Convolution 第8页

读书笔记6：Attentive Convolution

从摘要中就可看出，这篇文章针对的问题是NLP这种RNN很擅长，但是CNN不怎么擅长的问题，据此我们猜想，NLP能用，那应该是时间序列之类的问题都可以用，像视频处理，动作识别也都有希望从中借鉴一二。摘要中，作者介绍到：在NLP中，RNN从attentionmechanism中获益匪浅，相比之下CNN就没有很好地借此来提升自己的性能。作者认为这个可能是因为CNN中attentionmechanism主

b224618·2022-12-15 13:16

《Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution》阅读笔记

《Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution》阅读笔记一、论文二、代码三、参考链接一、论文摘要:我们提出了一种生成式图像修复系统，以使用自由形式的蒙版和引导修复图像。该系统基于从数百万张图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。提出的门控卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的普通卷积的问题，通过为所有通道在所有层上每个空间位置的每个通道提供一种可学习

6个小石头·2022-12-15 13:46

Gated Convolution

GatedConvolution是对部分卷积网络（PartialConvolutions）《ImageInpaintingforIrregularHolesUsingPartialConvolutions》的改进ICCV2019《Free-FormImageInpaintingwithGatedConvolution》解决问题：PartialConvolutions中Mask更新的不合理；提出新卷

马鹏森·2022-12-15 13:45

李宏毅机器学习作业13——网络压缩，模型剪枝，知识蒸馏，Depthwise Separable Convolution

理论参见：高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩、Pruning模型剪枝、权值共享、低秩近似_iwill323的博客-CSDN博客目录任务和数据集任务描述数据集导包辅助函数数据处理显示文件夹和文件数量transformsDataset数据加载函数分类模型训练加载数据集训练函数进行训练推断加载数据architecturedesign概念DepthwiseSeparableConvolution建立模

iwill323·2022-12-15 06:28

Caffe中DeconvolutionLayer的用法

在我的理解里面，Convolution是将大尺寸的featuremap转换为小尺寸的featuremap，而Deconvolut

crediks·2022-12-14 23:10

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。

susandebug·2022-12-14 23:39

caffe常见层及其prototxt设置

输入：Convolution:layer{name:""type:"Convolution"bottom:""top:""param{lr_mult:1}param{lr_mult:2}#学习率的系数，

王小白的博客·2022-12-14 23:09

Caffe小记

deploy.prototxtsolver.prototxttrain_val.prototxttrain.caffemodeldeploy.prototxt文件中Layer的定义形式layer{name:"data/*"type:"Input/Convolution

yukaiwen0102·2022-12-14 23:05

【深度学习】PyTorch深度学习实践 - Lecture_11_Advanced_CNN

文章目录一、GoogLeNet1.1网络结构1.2InceptionModel1.31×1Convolution1.4PyTorch-GPU实现GoogLeNet二、ResidualNet2.1梯度消失和梯度爆炸

WSKH0929·2022-12-14 20:51

二维卷积层入门：卷积运算、填充与步幅、输入输出通道

微信公号：ilulaoshi/原文发表在我的个人网站：https://lulaoshi.info/machine-learning/convolutional/two-dimension-convolution-layer.html

皮皮鲁同学·2022-12-13 21:08

Fast Fourier Convolution 阅读笔记

快速傅里叶卷积论文链接NeurIPS2020摘要：目前深度网络中的普通卷积以局部且固定scale的方式运行（例如，面向图像的任务广泛采用3×3kernel），导致网络低效连接两个远距离位置。本文提出了一种具有non-local感受野和卷积单元内cross-scalefusion的新卷积算子：快速傅里叶卷积（FastFourierConvolutionFFC）。根据傅里叶理论中的谱卷积定理，全局谱域

AnZhiJiaShu·2022-12-13 18:08

ADI Blackfin DSP处理器-BF533的开发详解35：数字信号处理详解-CONVOLVE卷积（含源代码）

硬件准备ADSP-EDU-BF533：BF533开发板AD-HP530ICE：ADIDSP仿真器软件准备VisualDSP++软件硬件链接功能介绍在泛函分析中，卷积(卷积)、旋积或摺积(英语：Convolution

ADI_OP·2022-12-13 07:04

CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计

【GiantPandaCV导语】CoAt=Convolution+Attention，paperwithcode榜单第一名，通过结合卷积与Transformer实现性能上的突破，方法部分设计非常规整，层层深入考虑模型的架构设计

*pprp*·2022-12-12 11:09

【论文阅读】MobileNet ——MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications主要亮点有两个：1、Depthwiseseparableconvlution(adepthwiseconvolutionanda1*1convolution

每个人都是孙笑川·2022-12-12 01:00

c语言卷积编程,卷积原创C语言卷积代码

6.0#include"stdio.h"inttable_a[6]={1,2,3,4,5,6};//原数组A-给定inttable_b[6]={6,2,3,6,4,2};//原数组B-给定voidMy_Convolution

weixin_39851008·2022-12-11 12:52

NVDLA Primer中文版（翻译）

NVDLAPrimer中文版（翻译）译者前言摘要使用NVDLA加速Deeplearning推理SmallNVDLAsystem/ModelLargeNVDLAsystem/Model硬件架构连接方式组件Convolution

liwenkaitop·2022-12-10 06:58

【论文阅读】【ICLR 2022】 PointMLP：Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud：A Simple ...

ASimpleResidualMLPFramework.ICLR20221.四个问题解决什么问题点云随着CV领域的发展而发展（毕竟点云属于CV领域），先前的工作主要从设计局部特征提取器出发，所用方法有convolution

I"ll carry you·2022-12-09 07:18

卷积层、池化层和全连接层

卷积层（Convolution）什么是卷积，如下图所示，卷积操作是用卷积核，按照一定的步长，在一张图片上规律性的移动。

haobo97·2022-12-08 18:07

【构建网络所需要的一些基础信息】

ANN/CNN/RNNANN、CNN和RNN区别ANN和CNN区别卷积2D卷积（2DConvolution）、3D卷积（3DConvolution）和1×1卷积（1×1Convolution）反卷积（转置卷积

小郭同学要努力·2022-12-08 16:48

论文笔记 -- Communication Lower Bound in Convolution Accelerators 卷积加速器中的通信下界

论文笔记–CommunicationLowerBoundinConvolutionAccelerators卷积加速器中的通信下界@(论文笔记)文章目录论文笔记--CommunicationLowerBoundinConvolutionAccelerators卷积加速器中的通信下界1.目的2.背景2.1卷积循环以及复用方法2.2相关工作的局限a.单一数据流方法b.多数据流方法c.设计空间探索方法d.

love小酒窝·2022-12-08 13:24

卷积的意义

啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。

KLDnight·2022-12-08 13:51

Convolution Neural Network CNN 原理与实现

分为以下几部分：1.Convolution（卷积）2.Pooling（降采样过程）3.CNN结构4.跑实验下面分别介绍。

画面很美·2022-12-07 17:43

TED-net: Convolution-free T2T-ViT-based Encoder-decoder Dilation network 阅读笔记（小关键点记录）

笔者的研究方向即为低剂量CT去噪，这篇论文可以说是transformer在该领域的一次重要应用，欢迎大家在评论区一起讨论学习。本文提出了一种基于无卷积T2T-ViT的编码器-解码器膨胀网络（TED-net），以丰富LDCT去噪算法家族。该模型没有卷积块，由一个带唯一transformer的对称编解码块组成。PS：前置论文可以参考笔者的前两篇阅读笔记，包括：ViT、T2T-ViT。介绍作者在这部分并

wangtao990503·2022-12-07 16:38

深度学习-扩张卷积（dilated convolution）

1.前言扩张卷积（DilatedConvolution）也被称为空洞卷积或者膨胀卷积，是在标准的卷积核中注入空洞，以此来增加模型的感受野（receptionfield）\color{blue}{扩张卷积（DilatedConvolution）也被称为空洞卷积或者膨胀卷积，是在标准的卷积核中注入空洞，以此来增加模型的感受野（receptionfield）}扩张卷积（DilatedConvolutio

weixin_40826634·2022-12-07 07:47

卷积核里面的参数怎么来的_深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）

一、深度可分离卷积（Depthwiseseparableconvolution）一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwiseseparableconvolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征featuremap。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。二、常规卷积操作对于5x5x3的输入，如果想

weixin_39669265·2022-12-06 14:09

Tensorflow中卷积网络与反卷积网络

前言:卷积（Convolution）反卷积（Deconvolution）也有很多其他的叫法，比如：TransposedConvolution（转置卷积），FractionalStridedConvolution

我会像蜗牛一样努力·2022-12-06 14:08

水很深的深度学习-卷积神经网络篇

什么是卷积先将一个函数反转，然后滑动叠加最容易理解的对卷积(convolution)的解释_bitcarmanlee的博客-CSDN博客_卷积这篇文章可以深入理解下卷积卷积操作步长：卷积核移动的步长其他卷积转置卷积

data小孙·2022-12-06 09:52

Transposed convolution：pytorch ConvTranspose2d参数设置

一、卷积操作：假设cnn中某一层：输入特征图：H*H，卷积核：k*k，步长stride：s，padding：p那么经过这层卷积之后特征图大小：（H-k+2*p）/s+1二、Transposedconvolution（逆卷积）逆卷积先根据输入H，k，s，p得到相应的H'，k'，s'，p'，然后执行和卷积一样的变化。例如：逆卷积输入：变化后：特征图：H*H特征图：H’*H'(H'=H+(s-1)*(H

qq_37972486·2022-12-06 08:44

Sequential 模型

Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。

shuxiawang2017·2022-12-06 07:48

深入学习Keras中Sequential模型及方法 Sequential 序贯模型

Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。

一定要好好学习呀~~！！！·2022-12-06 07:17

【 group convolution (分组卷积)详解】

groupconvolution常规卷积运算DepthwiseConvolutionPointwiseConvolutiongroupconvolution(分组卷积)详解卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目

@bnu_smile·2022-12-06 00:11

从理论到实践谈谈分组卷积（Group Convolution）与深度卷积（Depthwise Convolution）之间的联系

二者之间的联系一、分组卷积二、深度卷积1.介绍2.实例一、分组卷积在各种卷积方式汇总的文章中详细描述了分组卷积相关内容及实现方式：https://blog.csdn.net/qq_43665602/article/details/126708012此处粗略复习一下：在进行标准卷积时，通常采用多组过滤器得到期望的输出，而每个过滤器都使用与输入特征通道数相同的多个卷积核叠加构成。而对于分组卷积，我们通

NorthSmile·2022-12-06 00:11

nn.Conv2d中groups参数的理解 python

①Convolution层的参数中有一个group参数，其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组,默认值为1,也就是说默认输出输入的所有通道各为一组。

乒乒乓乓丫·2022-12-06 00:40

通道可分离卷积 depth-wise separable convolution

通道可分离卷积文章目录通道可分离卷积正常卷积回顾通道可分离卷积通道分离卷积，depthwiseseparableconvolution，也叫深度可分离卷积，是MobileNet系列的主要特点，也是其发挥轻量级作用的主要因素。通道可分离卷积分为逐通道卷积和逐点卷积。逐通道卷积，DepthwiseConvolution，卷积核只有一层（c=1），输入特征的一个通道与一个卷积核相乘得到输出特征的一个通道

哈兰德小助理·2022-12-05 14:52

机器学习——概念理解之卷积、空洞卷积、深度卷积、逐点卷积、空间可分离卷积、深度可分离卷积

卷积（convolution）讨论卷积之前先介绍一下相关的概念：卷积核卷积核(convolutionkernel)：也叫滤波器(Filter)，就是一个nxn的矩阵，矩阵的成员就是我们要训练的权重值，整个图片使用一个卷积核这也就实现了共享权重

helpburn·2022-12-05 14:50

pytorch一维卷积与二维卷积含义及使用示例

卷积（Convolution）操作比较常见，是通过一个卷积核在特征图上的滑动，得到另一个特征图卷积操作通常被理解为提取局部特征以二维卷积为例，通常有以下三种模式：FullMode：以卷积层最下角对齐输入的最上角

呆萌的代Ma·2022-12-05 00:21

1DCNN故障诊断

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Input,LSTM,Conv2D,Flatten,Reshape,Convolution1D

l小小新人l·2022-12-04 22:42

机器学习|李宏毅课程笔记（四）CNN

【改进/解决方法】【CNN与FNN】二、CNN【CNN结构】【CNN各层概述】三、CNN层详述【卷积层Convolution】【输入与输出】【卷积核】【卷积层尺寸的计算原理】【卷积计算】【多输入通道卷积计算

Hygge0+·2022-12-04 16:21

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

2.CIFAR10图像分类（1）输入：通道数3，尺寸是32*32经过卷积核为5*5的卷积Convolution后输出：通道数为32，尺寸为32*32思路1：根据公式计算卷积的padding，得出stride

润叶~·2022-12-04 09:07

学习笔记TF052:卷积网络，神经网络发展，AlexNet的TensorFlow实现

卷积(convolution)，泛函数分析积分变换数学方法

weixin_34166472·2022-12-04 09:15

【论文&模型讲解】ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

文章目录0前言1摘要2Introduction3背景（小综述）3.1Vision-and-Language模型分类3.2模态融合的方式3.3VisualEmbedding方法4ViLT（Vision-and-LanguageTransformer）4.1模型4.2WholeWordMasking4.3ImageAugmentation5实验5.1数据集5.2对比实验5.3消融实验5.4VLP模型对

friedrichor·2022-12-04 06:00

[PVT] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolution

paper:https://arxiv.org/abs/2102.12122code:https://github.com/whai362/PVT/文章目录1.Motivation2.Contribution3.Method3.1OverallArchitecture3.2FeaturePyramidforTransformer3.3Spatial-ReductionAttention3.3Det

Ah丶Weii·2022-12-04 00:27

RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

报错记录：Yolo训练过程中，出现了RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution报错信息，此时将batchsize设置小些即可避免该报错信息产生。

Eeeeearl·2022-12-03 18:26

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

解决方法：在代码前加上torch.backends.cudnn.enabled=False。参考：https://blog.csdn.net/qq_33866063/article/details/121009069解决这个问题后又报CUDAerror:device-sideasserttriggered经过调式发现是unabletogetreprfor错误信息定位在损失函数处。出错原因：使用BC

weixin_54038731·2022-12-03 18:56

【刘二大人 - PyTorch深度学习实践】学习随手记（二）

目录10.BasicCNN回顾：全连接神经网络本节：处理图像时常用的二维卷积神经网络图像卷积（Convolution）卷积层（ConvolutionalLayer）Padding（填充）Stride（步长

我愚蠢的_理想主义·2022-12-03 16:49

【论文阅读--实时语义分割】RegSeg：Rethink Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation

magic_ll·2022-12-03 07:14

HLS学习练习1——卷积层（Convolution layer）

0、先验知识首先，下图所采用得卷积操作，是对边界补0得情况下得到的，卷积的核心在于乘加操作，关于卷积操作的计算量，可参考此篇文章进行学习下图的计算量为：输入通道数x输出通道数x卷积核大小x输出图像的长x输出图像的宽即：RCKKCHout*CHin1、设置流程在综合前，需要先进行以下流程的设置project——》projectsetting——》synthesis——》TopFunction选择对应

XS30·2022-12-02 22:36

c++ 计算正弦的近似值_深度学习之卷积与卷积计算

一、卷积介绍在泛函分析[1]中，卷积（又称叠积（convolution）、褶积或旋积），是透过两个函数[2]f和g生成第三个函数的一种数学算子[3]，表征函数f与经过翻转和平移的g的乘积函数所围成的曲边梯形的面积

weixin_39621495·2022-12-02 16:48

连续卷积和离散卷积定义及积分计算

本文主要参考了学报《卷积积分的基本计算方法,王晓平,2002》、Wiki百科的Convolution词条，并添加了自己的理解。1连续卷积1.1连续卷积定义连续卷积的定义为：

November丶Chopin·2022-12-02 16:46

Keras实现简单的Convolution1D

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConvolution1D,Activation,Dense,Flattenfromkerasimportoptimizersimportnumpyasnpimportpandasaspd###buildmodel###model=Sequential()model.add(Convolut

狼图腾1023·2022-12-02 11:51

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