【问题标题】:DispNet Architecture - Convolutional LayersDispNet 架构 - 卷积层
【发布时间】:2020-08-28 17:02:42
【问题描述】:

DispNet

我正在尝试了解 DispNet 架构

它们是从第三个卷积 Conv3a 开始标记,然后是 Conv3b,依此类推。

我无法理解其背后的原因,是否与 Stride 有关系?他们从 stride = 2 和 stride = 1 在“a”和“b”之间切换

我的意思是为什么不按顺序标记它们,Conv1 -> Conv2 -> Conv3 -> Conv4

我想我遗漏了一些东西,有人能给我一些启示吗? 非常感谢,谢谢!

【问题讨论】:

    标签: deep-learning computer-vision conv-neural-network


    【解决方案1】:

    如果您查看架构的第二部分,您会看到远程链接,部分来自 ConvXb,步幅为 1。

    ConvXa 的跨度为 2 以实现 DispNet/FlowNet 架构的“收缩部分”,而 ConvXb 都是架构的收缩端扩展部分的一部分,因此对张量大小具有中性作用(步幅 1)。

    由于收缩部分和扩展部分之间存在对称性,因此对卷积层进行编号以相互对应。但是收缩部分被分为 a/b,因为只有 'b' 部分作为网络扩展部分的输入。

    【讨论】:

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