Convolution 第21页

程序员数学基础整理

1.矩阵运算（参考线性代数，较简单）矩阵加法、矩阵乘法2.卷积（Convolution）卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数

娄葑哈登·2020-07-02 16:34

【目标跟踪】C-COT：Beyond Correlation Filters: Learning Continuous Convolution Operators for VisualTracking

本文参考文献BeyondCorrelationFilters:LearningContinuousConvolutionOperatorsforVisualTracking作为近来大热的ECO的前作，很奇怪博主在网上却没有找到一篇解读它的文章，所以花了点功夫，把我理解的C-COT算法写了下来，文章仍有很多不足，希望可以和大家交流交流~符号标注定义了傅里叶系数ĝ[k]=g^[k]=任何g∈L2(T

kobe_huai·2020-07-02 15:00

Depth-wise Convolution keras 运行时间缓慢原因

提到depth-wiseconv2D大家都如数家珍，这里我就简单的介绍一下，用两张图就可以概述出来了，大家想要看具体的介绍可以看ABasicIntroductiontoSeparableConvolutions这篇文章介绍的很清楚。上图是一个正常的卷积操作，是一个12×12×3的特征图经过256个卷积核大小为5×5×3的卷积得到了一个8×8×256的特征图。这是正常的卷积。参数量为256x5x5x

skyfengye·2020-07-02 13:44

Keras读书笔记----卷积层、池化层

1.卷积层1.1.Convolution1D层一维卷积层，用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供关键字参数input_dim或input_shape。

梵天的读书笔记·2020-07-02 04:01

caffe之视觉层

本文只讲解视觉层（VisionLayers)的参数，视觉层包括Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。

geaus·2020-07-01 06:21

convolution kernel

卷积核被用于边缘检测，也称作filter。其中卷积核的一个属性是局部性，即它只关注局部特征，局部的程度取决于卷积核的大小。在信号处理中，时域卷积对应频域相乘。此处，原图像与convolutionkernel的卷积，就是对频域信息进行选择。比如，图像中的边缘和轮廓属于高频信息，图像中某区域强度的综合考量属于低配信息。CNN中的convolutionkernel：cnn的独特之处：1.卷积核中德每个权

叨逼叨小马甲·2020-07-01 06:00

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型

从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(一)https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二)https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neura

zzx3163967592·2020-06-30 21:21

图网络如何助力城市大脑：跨时空大尺度网约车流量预测

SpatiotemporalMulti-GraphConvolutionNetworkforRide-hailingDemandForecasting论文地址：http://www-scf.usc.edu/~yaguang/papers/aaai19_multi_graph_convolution.pdfST-MGCN

zzx3163967592·2020-06-30 21:20

【OpenCV学习笔记】之卷积及卷积算子（convolution）

一、简单理解卷积的概念1.1卷积的定义：定义任意两个信号的卷积为这里的*代表卷积的运算符号，是中间变量，两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地，离散的信号的卷积和：1.2卷积的计算步骤：（1）将上面的、中的自变量t换为，得到、；（2）将函数以纵坐标为轴折叠，得到折叠信号；（3）将折叠信号沿轴平移t，t为变量，从而得到平移信号,t0时右移；（4）将与相乘，得到相乘信号的非零区间，从而确定卷积积分

点滴成海~·2020-06-30 17:51

卷积神经网络知识学习笔记

卷积层虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cross-correlation）运算。关于卷积运算和互相关运算的关系可以查看这里。

qiufeng1ye·2020-06-30 15:29

神经网络-CNN结构和语音识别应用

intuitive-explanation-convnets/参考deeplearning.IanGoodfellow的chapter9cross-correlation:S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑M∑NI(i+m,j+n)K(m,n)convolution

xmucas·2020-06-30 03:14

keras下Convolution1D与Convolution2D的区别

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportFlattenfromkeras.layers.convolutionalimportConvolution2D,Convolution1D

word_mhg·2020-06-29 20:29

强化学习 CNN几个重要的基本概念与DQN

CNN基本知识Convolution：卷积卷积核大小（filtersize）为m*m卷积核（convolutionkernel/convolutionfilter）一次移动一个卷积步长（convolutionstride

Hikers、Wan·2020-06-29 16:33

深度学习笔记---简单卷积神经网络的整体结构

#1.从普通神经网络到CNN#基于全连接层（Affine层）的5层神经网络结构图的例子#基于CNN的5层神经网络结构图的例子从上图可见，CNN（卷积神经网络）中的计算层新增了卷积层（Convolution

武松111·2020-06-29 14:29

解决Keras中CNN输入维度报错问题

然而，在运行程序时，一直报错：ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting5from1for‘conv2d_1/convolution'(op:

·2020-06-29 13:32

使用keras实现的卷积神经网络训练和预测自己的数据

fromkerasimportoptimizersfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Convolution1D,Activation

狼图腾1023·2020-06-29 12:57

在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D

·2020-06-29 11:20

GAN网络学习之DCGAN（二）

答：有以下几点：（1）池化层pooling被卷积层convolution代替，网络结构中没有池化层。

THU-弘毅·2020-06-29 08:40

深度可分离卷积 Depthwise Seperable Convolution

0.前言在原始图像卷积网络的基础上，经过不断的改进和优化，出现了如分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilated/AtrousConvolutionconvolution），深度可分离卷积（DepthwiseSeperableConvolution）等各式各样的卷积改进形式。Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作深度可分离卷积,是首先由

Chris_34·2020-06-29 07:34

信号与系统时域分析（5）——卷积

卷积(convolution)方法的原理就是将信号分解为冲激信号之和，借助系统的冲激响应，从而求解系统对任意激励信号的零状态响应。

BlueDrac·2020-06-29 05:30

卷积时Convolution1D和Convolution2D的不同

Convolution1D的示例代码#applyaconvolution1doflength3toasequencewith10timesteps,#with64outputfiltersmodel=Sequential

GuitarRed·2020-06-28 23:35

Graph Convolution Network图卷积网络（二）数据加载与网络结构定义

背景:弄懂GraphConvolutionNetwork的pytorch代码如何加载数据并且如何定义网络结构的。代码地址：https://github.com/tkipf/pygcn论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks，ICLR2017目录一、

祥瑞Coding·2020-06-28 19:38

Graph Convolution Network图卷积网络（一）训练运行与代码概览

背景：看懂并运行GraphConvolutionNetwork的pytorch代码。代码地址：https://github.com/tkipf/pygcn论文地址：https://arxiv.org/abs/1609.02907Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks，ICLR2017目录一、运行1.1搭建环境1.2运行

祥瑞Coding·2020-06-28 19:38

CNN在中文文本分类的应用

论文Convolution

weixin_30892037·2020-06-28 02:21

译：Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning-用于点集特征学习的局部谱图卷积...

标题：LocalSpectralGraphConvolutionforPointSetFeatureLearning作者：ChuWang,BabakSamari,KaleemSiddiqi译者：ElliottZheng来源：ECCV2018Abstract点云的特征学习已经显示出巨大的希望，引入了有效且可推广的深度学习框架，例如pointnet++。然而，到目前为止，点特征已经以独立和孤立的方式被

weixin_30667301·2020-06-27 23:52

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三)

本文属于图神经网络的系列文章，文章目录如下：从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(一)从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二)从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(三)恭喜你看到了本系列的第三篇！前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络

weixin_30493401·2020-06-27 20:50

深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

今天具体介绍一个GoogleDeepMind在15年提出的SpatialTransformerNetworks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[

weixin_30483495·2020-06-27 20:08

卷积、卷积矩阵（Convolution matrix）与核（Kernel）

在图像处理领域，Kernel=convolutionmatrix=mask，它们一般都为一个较小的矩阵；用于：Sharpen，Blur，Edgeenhance，Edgedetect，Emboss（使凸出；在……上作浮雕图案；装饰）1.卷积操作与卷积矩阵的等价性（1）创建一维信号N=100;s=zeros(N,1);k=[20,45,70];a=[2,-1,1];s(k)=a;（2）创建卷积核L=4

weixin_30379973·2020-06-27 18:36

CNN步长卷积计算公式和strided convolution

上图展示的是CNN卷积神经网络中卷积的过程，定义输入矩阵为I(n×n)，卷积核为F(f×f)，输出矩阵为O:则卷积的过程为：Conv(I,W)=O对于卷积，由浅入深三种形式，Convolutionoperationwithoutpadding:filter,单格平移，新图片缩小Convolutionoperationwithpadding：padding补齐外围pixel，新图片大小保持不变Str

夏花La·2020-06-27 11:26

MyDLNote-Inpainting:[2019 ICCV] Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution本文作者在2018年CVPR上发表了一篇GenerativeImageInpaintingwithContextualAttention；读者可以结合这两篇一起读一下，可以帮助大家理解作者在一年里，面对这个问题时的思路历程。其中，本文的网络结构和是完全相同的，只是在基本卷积和GAN训练中引入了新的变化。[pap

Phoenixtree_Zhao·2020-06-27 09:30

[译]Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

Abstract在本文中，我们重温一下AtrousConvolution的妙用，AtrousConvolution能在调整滤波器的感受野的的同时，解决DCNNs造成的分辨率降低的问题。同时，为了解决图像语义分割的多尺度问题，设计了很多模型，包括并行或者串行的使用不同的rate的AtrousConvolution。更进一步的提出了ASPP。接下来会详细的说明实现的具体的细节和训练过程，我们的Deep

Zliang_hhh·2020-06-27 09:38

一文搞定卷积神经网络——从原理到应用

文章目录1.前言2.全连接BP神经网络的缺点3.卷积神经网络基本单元3.1卷积（Convolution）3.2填充（Padding）和步长（Stride）3.3完整的卷积过程3.4池化（Pooling)

痴澳超·2020-06-27 08:40

Convolution Networks 和Deconvolution Networks

一.卷积的概念卷积是分析数学中的一种重要运算，英文convolution。需要注意的是，以下我们考虑都是离散情况下的卷积操作。

张骞晖2·2020-06-27 06:19

计算机视觉中的各种卷积(Convolution in Computer Vision)

JohnCSWorld·2020-06-27 02:45

deformable convolution

CNN由于固定的几何结构，导致其对几何形变的建模受到限制。为了加强CNN对形变的建模能力，文献”deformableconvolutionnetwork的”提出了deformableconvolution和deformableRoIpooling两种网络结构单元。deformableconvolution和deformableRoIpooling都是基于通过学习一个额外的偏移（offset），使卷

imperfect00·2020-06-27 02:24

convolution backbone network——EfficientNet解读

文章目录EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks复合模型缩放基准网络参数搜索结果总结EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks单位：谷歌摘要：卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定资源预算下开发的，如果有更多可用资源

农夫山泉2号·2020-06-27 01:01

CNN中难点分析--对卷积层（Convolution）与池化层（Pooling）的理解

传统机器学习通过特征工程提取特征，作为Input参数进行输入，从而拟合一个相对合适的w参数，而CNN利用卷积层感知局部特征，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息，池化层层提取主要特征，从而自动提取特征。1、池化层的理解pooling池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对提取到的

无崖子0·2020-06-26 20:17

关于感受野以空洞卷积（dalid convolution）

目前正在参考大家的各种博客，所以把各种认为优秀的链接先粘贴在此，后续再进行总结：1、感受野的介绍1.1、https://medium.com/mlreview/a-guide-to-receptive-field-arithmetic-for-convolutional-neural-networks-e0f5140688072、MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDIL

全麦吐司chengym·2020-06-26 18:46

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层CNN中卷积层的作用：CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。

qinjianhuang·2020-06-26 11:46

【TensorFlow学习笔记（三）】常用函数：卷积

卷积函数tf.nn.convolution用于计算N维卷积的和tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None

roguesir·2020-06-26 06:55

lasagne 1D和2D卷积

github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/lasagne/layers/conv.py#L386-L517，其中classConv1DLayer(BaseConvLayer):中convolution

renmr_12345·2020-06-26 05:53

论文笔记：2019[IJCAI]Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

前言此篇博客转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/114452245Motivation本文利用了高阶结构信息(多层GNN)来提升聚类的效果.尽管这两篇非常相似,它们也是有一些差异的:(1)本文所提出的AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果(2)本文所涉及的AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数Model谱域的图卷积自适应k选择现在还剩一个问题需要解

饮冰l·2020-06-26 02:17

图卷积网络（Semi-Supervised论文思路整理）

在开始之前，多说几句，关于graph和deeplearning结合的工作，想必大家都能猜到名字该怎么取，无非是这几个关键词的组合：Graph，Neural，Network，Convolution…所以，

LADADIDADI·2020-06-25 23:11

Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

需要注意的几点：检查环境配置问题，tensorflow,cuda,cudnn版本要按照官网的要求所对应官网版本对应要求。查看CUDA版本cat/usr/local/cuda/version.tst查看cuDNN版本cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2cuDNN安装：（官网下载安装包，需要注册）cpcudnn-10.0-linux

嗯哼哈嘿·2020-06-25 16:30

Keras中CNN联合LSTM进行分类