Conv2D

yolo.v2 darknet19结构

Darknet19((conv1s):Sequential((0):Sequential((0):Conv2d_BatchNorm((conv):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3
weixin_30900589·2020-08-09 00:09

pytorch学习笔记四：torch.nn下常用网络层(layer)详解

一、卷积层卷积：Conv2d'''in_channels:输入通道数out_channels：输出通道数kernel_size：卷积核尺寸，整数或者元组stride：卷积操作的步幅，整数或者元组padding
万能的小黑Alex·2020-08-05 11:18

pytorch中nn.Conv1d用法

先粘贴一段officialguide：nn.conv1d官方我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。
好运带来喜和爱·2020-08-04 07:15

Pytorch Conv2d

参数：Args:in_channels(int):Numberofchannelsintheinputimageout_channels(int):Numberofchannelsproducedbytheconvolutionkernel_size(intortuple):Sizeoftheconvolvingkernelstride(intortuple,optional):Strideoft
毛球饲养员·2020-08-04 02:21

torch.nn.Conv2d() 用法讲解

参考：官方文档和其它博客一、用法Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bia
假装很坏的谦谦君·2020-08-03 22:26

Pytorch 默认参数初始化

Pytorch默认参数初始化代码参考自pytorchpytorch中的各种参数层（Linear、Conv2d、BatchNorm等）在__init__方法中定义后，不需要手动初始化就可以直接使用，这是因为
luputo·2020-08-03 19:19

【Tensorflow】Tensorflow中的卷积函数（conv2d、slim.conv2d、depthwise_conv2d、conv2d_transpose）

【fishing-pan：https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】前言  卷积是卷积神经网络中最主要、最重要的运算。想必大家最早接触卷积的概念就是在初高中的数学当中，它是一个这样的公式；(g∗h)(x)=∫−∞∞g(τ)⋅h(x−τ)dτ(g\asth)(x)=\int_{-\infty}^{\infty}g(\tau)\cdoth(x-\tau)d\tau
不用先生·2020-08-03 05:34

Keras学习笔记5-Conv2DTranspose与Conv2D输出大小

Conv2D输出计算对于Conv2D（此处不再考虑卷积核数，即参数filters，因为设为多少，输出就是多少），输入图片矩阵为：WxW卷积核大小，kernel_size：FxF步长strides：S边界扩充
业余狙击手19·2020-08-03 04:11

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（五）：VGG16网络结构

VGGVGG11VGG13VGG16VGG19ResNetResNet18ResNet34ResNet50ResNet101ResNet152VGG((features):Sequential((0):Conv2d
lockonlxf·2020-08-03 03:10

使用AlexNet模型对于5种花进行分类

每个文件夹下有许多张对应类别花朵的图片我们将每种图片随机抽取出10%作为测试用数据集，剩下的90%用作训练数据集模型选择选的AlexNet模型，其概览如下AlexNet( (features):Sequential(  (0):Conv2d
Rabbit_Gray·2020-08-02 17:31

Dense-Unet实现眼底图像血管分割(VesselNet)

之前用RetinaUnet项目实现了眼底图像血管分割，分割网络用的是Unet，现在看了DenseNet之后，将之前Unet网络中的Conv2d替换成下图的DenseBlock之后，效果会有提升。
SIAT_啊哦·2020-07-29 15:46

tensorflow2.0 --- Conv2D

https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv2D作用tf.keras.layers.Conv2D是一个2维卷积层（图像空间卷积
M_O_·2020-07-29 09:32

pytorch Conv2d参数解析

目录文档：padding_mode(string,optional).Acceptedvalues`zeros`and`circular`Default:`zeros`dilation(intortuple,optional):Spacingbetweenkernelelements.Default:1groups(int,optional):Numberofblockedconnectionsf
yjinyyzyq·2020-07-29 01:15

从零开始学keras之卷积神经网络介绍

它是Conv2D层和MaxPool
小小谢先生·2020-07-29 00:35

keras 卷积原理分析

假设我们有这样一个2D卷积模型modle=Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))
weixin_43654661·2020-07-28 22:23

04 如何构建一个最简单的卷积神经网络

importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flatten,Conv2D
FLYMAN_TF·2020-07-28 20:06

【转】python中的一维卷积conv1d和二维卷积conv2d

转自：https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932二维卷积conv2d给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算。
weixin_33826268·2020-07-28 17:10

【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel

在一般的深度学习框架的conv2d中，如tensorflow、mxnet，channels都是必填的一个参数。channels该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。
快乐与忧郁的码农·2020-07-28 15:37

[Keras] 使用Keras编写自定义网络层（layer）

Keras提供众多常见的已编写好的层对象，例如常见的卷积层、池化层等，我们可以直接通过以下代码调用：#调用一个Conv2D层fromkerasimportlayersconv2D=keras.layers.convolutional.Conv2D
LandH的Blog·2020-07-28 14:59

keras卷积神经网络使用例子

importnumpyasnpimportpandasaspdfrompaintimportshow_train_historyfrompaintimportplot_image_labels_predictionfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flatten,Conv2D
ljz2016·2020-07-28 02:22

猫狗识别之卷积神经网络

get_weight([CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,3,CONV1_KERNEL_NUM],regularizer)conv1_b=get_bias([CONV1_KERNEL_NUM])conv1=conv2d
Yang8465·2020-07-27 18:41

keras实战-卷积神经网络图片分类-猫狗数据

fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utils#convertintlabelstoone-hotvectorfromkeras.layersimportDense,Conv2D
老三是只猫·2020-07-27 14:32

CNN卷积函数Conv2D()各参数的含义及用法

首先我们放出tf2.0关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的官方文档，然后逐一对每个参数的含义和用法进行解释：tf.keras.layers.Conv2D(filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1),activation=None,use_bias=
园游会的魔法糖·2020-07-23 00:52

卷积神经网络结构可视化

NN-SVG：添加链接描述ConvNetDraw：添加链接描述caffe可视化：添加链接描述fromconvnet_drawerimportModel,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten
W1510109901·2020-07-15 19:27

深度学习-逆卷积神经网络ConvTranspose2d

卷积神经网络Conv2d是对图片进行下采样，图片越来越小，而逆卷积神经网络ConvTranspose2d是对图片进行上采样，图片越来越大，卷积与逆卷积是互相对应的。
Vivinia_Vivinia·2020-07-14 11:05

【转载】tensorflow conv2d的padding解释以及参数解释

原文链接：http://www.cnblogs.com/wuzhitj/p/6433871.html1、padding的方式：说明：1、摘录自http://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t2、不同的padd
dopami·2020-07-13 01:01

Fashion数据集卷积报错：Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3

做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的fashion数据集卷积神经网络练习时报如下错误：ValueError:Input0oflayerconv2disincompatiblewiththelayer:expectedndim=4,foundndim=3.Fullshapereceived:[None,28,28]但是一模一样的模型，只是把数据集换成cifar10数据集，
林风风·2020-07-12 01:19

解决keras‘ImportError: cannot import name 'add'’的问题

解决keras‘ImportError:cannotimportname‘add’’的问题使用的语句是这样的：fromkeras.layersimport(Conv2D,Input,ZeroPadding2D
ayu_39·2020-07-11 21:31

TypeError系列之：TypeError: conv2d(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not NoneType

这里出现类似错误往往是因为，conv2d()函数的第一个参数，需要时一个tensor行的数据，然而却赋值成了not后给的类型。
NuerNuer·2020-07-11 19:01

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。在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图5.1所示，输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组的形状记为3×3或（3，3）。核数组
做人嘛最重要的是开心啦·2020-07-11 17:21

tensorflow2.0学习笔记：深度可分离卷积

tf.keras实现较简单，仅需把卷积神经网络中的除输入层外的Conv2D替换为SeparableConv2D。（tensorflow2.0学习笔记：卷积神经网络(CNN
凿井而饮·2020-07-11 12:23

tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别

tf.contrib.slim.conv2d，这两个函数调用的卷积层是否一致，在查看了API的文档，以及slim.conv2d的源码后，做如下总结：首先是常见使用的tf.nn.conv2d的函数，其定义如下：conv2d
kaisa158·2020-07-11 09:05

基于 kears的全卷积网络u-net端到端医学图像多类型图像分割（二）

1.端到端的图像分割网络首先，回顾下网络模型defget_unet(pretrained_weights=None):inputs=Input((img_rows,img_cols,1))conv1=Conv2D
Lynn_Chan·2020-07-11 03:47

Tensorflow2.0学习（15）：深度可分离卷积

实战模型的构建：将Conv2D改为SeparableConv2D#tf.keras.models.Sequential()构建模型#构建深度神经网络model=keras.models.Sequential
一枚小白的日常·2020-07-10 23:09

深度学习-卷积神经网络 吴恩达第四课第二周作业2答案(Residual Networks)

importnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportlayersfromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten,Conv2D
BrianLi_·2020-07-10 20:09

python批量读取文件夹的图片并处理成模型输入格式

我们知道卷积神经网络conv2d输入数据的形状为(batch_size，height，width，depth)，其中第一维表示图像的batch大小,我们常设定为None，其他三个维表示图像的各个属性，即高度
总裁余·2020-07-10 15:52

高光谱图像输入卷积神经网络的维度问题

keras中Conv2D的输入张量尺寸：(samples,rows,cols,channels)Conv3D的输入张量尺寸：(samples,conv_dim1,conv_dim2,conv_dim3,
Kun Li·2020-07-10 04:12

keras中卷积层Conv2D的学习

关于卷积的具体操作不细讲，本文只是自己太懒了不想记手写笔记。由于自己接触到的都是图像处理相关的工作，因此，在这里只介绍2D卷积。keras.layers.convolutional.Conv2D(filters,kernel_size,strides(1,1),padding='valid',data_format=None,dilation_rate=(1,1),activation=None,
bgmXBB·2020-07-10 00:01

TensorFlow2.0 自定义层、自定义模块、自定义模型构建

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportdatetimeimportosfromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D
1 每逢大事有静气·2020-07-09 12:06

解决报错：Variable generator/encoder_image/conv2d/kernel already exists, disallowed

具体错误信息如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/wanghao/bin/pycharm-2017.1.2/helpers/pydev/pydevd.py",line1585,inglobals=debugger.run(setup['file'],None,None,is_module)File"/home/wanghao/bin/pycharm
ZQ_ZHU·2020-07-09 07:24

tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别

tf.contrib.slim.conv2d，这两个函数调用的卷积层是否一致，在查看了API的文档，以及slim.conv2d的源码后，做如下总结：首先是常见使用的tf.nn.conv2d的函数，其定义如下：conv2d
weixin_34023863·2020-07-08 16:01

keras的基本用法(三)——创建神经网络

Demofromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation,Conv2D
SnailTyan·2020-07-08 02:59

tf.nn.conv2d 和tf.contrib.slim.conv2d的区别

有代码用到卷积层是tf.nn.conv2d或者tf.contrib,slim.conv2d.这两个函数调用的卷积层是否一致，查看源码如下:conv2d(input,filter,strides,padding
gqixl·2020-07-07 08:45

Conv2d反向传播梯度的计算过程

我们用一个例子来说明：令x∗w=yx*w=yx∗w=y并且x=[x11x12x13x21x22x23x31x32x33],w=[w11w12w21w22],y=[y11y12y21y22]x=\begin{bmatrix}x_{11}&x_{12}&x_{13}\\x_{21}&x_{22}&x_{23}\\x_{31}&x_{32}&x_{33}\
随风秀舞·2020-07-07 07:04

pytorch的conv2d函数groups分组卷积使用及理解

重点在于groups参数的理解1、groups参数是如何影响卷积计算的conv=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=6,kernel_size=1,groups=3)conv.weight.data.size()输出：torch.Size([6,2,1,1])（此时转置参数Transposed默认为False，源码如下)当group=1时，该卷积层需要6*6*
阿喵酱紫糖·2020-07-06 22:09

UserWarning: Update your `Conv2D`

Keras2.0版本运行时报错：由于是神经网络小白，在运行demo的时候不懂keras的版本问题，出现了一下的警告：C:\ProgramData\Anaconda2\Python.exe"F:/ProgramFiles(x86)/JetBrains/PycharmProjects/untitled1/CNN4.py"UsingTheanobackend.F:/ProgramFiles(x86)/J
jacke121·2020-07-06 09:00

PyTorch：学习conv1D,conv2D和conv3D

背景CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要。
Stone_Yannn·2020-07-05 17:09

AttributeError: 'Conv2d' object has no attribute 'padding_mode'问题解决

在一个预训练模型加载过程中，发现碰到这样的一个错误：AttributeError:'Conv2d'objecthasnoattribute'padding_mode'。
sparkexpert·2020-07-05 13:45

Tensorflow报错 Attempting to use uninitialized value ***/conv2d/kernel 解决

自己尝试复现了一下SSD，train一切顺利，但是在存储模型的时候遇到了这个问题。花了整整24个小时，一度绝望，以为是自己代码的根本逻辑出了问题，记录一下解决这个问题的过程。先说解决方法：#-------------------#（1）这里不应该有网络变量#-------------------withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_
tbssl·2020-07-05 12:54

keras的模型剪枝或减少输出

fromtensorflow.kerasimport*importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimport*INPUT=Input((32,32,3))x=Conv2D
qq_41034308·2020-07-05 08:30
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