- 2022-05-12 09:38datamonday的博客 在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（Cross Stage Partial Network，CSPNet）来缓解以前的工作需要从网络架构角度进行大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络...
- 2022-03-19 23:54回答 5 已采纳 开源计算机视觉和机器学习软件库，为计算机视觉应用程序提供通用基础设施。
- 2022-10-24 13:18回答 1 已采纳 看你的初始化算子是怎么做的，例如你的算子是[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]这个，就不会有差别，还是原来的图像，如果是其他的，一般来说会有差别的，具体差距大到多少也不好说，还是得看计算
- 2021-12-01 08:22回答 3 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2018-09-19 10:16呆呆的猫的博客 海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、...
- 2023-03-03 20:02回答 1 已采纳 边界处可能不一样。比如第一块256x256的右边。原本在大图中它右边有数值，现在单独变成一个小图，右边没值，那它可能需要用0填充。所以这就与大图中那个位置原来的结果会有点差别。具体分成几个，可能需要多
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2022-08-14 18:07回答 3 已采纳 3x3卷积比5x5尺寸更小，两个3x3卷积的感受野等于5x5卷积，并且参数量少了百分之20多，还多了一层的非线性优化。觉得解决问题了，给个采纳呗。
- 2021-06-14 23:49Leo-Peng的博客 计算机视觉算法——目标检测网络总结计算机视觉算法——目标检测网络总结1. RCNN系列1.1 RCNN1.1.1 网络结构及特点1.1.2 关键知识点——非极大值抑制算法（NMS）1.2 Fast RCNN网络结构及特点2. SSD3. YOLO系列 ...
- 2023-02-10 00:52回答 6 已采纳 你这显示你的DarkNet中的cudnn是8.1.1的版本，这个和你说的8.6对不上。不过按理来说cudnn的影响不会很大（只要不是cudnn7.6.5和cudnn8.x这种大版本大区别就基本上没啥大
- 2022-04-16 13:47象牙山首富_的博客 为了解决这些问题，我们提出了一种轻量级的特征增强卷积神经网络，能够实时对低空飞行目标进行高精度检测，从而提供制导信息以抑制"黑飞"无人机。该网络由三个模块组成。采用轻量、稳定的特征提取模块来减少计算量...
- 2022-06-25 15:45JRWu的博客 利用卷积1进行简单的通道数调整后，不断利用残差结构进行特征提取 self.cv2(x) ) , dim=1)) 3、使用了Focus网络结构，这个网络结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到...
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问题事件
已结题
（查看结题原因） 8月3日-
创建了问题
4月23日
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