python - 在图像上卷积一个小型神经网络？

Question

我对此进行了快速搜索，但没有发现任何内容，因此它可能是也可能不是一个现成的想法。

假设我有一个（相对）微小的 CNN（例如，空间输入形状为 (7, 7)），具有多个隐藏层，空间输出大小为 (1, 1)。我想通过在图像上滑动这个网络来生成特征图或输出，就像卷积滤波器一样。

这在 pytorch 中是否支持？这是深度学习库普遍支持的功能吗？或者您是否必须手动执行循环图像的自定义实现？我很好奇它是否可以实施，或者它是否已经很普遍并且我不知道。

标签： pythondeep-learningpytorchconv-neural-network

Answer 1

至少在 PyTorch 中，这就像将输入图像馈送到卷积层（或这些层的堆栈）一样简单。输出张量是所述CNN与图像的相关性（correlation）。