卷积核大小怎么确定

卷积核是否越大越好,卷积神经网络中卷积核大小的选择

小黑黑讲AI

小卷积核对比大卷积核

程序员本人_

论文讲解 CVPR2022 将卷积神经网络的卷积核扩展到31x31:重新审视CNN中的大核设计

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高斯滤波,3*3卷积核,步长1,核值为1,方差5,原始像素32*32的头部热成像,效果还不错。方差越大,图像越平滑(模糊),反之越清晰,锐度越高#小目标#数据分析#编程#我的工作

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YOLOV5改进-2023最新大卷积核CNN架构RepLKNet升级版-UniRepLKNet

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【深度学习】大核卷积网络比Transformer更好吗?这篇论文让你一探究竟

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GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络,由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征,然后将它们拼接在一起,从而获得更丰富的特征表示。

简简单单做算法

复旦大学提出D-Net |Transformer中融合动态大卷积核&动态特征融合模块,让分割效果骤升#机器学习#深度学习

不读AI论文就会Die 丫丫呀

Shift-ConvNets:具有大核效应的小卷积核

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