2020年3月30日 · 可以看到随着channel数目比较小的时候，一个7x7是比较占优的，而channel数目越来越大的时候，3x3逐渐变强，channel数目大的时候甩开了7x7卷积。 主要原因是channel数目大，FLOPs大，因此时间主要花费在运算上了。

2018年1月28日 · 不一定都是7*7的，跟你的任务、图片质量相关。 我的一些实验中，有时候大的 卷积核 效果比叠加小卷积核的效果好的多。 如果图像的分辨率很高，图像的像素值的方差较小，我的感觉是先用大的卷积核更好些，9*9，11*11都可以试. 嗯，很多都是7*7，但并不是所有。 为什么不换成三个3*3的呢？ 你可以试一下看看有没有效果提升。 不排除效果更好的可能性。 一般虽然 感受野 一样，但是3*3的非线性程度更高，因此，可以表示更复杂的函数。 相应的，层数 …

原因: 7x7卷积实际上是用来直接对输入图片降采样(early downsampling), 注意像7x7这样的大卷积核一般只出现在input layer. 目的是: 尽可能保留原始图像的信息, 而不需要增加channels数. 本质上是: 多channels的非线性激活层是非常昂贵的, 在input layer用big kernel换多channels是划算的

输入image 224x224x3 经过 7x7,conv,c_out=64,stride=2,padding=3 得到feature map:112x112x64，经过BR维度不变。 经过k=3,s=2,padding=1的pool,得到feature map:56x56x64，得到残差层的输入A 经过64x3x3x64,k=3,s…

2023年12月1日 · PyTorch中的`conv1d`和`conv2d`都是卷积神经网络中使用的卷积操作，但是针对的是不同维度的输入数据。 `conv1d`是一维卷积，主要用于处理序列数据，例如文本数据或时间序列数据，输入数据的形状为`[batch_size, in_...

2018年10月30日 · 卷积神经网络 用笔框住的那些参数什么意思 下面的（7×7 con，64，/2）？ 3*3表示 卷积核 的大小，就是用这个3行3列的矩阵去和像素值做乘法，64表示有64个这样的矩阵和图像分别做运算，每个都不同，即 通道数，2表示这个矩阵每次移动两个像素点. /2表示stride=2, 7*7表示 卷积核 的尺寸，64是通道数. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解 …

代码中主要的改动就是前面新增的Residual Block变成两个3x3 Conv，后面的两个不带残差的一共4个3x3 Conv也同样改为2个，这样有效控制了新增的参数，并且top1-error也进一步提升了。

2023年12月22日 · The 7x7 conv at the start of the model was popular for resnet-era CNN models. The thinking was a larger conv at the start would 1) grab larger bits of the full resolution input and 2) increase the receptive field for subsequent layers.

2022年6月13日 · 微软在去年6年份的工作已经讨论了用7x7 depth-wise conv模拟Local Vision Transformer，并且实现了比Swin Transformer更好的效果。 微软在论文Demystifying Local Vision Transformer: Sparse Connectivity, Weight Sharing, and Dynamic Weight上系统地总结了Local Vision Transformer的三大特性：

ResNet-C主要是对stem_block进行改进，使用3个conv_3x3的卷积来替换conv_7x7的卷积。 并且第一个卷积的stride=2，channel=32，中间卷积stride=1，channel=32，最后一个卷积stride=1，channel=64。