الشبكات الالتفافية للرؤية الحاسوبية

الهدف: فهم الالتفاف (Convolution) والقنوات (Channels) والتجميع (Pooling) والحقل الاستقبالي (Receptive field).

الطبقة الكثيفة تتجاهل البُنية المكانية وتُضاعف المعاملات بسرعة. أما الالتفاف فيُطبِّق النواة (Kernel) الصغيرة نفسها على جميع المواضع. تستغلّ مشاركة الأوزان هذه المحلّية وتُقلّل عدد المعاملات بشكل كبير.

لدخلٍ C_in × H × W، تحتوي النواة C_out × C_in × K × K على C_out(C_in K² + 1) معاملاً مع الانحياز، بغضّ النظر عن حجم الصورة.

from torch import nn

features = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
    nn.BatchNorm2d(32),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
    nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
)