【多通道卷积终结篇,通俗易懂,清晰必读】

 作为常识,
1、卷积层  输出特征图通道数 = 卷积核个数

与输入特征图通道数无关,


2、多卷积核处理多通道特征图的机制过程如下:

本文的参考资料为知乎:一文读懂Faster RCNN。

       对于多通道图像+多卷积核做卷积,计算方式如下:

       如上图所示,输入有3个通道的特征图经过含有2个卷积核的卷积层。

对于每个卷积核,先将输入的3个通道特征图分别作卷积,再将3个通道的处理结果相加得到卷积输出。所以对于某个卷积层,无论输入图像有多少个通道输出图像通道数总是等于卷积核数量。

       

3 、1X1卷积:降维处理

对多通道图像做1x1卷积时,其实就是将输入图像的每个通道乘以卷积系数后加在一起,即相当于把原图像中本来各个独立的通道合并在了一起,因此1x1卷积核可用来做降维处理。

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