convolution 第19页

caffe实现深度可分离卷积depthwise convolution

深度可分离卷积的原理(DepthwiseSeparableConvolution)深度可分离卷积由两个过程组成：depthwiseconvolution和pointwiseconvolution(即1x1convolution

zhongqianli·2020-07-15 12:04

Box Convolution（盒卷积）

DeepNeuralNetworkswithBoxConvolutionspdfGithubBoxfilterscomputedusingintegralimageshavebeenpartofthecomputervisiontoolsetforalongtime.Here,weshowthataconvolutionallayerthatcomputesboxfilterresponsesin

sixfold_yuan·2020-07-15 07:50

如何在pytorch中使用可分离卷积 depth-wise Separable convolution

针对深度级别/可分离的卷积，可以使用卷积组参数，如果groups=nInputPlane，就是Depthwise；如果groups=nInputPlane，kernel=(K,1)（针对二维卷积，前面加上，groups=1andkernel=(1,K)），就是可分离的。以下将torch的官方手册搬过来介绍使用方法（https://pytorch.org/docs/master/nn.html#co

Jumi爱笑笑·2020-07-15 06:23

地震勘探专业词汇（1）

4MultipleWave多次波5EvanescentWave消逝波6CommonReflectionAngleDomain共反射角度域7Amplitude-Versus-Angle（AVA）振幅随角度变化8Convolution

Coder802·2020-07-15 01:28

MTCNN工具中的Failed to get convolution algorithm问题解决

1.前言在https://blog.csdn.net/ShenWeiKKX/article/details/100169276我也遇到该问题并得到解决，但是，那是我自己写代码，但是别人的工具报这个问题那就得自从其源码定位并改正。2.问题复原在https://github.com/ipazc/mtcnn按照说明安装MTCNN当工具使用，过程如下：2.1MTCNN工具安装pipinstallmtcnn

终有一日·2020-07-14 06:21

ReLU函数简介

首先看网络结构描述的形式：layer{name:"conv1"type:"Convolution"bottom:"data"top:"conv1"param{lr_mult:1}param{lr_mult

潇湘_AQ·2020-07-13 15:31

Python 中 super( ) 的用法

super（）也是很常用的一个函数了，我们在实现来自基类的子网时，经常会用到这个，比如说Convolution，RNN层的子网实现。

Kun Li·2020-07-13 15:22

深度学习中的卷积和池化

1.Convolution卷积是什么？

MR_Radish666·2020-07-13 09:14

论文阅读：DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

文章目录1、论文总述2、RFP模块的具体实现3、SAC模块的具体实现4、AblationStudies1、论文总述本篇论文提出的目标检测模型DetectoRS在COCO数据集上的性能是当前最好（mAP：54.7），在实例分割和全景分割上效果也不错，主要是因为提出的改进方法是基于backbone和FPN的，适用于多种视觉任务，其他次优模型如：ResNeSt，CBnet也是基于backbone的改进，

贾小树·2020-07-13 06:00

Transposed convolution & Fully Convolutional Neural Network

Givenakernel(e.g.3×33×3filter),wecangetthesparseToeplitzmatrixCCwhoseelementsareareweightsinkernel.WecaneithersaythiskerneldefinesadirectconvolutionwhoseforwardandbackwardpassarecomputedbyCCandC⊤C⊤res

Ph8_0·2020-07-13 01:15

视频插帧--Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution

VideoFrameInterpolationviaAdaptiveConvolutionCVPR2017http://web.cecs.pdx.edu/~fliu/project/adaconv/本文使用CNN网络完成frameinterpolation，这里我们将像素插值问题看作对相邻两帧中相应图像块的卷积，通过一个全卷积CNN网络来估计spatially-adaptiveconvolutio

O天涯海阁O·2020-07-12 19:56

视频插值--Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution

VideoFrameInterpolationviaAdaptiveSeparableConvolutionICCV2017https://github.com/sniklaus/pytorch-sepconv本文将视频插帧看作一个局部分离卷积，对输入帧使用一组1D核。这么做可以极大的减少参数量，加快速度。formulatesframeinterpolationaslocalseparableco

O天涯海阁O·2020-07-12 19:56

Octave Convolution 代码详解

OctaveConvolutionFacebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品：OctConv（OctaveConvolution），效果惊艳，用起来还非常方便。OctConv是一个即插即用的结构在提高精度的同时，节约计算资源的消耗。(a)自然图像可以分解为低空间频率和高空间频率两部分。(b)卷积层的输出图也可以根据其空间频率分解和分组。因此文章使用一个系数α将特征图显示因式分解为和，他

zghydx1924·2020-07-12 19:03

CS231n Class Notes- lecture11 ConvNets in Practice

ThepowerofsmallfiltersThree3x3convgivessimilarrepresentationalpowerasasingle7x7convolution这是在VGG[1]这篇论文中最先提出来的

蜗牛一步一步往上爬·2020-07-12 18:34

tensoflow-gpu 2.0 卷积报错：Failed to get convolution algorithm

报错信息如下：2019-11-1210:59:51.914183:Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329]Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR2019-11-1210:59:51.914268:Wtensorflow/core/common_runtime/base_co

hihehe·2020-07-12 14:36

深度学习笔记（22）：第四课第一周第一次作业

前言本次作业练习了卷积神经网络的一些基本操作，比如padding，卷积（convolution），还有池化（pooling），以及额外拓展了一下卷积神经网络的反向传播。

良夜星光·2020-07-12 12:11

MXNet之网络结构搭建

网络结构搭建1.卷积层(Convolution)2.BN层(BatchNormalization)3.激活层(Activation)4.池化层(Pooling)5.全连接层(FullyConnected

沧海二阳·2020-07-12 10:14

无标题文章

但还是先简单说说数学中的卷积是怎么回事(详细可以参考[wiki](https://en.wikipedia.org/wiki/Convolution))，再回过头来则能更好理解卷积神经网络。

daiab·2020-07-12 07:37

[解读] Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

链接:https://arxiv.org/abs/1912.03458v2本文针对卷积神经网络,提出一种动态卷积模块,仅增加很少的计算量,来获得性能上的较大提升.相近的工作动态卷积中的Attention模块来源于SENet[13]网络,它可以自动学习到不同通道特征的重要程度,生成对应的权重,这相当于一种注意力机制.与SENet不同的是,动态卷积处理的对象是卷积核,按权重相加,而后者是处理特征图,对

天在那边·2020-07-12 05:00

PyTorch(五)——PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层

)梯度反向传递(BackPropogate)的理解(7)模型的训练和测试、保存和加载(8)pyTorch-To-Caffe(总)PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用（五）卷积（convolution

hudongloop·2020-07-12 02:21

python实现Convolution

不借助深度学习框架，直接使用numpy实现一个卷积操作importnumpyasnpmat=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8]]

星辰大漠·2020-07-11 23:16

语义分割论文：FastFCN:Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation(arxiv2019)

FastFCN:FastFCN:RethinkingDilatedConvolutionintheBackboneforSemanticSegmentation(arxiv2019)https://arxiv.org/pdf/1903.11816.pdf[PyTorch]:https://github.com/wuhuikai/FastFCN本文提出了一种计算效率高的联合上采样模块JPU（Join

mingo_敏·2020-07-11 22:00

keras多方法训练mnist数据集均达到99%以上的正确率

fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation,Convolution2D

cornorghost·2020-07-11 19:25

关于TensorFlow的卷积函数conv2d的参数解释

一、卷积操作原理卷积运算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。

做人嘛最重要的是开心啦·2020-07-11 17:21

卷积神经网络基础

Dxy17·2020-07-11 12:38

TF2.0及2.1运行程序出错：Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to init..

TensorFlow2.1.0-GPU出错：Failedtogetconvolutionalgorithm使用TF2.0或2.1。运行程序出Failedtogetconvolutionalgorithm错解决问题不能正确导入（import）ConfigProto和InteractiveSession的解决过程使用TF2.0或2.1。运行程序出Failedtogetconvolutionalgori

ciciph·2020-07-11 03:02

caffe入门从vgg16结构学习caffe

VGG_VOC0712_SSD_300x300_deploy"input:"data"input_shape{dim:1dim:3dim:300dim:300}layer{name:"conv1_1"type:"Convolution"bottom

SelForcemiles·2020-07-11 03:30

详解GCN原理-公式推导

GNNsurveyconvolution如何graphdomain上做convolution是最近最热门的研究方向。

SperNijia·2020-07-10 23:32

动态分组卷积-Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks

地址：https://arxiv.org/pdf/2007.04242.pdfgithub：https://github.com/zhuogege1943/dgc/from__future__importabsolute_importfrom__future__importunicode_literalsfrom__future__importprint_functionfrom__future_

西西嘛呦·2020-07-10 15:00

使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 改造CRNN网络

深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)能够使得网络的参数大幅度减少，本文拟在改造CRNN，看看参数量的变化情况：改造前crnn网络的cnn部分网络代码：classCNN0(nn.Module):def__init__(self,imageHeight,nChannel):super(CNN0,self).__init__()assertimageHeight%

wzw12315·2020-07-10 12:40

基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术五—训练三维卷积神经网络(3dcnn)模型

并加载预训练好的权重开发环境jupyternotebookimportosimportrandomfromkerasimportbackendasKfromkeras.layersimportInput,Convolution3D

SongpingWang·2020-07-10 12:42

【文献阅读】PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing

仅从提高感受野的角度来看，与空洞卷积与全局池化的区别在于：基于dilated-convolution和基于pooling扩展以一种非自适应的方式利用了所有图像区域的同构互依赖，忽略了不同区域的局部表示和不同种

Dogged21·2020-07-10 10:03

医疗图像处理与深度学习（二）

卷积神经网络基础（CNN）为了理解CNN的基础，首先我们需要了解什么是卷积convolution。什么是卷积convolution？

Nebula 530·2020-07-10 09:18

深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。上一篇讲了深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——MaxoutNetworks，NetworkInNetwork，GlobalAveragePooling，本篇讲一讲Google的Inception系列net，以及还是Googl

weixin_30549657·2020-07-10 06:24

Dilated Convolution介绍

DilatedConvolution介绍相关的两篇论文分别是[ICLR2016]MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS和[CVPR2017]DilatedResidualNetworks。作者为FisherYu（http://www.yf.io/）。1.问题背景语义分割，目标检测检测任务需要高分辨率的featuremap来获得更准确的结

二极管具有单向导电性·2020-07-10 05:46

2020 CCPC Wannafly Winter Camp Day6 (部分题解)

感谢敦哥敦哥友好签到题大放送，A题数目最多的一场7-16A.Convolution∑i=1n∑j=1n2aiaj\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n2^{a_ia_j}∑i=1n∑j=1n2aiaj

_ 泛白·2020-07-10 00:17

AI数学基础26-卷积（Convolution）

卷积（Convolution）是一个应用非常广泛的函数间的数学运算，类似加、减、乘、除。之所以很多同学听到卷积二字就头皮发麻，是因为不熟悉，而且在日常生活中用的少。

LabVIEW_Python·2020-07-09 11:59

UFLDL——Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化

实验要求可以参考deeplearning的tutorial，Exercise：ConvolutionandPoling卷积和池化。本实验通过卷积神经网络对RGB彩色图像进行分类，先通过CNN网络从图像从学习得到3200维度的特征，然后训练四分类的softmax分类器进行分类。1、神经网络结构整个网络可以包括四部分，线性解码器，卷积，池化和softmax回归。线性解码器的输入层8*8*3个neuro

Danieljf24·2020-07-09 10:47

Spherical Kernel for Efficient Graph Convolution on 3D Point Clouds

摘要我们提出了一种球形核，以实现3D点云的有效图卷积。我们基于度量的内核系统地量化了本地3D空间，以识别数据中独特的几何关系。与常规网格CNN核类似，球形核保持平移不变性和不对称性，其中前者保证数据中相似局部结构之间的权重分配，而后者则有助于精细的几何学习。所提出的内核可用于不依赖于边缘的滤波器生成的图神经网络，从而使其在计算上吸引大点云。在我们的图形网络中，每个顶点都与单个点位置关联，并且边线在

人都傻了·2020-07-09 09:41

Caffe layer type: "Convolution" ； type: "ReLU"

对卷积层各项参数的解读，见如下代码的注释：layer{name:"conv1"type:"Convolution"bottom:"img0_aug"bottom:"img1_aug"top:"conv1a"top

前进ing_嘟嘟·2020-07-08 23:32

吴恩达深度学习4.1练习_Convolutional Neural Networks_Convolution_model_Application_2

Hayden112·2020-07-08 20:43

DilatedNet - 扩张卷积（语义分割）

weixin_34067049·2020-07-08 16:10

Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解

当时看讲义时，有一点是不太清楚的，就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling，而且第一次的convolution很容易理解，针对一副图像来的，但是经过一次convolution和pooling

weixin_30729609·2020-07-08 14:39

tf.contrib.slim.conv2d()参数详解

convolution(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding='SAME',data_format=None,rate=1,activation_fn

谢邪谐·2020-07-08 12:43

解决 AttributeError: 'module' object has no attribute 'convolution'

Keras报错-AttributeError:'module'objecthasnoattribute'convolution'解决记录在OSX上第一次使用pip安装如下的whl，在tensorflow

Jiacch·2020-07-08 09:04

图像2维卷积计算(2D Conv)和池化计算(Pooling)实战

实现图像滤波的数学计算方法是卷积（Convolution），有关数学概念和计算方式，请参考《AI数学基础26-卷积（Convolution）》。

LabVIEW_Python·2020-07-08 08:17

图像处理中的三次卷积插值(Cubic Convolution)

图像插值常用于二维图像中的缩放，以及图像畸变校正。由于图像数据量一般都比较大，本文主要参考CubicConvolutionInterpolationforDigitalImageProcessing一文，实现并分析文中提出的三次卷积插值算法。三次卷积插值算法的精度介于现行插值和三次样条算法之间，但他才用卷积的方式，减少了计算量，而且在两个方向的插值是可分的，是高档图像软件中图像缩放常用的算法。1.

struggler_1990·2020-07-08 05:20

Convolution & DepthWise Conv

CNN中的卷积(Convolution)操作详解CNN中的卷积层为了能适配NCHW这样的layout，将卷积的参数也设计成４维矩阵的形式，如下图所示（假设batchsize=1）h,ｗ分别为卷积核的大小

Richard_Che·2020-07-08 04:01

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

系统：ubuntu16.04显卡：RTX2060NVIDIA驱动：440.100CUDA版本:10.0.130cudnn版本:7.4.2tensorflow版本：tensorflow-gpu1.13.1使用tensorflow的卷积层时报如下错误：2020-07-0801:00:52.181618:Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:334]C

qingtian11112·2020-07-08 01:47

吴恩达深度学习课程作业：Class 4 Week 1 Convolution model - Application 避坑指南

先看代码，如果tensorflow版本不是1.2.0，在执行fowardpropagation那部分的代码时，有可能你的代码都是正确的，但是你的运行结果却与notebook上的expectedoutput的结果不一样。有一个解决办法：那就是换成老版本的tensorflow。在1.2.0以上的版本怎么能让迭代收敛呢？把第208行注释掉就行了。用1.8版本的tensorflow也很难收敛，迭代100次

pestzhang·2020-07-07 18:29

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