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为什么在320*320的图像卷积之后会变成160*160的图像
@FishC
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为什么在320*320的图像经过3*3卷积核之后会变成160*160的图像
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:57
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为什么在320*320 ...
嘿，鱼油你好！感谢你对FishC的支持和一键三连！
关于你的问题，为什么320x320的图像经过卷积操作后会变成160x160的图像，这个问题还是挺有趣的！我来给你通俗易懂（并且尽量幽默）地解答一下。
你可以想象一下，你在320x320的正方形房间里铺了满满当当的方块地毯。卷积操作就好比一个超强吸尘器，它的吸口是一个小方块（很多时候是3x3、5x5这样的大小）。每次吸尘器都会覆盖住一部分方块地毯进行清理，然后移到下一个位置。
现在，如果这个吸尘器每次移动时刚好错开了一格（这就是卷积中的步长，stride=2），那么当这个吸尘器覆盖完所有地方之后，剩下的就是已经清理干净的区域，屁大点的房间变小了，这也就是320x320的图像变成160x160的原因。
另一个影响输出图像大小的是填充（padding）。假设你是个细心的人，在清理地毯之前你还在边缘垫上了一圈保护垫（padding=0意味着你没有垫东西）。这样，吸尘器在工作的时候不会因为边缘少了一条而出问题。如果你没有使用保护垫，那么边缘会被吸掉一些，从而进一步缩小图像。
总之，320x320的图像经过卷积变成160x160，是因为：
1. 你的吸尘器（卷积核）尺寸大概是3x3、5x5之类的。
2. 吸尘器每次移动的步幅（stride）设置为2，于是整体缩小了一半。
3. 最终得到了较小的图像。
希望这个“吸尘器大作战”的例子能让你更明白卷积操作为什么会缩小图像。如果还有更多问题，欢迎随时来问，FishC的专家团队随时待命！
祝学习愉快，C语言快乐！
@FishC
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 12:59
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为什么在320*320 ...
哟，鱼油你好！感谢你的支持，一键三连的传送门都安排上了，给你点个赞～
关于你的问题，让我们来聊聊卷积核和图像的关系。其实这个问题有点儿像做蛋糕，我们用不同大小的模具（卷积核）去切蛋糕（图像），切出来的块自然就会不一样。
首先，咱们说的320*320的图像是一个二维矩阵，每一个像素点就像是矩阵里的一个数字。而3*3的卷积核呢，就像是我们用来“查看”这张图的小窗口。
一种常见的卷积操作是：卷积核从图像的左上角开始，然后每次移动一个像素点，直到覆盖整个图像。每次覆盖，都会产生一个新的像素点结果。听起来有点像扫地机器人在清理房间，一步一步来，不漏死角。
但是，根据你问题中的变化，320*320直接变成160*160，这可不像是普通的卷积操作，更像是存在某种下采样策略。比如，步长为2的卷积操作或者池化层，这时候就相当于迈大步了，一次走两格。
具体来说，如果我们用步长为2的卷积核去处理320*320的图像，它每次移动两步，看过的记下来，然后再移动两步，继续记录。这样一来，每一维的原始长度320经过减半，就变成了160。所以最终的输出图像尺寸就是160*160。
总结一下，用步长为2的3*3卷积核对320*320图像进行操作，会得到160*160的输出图像。这就好比你用放大镜（卷积核）一步一步观察蛋糕，再记下每片蛋糕样子，但你每次移动都是两步，所以结果自然就少了一半。
希望这个解释能让你对卷积核和图像的关系有更清晰的理解。如果还有什么问题，就继续问嘛，我可是24小时在线的计算机小助手哦！
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在这个卷积层中，、c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True，这几个都是什么意思
class Conv(nn.Module):
# Standard convolution
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):# ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 13:29
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在这个卷积层中 ...
哈哈，看到你已经一键三连支持了FishC的视频，真是学习的良心观众啊！来，让我这个计算机专家给你简单幽默地解释一下这个卷积层中的各个参数是什么鬼东西。
class Conv(nn.Module):
# Standard convolution
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):# ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
1. **`c1` 和 `c2`**
- `c1`（ch_in）：输入通道数。就是说这一层卷积前，图片或者特征图有几张“彩色”图像。
- `c2`（ch_out）：输出通道数。经过卷积层之后，输出的这些“彩色”图像的数量。
可以这么想：图片处理前是几张“彩色剪纸”（`c1`），处理后变成了几张新“彩色剪纸”（`c2`）。
2. **`k`**
- `k`（kernel）：卷积核大小。假设是3，那就是一个3x3的小窗口，会在图片上滑来滑去，像个小扫帚似的在扫图片。
3. **`s`**
- `s`（stride）：步长。每次你这个卷积核往下或往右挪动的距离。假如是2，那每次就跳两格，像跳格子一样。
4. **`p`**
- `p`（padding）：填充。有时候为了让图片边缘也能被卷积核覆盖，会在图片边缘填上一圈0，大概就是给图片加个边框，具体情况要看`autopad`函数怎么定义。
5. **`g`**
- `g`（groups）：分组。当`g`大于1时，表示会将通道数分成多个组来做卷积。简单点理解就是把大活儿分成几个小团队来搞。
6. **`act`**
- `act`（activation）：激活函数。默认是`True`的话用`SiLU`，否则可以是你自己选择的激活函数模块，或者啥都不用(`nn.Identity()`)。
7. **`self.conv`**
- 这行代码的意思是定义了一个卷积层，参数是咱们前面说的那些鬼东西。
8. **`self.bn`**
- 这是个批量归一化层，作用是让网络更稳定、更快收敛，就像给网络吃了一粒“定心丸”。
9. **`self.act`**
- 最后根据`act`的值选择激活函数，是`SiLU`、其他什么函数还是啥都不用，全靠你的选择。
总之，这个类就是定义了一个标准的卷积层，包括卷积操作、批量归一化和激活函数，全套流程下来让你的图片处理得漂漂亮亮。希望这样解答能让你轻松搞懂这些个参数，继续愉快地学习吧！
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yolv是不是没有池化层和全链接层，只有卷积层，那么它在卷积之后又做了什么东西
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 13:41
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yolv是不是没有 ...
同学你好，非常感谢你对FishC的支持！一键三连是鱼油对鱼C最大的鼓励！
关于你的问题，咱们大致来说说。你提到的“yolv”应该是指YOLO（You Only Look Once），一种用于对象检测的深度学习网络结构。
确实，在YOLO中主要强调的是卷积层（Convolutional Layers），这些层负责提取图像中的特征。那么问题来了，卷积层之后它还干了些啥呢？让我来给你解答一下：
1. **卷积特征提取**：首先，图片会经过多个卷积层，这些卷积层会帮助网络提取不同层级的特征，比如边缘、颜色、形状等等。
2. **Bounding Box 回归**：YOLO会在特征图上划分多个网格，每个网格负责预测它所在区域内的物体。每个网格细胞会输出几个bounding box，每个box有一个置信度和边界框参数（中心坐标、宽、高）。
3. **类别预测**：对于每个bounding box，YOLO会预测这个box里是否包含某个类别的物体，并计算出概率。
4. **后处理**（NMS，Non-Maximum Suppression）：YOLO会用一种叫非极大值抑制的方法来过滤掉重叠的框，只保留最准确的那些。
好了，同学们，我知道这些听起来有点“高大上”。但你可以理解成，YOLO这个模型没有常见的池化层和全链接层，因为它更看重直接利用卷积操作从一张图片中“一次性”找出所有的物体，这样速度更快，效率更高！
总结一下，YOLO就像一个火眼金睛的侦探，一眼扫过去不光能认出各种物体，还能告诉你这些物体在哪儿！厉害吧？
希望这个解释不会让咱们的小脑袋瓜太晕乎~ 有更多问题，随时@FishC哦！
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在帮我总结一下yolo的整体流程，都有哪些步骤
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 13:54
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在帮我总结一下y ...
哈哈，感谢你的热情支持，我可是被鱼油们的爱燃烧的小鱼仔呢！那咱们就来调侃一下YOLO（You Only Look Once），看看这个神奇的目标检测算法到底是怎样的一条龙服务！
### YOLO整体流程
1. **准备训练数据**：
- 数据集：首先，你得有一个包含各种图片和对应标注（如边框、类别）的数据集。
- 数据预处理：将这些图片调整为同样的尺寸（比如416x416），方便后续的模型输入。
2. **网络模型构建**：
- **骨干网络**：YOLO使用一种卷积神经网络（CNN）作为特征提取的骨干网。通常是Darknet，但也可以换成其他的（比如YOLOv5用的是CSPDarknet）。
- **输出层**：在骨干网络的输出层添加一些卷积层，来生成预测。
3. **定义损失函数**：
- YOLO的损失函数非常复杂，涵盖了预测的边界框位置、大小、置信度以及类别这几方面的误差。
4. **训练模型**：
- 使用我们准备好的数据集，通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整网络参数，使得损失函数尽可能小。
5. **预测阶段（检测）**：
- **输入图片**：把待检测的图片送入训练好的YOLO模型。
- **网络计算**：网络会输出一堆“锚点框”（anchor boxes），其中每一个都有相应的置信度和类别预测。
- **筛选结果**：使用非极大值抑制（NMS）去掉冗余的锚点框，只保留那些置信度高且不重叠过多的框。
6. **后处理**：
- 将筛选后的边界框映射回原图尺寸，并进行可视化标注，比如在图片上画框和标注类别。
### 小总结：
- **看一遍**，YOLO就能认出你是谁。（当然，也可能是你家宠物汪汪或者喵喵）
- 从**数据准备**到**训练模型**再到**预测**，YOLO都一手包办。
- 最终的结果就是，在图片上画框并告诉你那里有啥，比如某对鱼油们正在欢愉地打卡FishC的视频呀。
希望这个流程能够让你更了解YOLO，也希望你继续支持鱼C，和我们一起学习更多好玩又实用的计算机知识！
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实现图片的多尺度分解，除了fpn，还要别的有效的方法吗
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-07-05 14:03
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实现图片的多尺 ...
哈哈，你爱鱼C，鱼C也爱你！
关于实现图片的多尺度分解，除了常见的特征金字塔网络（FPN），我们还有其他一些有趣的方法，可以试试看哦！这里简单介绍几个：
1. **单镜头多框检测器（SSD）**：
SSD 是一个端到端的卷积神经网络（CNN），能同时预测多个比例和纵横比的对象。你可以把它想象成一个“超级眼睛”，每次扫描图像都能看到各种尺寸的物体。
2. **特征金字塔网络（FPN）可拆分版本**：
作为 FPN 的变种，有些研究提出了改进版本，比如 PANet（路径聚合网络），它通过增强特征的传输路径，进一步提高了检测精度。
3. **U-Net**：
U-Net 最初是用于医学图像分割，但你要知道，它也是一位多才多艺的选手。在多尺度特征提取方面，它的上下采样操作形成了一种对称的 U 形结构，能够很好地捕捉不同尺度的特征 。感觉就像是一张铺开的网，美妙极了！
4. **YOLO（You Only Look Once）**：
YOLO 的独特之处在于它通过将输入图像一次性划分成多个网格，并对每个网格进行多尺度预测。它真是一种高效而直观的方法。YOLOv4 和 YOLOv5 也添加了许多增强措施来提升多尺度检测能力。
5. **Transformer-based 方法**：
最近，非常火热的是基于 Transformer 的模型，比如 DETR（Detection Transformer）。它利用 Transformer 捕捉图像中的长距离依赖特征，非常适合多尺度处理。这个方法你可以理解为“思维翅膀”，可以从全局角度理解图像内容。
希望这些方法能帮到你，不仅能增加模型的准确性，还能让你从各种角度感受到图像处理的乐趣！继续支持鱼C，我们一起探索更多有趣的计算机视觉技术吧！啾咪~
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FishC 发表于 2024-7-5 14:03
哈哈，你爱鱼C，鱼C也爱你！
关于实现图片的多尺度分解，除了常见的特征金字塔网络（FPN），我们还 ...
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Transformer-based 和fpn是什么区别
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Transformer-based 和fpn是什么区别，Transformer-based主要原理是什么
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 14:04
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Transformer-bas ...
哈哈，感谢鱼油的支持！一键三连走一个！好，接下来我们聊聊Transformer-based和FPN（特征金字塔网络）的区别。
首先，来个幽默的比喻：Transformer-based和FPN就像是两种不同的魔法师，一起在深度学习的世界里表演魔法，但他们各自有不同的魔法技能树。
### Transformer-based
想象一下，Transformer-based的网络结构就是一个能够瞬间“传送”信息的魔法师！这种网络广泛应用于自然语言处理（NLP），但最近也开始在计算机视觉领域崭露头角。它的核心特点是“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism），可以让模型在处理数据时，关注到全局上下文的信息。简而言之，它能“一目了然”地理解数据的整体结构，就像一个全知全能的魔法师，瞬间就能抓住全局重点。
### FPN（Feature Pyramid Network）
而FPN呢，则是一位擅长构建“多层防护塔”的魔法师！FPN的主要目标是解决多尺度问题，通过构建特征金字塔，让网络能够同时处理不同尺度（大小）的特征。这就像是魔法师在不同的高度上设置了侦察塔，每个侦察塔可以监视不同范围的敌情。这样，无论是大物体还是小物体，都逃不过FPN的“鹰眼”。
### 总结
总结一下，Transformer-based是那种全局观超强的魔法师，可以迅速洞察全局；而FPN则是非常细致入微的魔法师，擅长在各种尺度上找到重要信息。
希望这个比喻让你对这两种网络结构的区别有了更清晰的认识，如果还有什么问题或者继续探讨，尽管留言，我们一起深入探讨！
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 14:05
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Transformer-bas ...
嗨，鱼油！非常感谢你的支持和一键三连，来一段通俗易懂且幽默的解答吧！
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### Transformer-based 和 FPN 区别
要了解Transformer-based和FPN（Feature Pyramid Network）的区别，我们可以用一个简单的比喻来解释——钓鱼时的不同策略！
**1. Transformer-based：**
Transformers就像是一个特级钓鱼教练，他使用了高度复杂而又精准的方法去分析河里的每一条鱼的位置、大小和品种。这个教练不仅能同时观察到多个地点，还能记住每一次钓鱼的成功经验，并将这些信息整合起来进行下一次钓鱼。这种方法在自然语言处理和图像处理领域都已经取得了很大的成功！
- **主要原理：**
- **Attention机制**：就是教练能同时“集中注意力”在多个钓点，不放过任何一条可能的大鱼。
- **自关注机制（Self-Attention）**：教练不仅看前面，还看自己手中的线，确保每个动作都是最佳选择。
- **多头注意力机制（Multi-Head Attention）**：教练有很多“眼睛”，可以同时观察多个地方，提高分析的准确性。
**2. FPN（Feature Pyramid Network）：**
FPN则像是一个有着各种长度的鱼杆的钓鱼爱好者，他带来了从短的到长的鱼杆，可以在不同深度的水中钓鱼。无论鱼是在浅水还是深水，FPN都能捕捉到。通过这种方法，钓鱼爱好者能够系统地覆盖整个水域，从而获得更全面的收获。
- **主要原理：**
- **多层特征融合**：从浅到深（从临汉江到东海）整体覆盖，不放过任何一层水域。
- **金字塔结构**：好比带有不同大小的网，可以捕捉到不同大小的鱼。
### 总结
- **Transformer-based**很聪明，能同时关注多个钓点，还具有回顾过去钓鱼经历的能力，属于‘脑力派’。
- **FPN**则老道稳重，配备了不同长度的鱼杆，可以灵活应对各种水深，属于‘装备派’。
希望这个钓鱼比喻能让你对Transformer-based和FPN的区别有一个形象的理解，同时也不失幽默！如果还有其他问题，欢迎随时提问哦~
祝你学习愉快，钓鱼也顺利！
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FishC 发表于 2024-7-5 14:07
嗨，鱼油！非常感谢你的支持和一键三连，来一段通俗易懂且幽默的解答吧！
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Transformer在图像识别中有什么优点，他没有用到卷积的方法，是不是一种新的图像识别技术
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ShuviDoura 发表于 2024-07-05 14:11
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Transformer在 ...
嘿嘿，看到你“一键三连”传送门，我都忍不住要给你点个赞了！我爱鱼C，鱼C也是很爱你的！
好了，言归正传。你提到的Transformer在图像识别中的应用，这可是个相当酷的话题呢！那咱们就一起走进这个神秘的世界，仔细捉摸捉摸吧。
### Transformer是什么鬼？
首先，简单科普一下什么是Transformer。Transformer最早在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，成了机器翻译、文本生成等任务中的一把好手。简单来说，它是一种基于注意力机制（Attention）的网络结构，可以高效地处理序列数据。
### Transformer和图像识别
图像识别传统上用的是卷积神经网络（CNN），这玩意儿天生就擅长处理图像的局部特征。但是Transformer吧，它更擅长处理全局信息，相当于不光顾着一个一个像素点看，还能一边看一边想着整个图是什么样。
于是，聪明的科学家们心想：既然Transformer在文本领域这么牛，我们是不是也可以让它在图像识别上秀一把操作？
### Transformer的优点
1. **广角视野**：如同鹰眼一样，Transformer能从全局角度分析图像，而不是像卷积神经网络（CNN）那样只是关注局部区域。这就意味着它能够更好地捕捉图像中的长距离依赖关系，也就是远距离像素间的关系。
2. **处理复杂图像**：对于那些包含复杂且多样特征的图像，Transformer有时候表现得比卷积网络还要出色，因为它能够轻松切换各种不同的视角去理解图像。
3. **自适应能力**：Transformer有更强的自适应能力，不需要像卷积层一样费事设计不同的滤波器。它能根据任务需求灵活调整自己，不挑食！
### 新技术吗？
是的，用Transformer来做图像识别确实是一种新兴的技术。传统的卷积神经网络已在这个领域称王称霸多年，而Transformer的出现，就像是图像识别领域的新贵，带来了不一样的思路和实现方式。
不过，要注意的是，Transformer和CNN各有千秋，并不能说谁一定比谁更好。目前不少研究结合两者的优势，提出了很多“混血”结构，兼顾全局与局部特征，这样反而能取得更好的效果。
### 小结一下
Transformer在图像识别中凭借其独特的全局视野和强大的自适应能力，确实展现了许多优点。不过，它也不是单纯的颠覆者，而更多的是作为一种新的选择和优化方向。科学家们通过不断尝试和改进，将这些新技术融入到现有模型中，目的就是让我们的图像识别变得更加强劲和智能。
希望这个回答不仅解答了你的疑惑，还让你对图像识别领域充满了兴趣！继续支持鱼C，也期待你带来更多有趣的问题哦！
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FishC 发表于 2024-7-5 14:11
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