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國立臺灣科技大學 電機工程系 王乃堅所指導 王奕升的 利用特徵濾波器分析的卷積神經網路壓縮方法 （2021），提出PyTorch feature map 關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、主成分分析、濾波器剪枝。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 林昌鴻所指導 莊皓翔的 基於多尺度注意機制之編碼解碼器人群計數網路 （2021），提出因為有 人群計數、密度估計、注意力機制、跳躍連接、多尺度注意力的重點而找出了 PyTorch feature map 的解答。
利用特徵濾波器分析的卷積神經網路壓縮方法
為了解決PyTorch feature map 的問題，作者王奕升 這樣論述：
隨著深度學習領域不斷的進步，計算機視覺領域中的卷積神經網路架構比起以往擁有更多的記憶體使用量和更複雜的運算需求，相對地對於硬體的要求也就更高，導致將深度學習的應用部屬到移動式裝備的困難度逐年在增加，這使得如何在有限的記憶體和硬體效能中擁有差不多的辨識準確率成為近幾年被關注的問題之一。因此，本論文提出了一個新穎的卷積神經網路的壓縮方法。此方法首先利用主成分分析分解卷積層中的濾波器，再藉由分解的結果，設計一個用來重建濾波器和輸入圖片的卷積運算架構。最後，利用剪枝的技術對整個卷積神經網路進行壓縮，並且在壓縮後透過微調的方式將模型恢復到壓縮前的辨識能力。此外，透過實驗證明，將本論文提出的壓縮方法與最
先進的剪枝方法相比能在模型的整體效能上帶來顯著的進步。以ResNet-34 為例，提出的方法可以使整個模型在CIFAR-10 數據集上獲得6.9倍的壓縮率，並且只損失百分之0.7的辨識準確率。
基於多尺度注意機制之編碼解碼器人群計數網路
為了解決PyTorch feature map 的問題，作者莊皓翔 這樣論述：
人群計數是一項具有挑戰性的計算機視覺任務，它已被廣泛地應用於影像監控和公共安全等應用中。隨著照相機或監視器的解析度提高和人群影像複雜度的提升，如何準確預測人群密度和人群數量已成為重要的議題。近年來，採用基於深度學習神經網路(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)密度估計的方法(CNN-based density estimation)來計數人群，其可以有效評估密集場景中的人群數量，並已展現出其優異的準確率。在本論文中，我們提出了一種用於人群計數的多尺度注意力網路(Multi-Scale Attention Network)，其採用 U-Net [1]架構作為具
有注意力機制的骨幹網路。注意機制(Attention mechanism)和跳躍連接(Skip-connection)可以調整特徵圖的權重，同時能夠保持不同尺度下的特徵。我們使用最近用於人群計數的資料集進行訓練和測試：ShanghaiTech Part_A&B資料集[2]和UCF-QNRF資料集[3]。根據定量結果顯示我們的網路與其他方法相比能夠達到更低的錯誤率(ShanghaiTech Part_A MAE/RMSE：60.0/104.9、Part_B MAE/RMSE：7.8/13.8和UCF-QNRF MAE/RMSE：98.6/179.7)。另外，因為網路中加入了多尺度注意力機制，所以
從定性結果中可以觀察出我們網路能夠有效地防止密度圖中出現異常點。