【全局平均池化GAP】

全局平均池化GAP
  • 参考:通俗易懂理解全局平均池化(GAP)

  • 优势:GAP可以减少参数量,减少计算量,减少过拟合

  • GAP应用场景

    1. 最后一层卷积后+GAP+flatten(或reshape)辗平成一维数组+FC全连接,全连接数为一般为类别数,然后使用sigmod或softmax实现而分类或多分类;

    2. 可以用GAP代替FC操作;

      设置最后一层卷积的通道数n为预测类别数量,使用GAP后每个通道的特征图尺寸变为11,因此最终的输出为1x1xn (GAP操作不需要参数量),代替全连接后可大幅降低参数量;

相关推荐
unity工具人8 分钟前
python+yolov8 图像识别-测试案例
python·opencv·yolo
stsdddd38 分钟前
YOLO系列目标检测数据集大全【第十八期】
yolo·目标检测·目标跟踪
AI浩2 小时前
【模型改进】SBA 改进 YOLO 系列:用选择性边界聚合替换 Concat,增强 VisDrone 多尺度小目标检测
人工智能·yolo·目标检测
zhqh1002 小时前
yolov8+convLSTM训练MOT16数据集
yolo
CV-deeplearning19 小时前
YOLO26 正式发布!6 大任务一战封神,n 模型 mAP 40.9 跑 1.7ms,从检测到分割到姿态一条龙
yolo·目标检测·计算机视觉·ultralytics·yolo26
stsdddd20 小时前
YOLO系列目标检测数据集大全【第十五期】
yolo·目标检测·目标跟踪
stsdddd1 天前
YOLO系列目标检测数据集大全【第十六期】
yolo·目标检测·目标跟踪
hans汉斯1 天前
【人工智能与机器人研究】基于分层控制的多智能体编队协同控制
网络·人工智能·学习·yolo·机器人
动物园猫1 天前
无人机植物病害目标检测数据集分享(适用于YOLO系列深度学习分类检测任务)
yolo·目标检测·无人机
YOLO数据集集合1 天前
无人机航拍光伏板状态识别数据集 | 太阳能板异常检测、智能巡检、深度学习模型训练素材第10340期
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·无人机