Conv2D

使用keras实现ResNet

fromkerasimportlayers fromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten,Conv2D
chenxi0910·2018-12-13 00:00

Tensorflow框架tf.nn.conv2d函数

最近学习了tensorglow框架，今天主要学习了下conv2d函数。
Kaih23·2018-12-09 22:33

利用Keras实现常用CNN结构——LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet（修正版）

在代码最前面加上fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportInput,Dense,Conv2D,MaxPooling2D,UpSampling2D
赛艇队长·2018-12-05 12:07

pytorch 创建网络的8种方法

__init__()self.conv1=Conv2d(3,3,1)self.conv2=Conv2d(3,3,1)defforward(s
魇餍·2018-12-04 23:03

卷积层的残差链接

fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Concatenate,Addfromkeras.modelsimportInput,Modelx=Input(shape=(256,256,3))y=Conv2D
光光小丸子·2018-11-19 18:56

Deep learning with Python 学习笔记（2）

通道数量由传入Conv2D层的第一个参数所控制用卷积神经网络对MNIST数字进行分类Demofromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsfromk
范中豪·2018-11-15 17:00

基于VGG16预训练网络特征提取在小型训练集上的应用（kaggle - 猫狗分类）（《python深度学习》）

0前言在之前的例子中，我们采用一个从头开始训练的卷积神经网络在训练样本数共2000个的kaggle猫狗训练集上训练，哪怕采用了4组Conv2D和MaxPooling组合、随机图片变换、全连接输入层高达50%
CalvinHarris·2018-11-13 16:47

keras的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
lsh呵呵·2018-11-13 09:24

手动实现卷积神经网络中的卷积操作（conv2d）

写这个的原因：一来好像没怎么搜到别人手动实现，作为补充；二来巩固一下基础。卷积操作示意先从一张示意图说起，卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了，只讲这张图，大意就是，有in-channel，有out-channel，你需要把in-channel都做卷积操作，然后产出out-channel，所以这个w是要层层拆解，w分拆成w0和w1，以对应2个out-channel。w0分拆成3个矩阵w0[:,:,0]
秦伟H·2018-10-23 14:08

torch.nn.Conv2d

classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)参数:Conv2d
wzg2016·2018-10-21 11:57

《Python深度学习》——第三章 神经网络入门

多层构成网络输入函数和目标损失函数优化器3.1.1层：基本组件权重2D张量，用密集连接层（denselyconnectedlayer）3D张量，循环层（recurrentlayer,如LSTM层）4D张量，二维卷积层(conv2D
0点51 胜·2018-10-13 20:49

深度可分离卷积

如果我告诉你，有一个层可以替代Conv2D，并且可以让模型更加轻量（即更少的可训练权重参数）、速度更快（即更少的浮点数运算），还可以让任务性能提高几个百分点，那么如何呢？
Einstellung·2018-10-11 21:26

深度可分离卷积

如果我告诉你，有一个层可以替代Conv2D，并且可以让模型更加轻量（即更少的可训练权重参数）、速度更快（即更少的浮点数运算），还可以让任务性能提高几个百分点，那么如何呢？
Einstellung·2018-10-11 21:26

PyTorch中网络里面的inplace=True字段的意思

True的意思是进行原地操作，例如x=x+5，对x就是一个原地操作，y=x+5,x=y，完成了与x=x+5同样的功能但是不是原地操作，上面LeakyReLU中的inplace=True的含义是一样的，是对于Conv2d
VanJordan·2018-09-28 20:51

【题目】VGG-16网络详细分析（Keras代码）

【时间】2018.09.23【题目】VGG-16网络分析（Keras代码）目录一、VGG-16的基本架构二、Keras代码三、代码详解1、ZeroPadding2D层2、Conv2D层3、MaxPooling2D
C小C·2018-09-23 02:54

用CNN巧妙解决金字塔滑动窗口，用cnn一边滑动一遍输出预测分类

具体网络+预测如下图所示：importnumpyasnpimportcv2importtimefromkeras.layersimportDense,Conv2D,MaxPooling2D,Flatt
南七小僧·2018-09-15 18:53

Tensorflow 搭建CNN

实现一个CNN，首先得定义一些可以复用的基本单元，主要是weight、bias、conv2d（卷积）和池化（最大值）。
YANWeichuan·2018-08-20 12:13

TensorFlow实战：TensorFlow中的CNN

这里按照官方api介绍官方api点这里卷积不同的ops下使用的卷积操作总结如下:conv2d:Arbitraryfiltersthatcanmixchannelstogether(通道混合处理的任意滤波器
频率52HZ·2018-08-04 16:56

Tensorflow深度学习之二十七：tf.nn.conv1d

所谓的一维卷积可以看作是二维卷积（conv2d）的简化，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向上进行滑窗操作，对应位置进行相乘并求和；而一维卷积则是只在width或者说height方向上进行滑窗并相乘求和
子为空·2018-08-02 15:07

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
ggqhit·2018-07-28 07:37

Pytorch evaluation每次运行结果不同

经过漫长的debug发现，在netarchiture中有dropout，如下（4）：(conv_block):Sequential((0):ReflectionPad2d((1,1,1,1))(1):Conv2d
kangk_521·2018-07-26 19:12

python中的一维卷积conv1d和二维卷积conv2d

先来看二维卷积conv2dconv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=True,data_format="NHWC",dilations=[1,1,1,1],name=None)"""Computesa2-Dconvolutiongiven4-D`input`and`filter`tensors."""给定4维的输入张量和滤波器张量来进
且听风吟WB·2018-07-24 10:44

tf conv2d 函数 和CNN实现

tf.nn.conv2d函数，在tf技术解释与实践中解释的很清楚。尤其是参数。现在还是来总结一下。tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除
cjneo·2018-07-22 23:03

channel和卷积的过程

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。
alibabazhouyu·2018-07-22 01:22

3D点云深度学习PointNet源码解析——conv2D，fc，max_pooling

本文主要对常用到的conv2D，fc，max_pool源码进行分析。
Vodake·2018-07-20 15:17

PyTorch: Conv2d and ConvTranspose2d

ConvTranspose2d实现的是Conv2d的逆过程，也就是将一张m×mm\timesmm×m的图片，upsampling到n×nn\timesnn×n，这里n>mn>mn>m。
FortiLZ·2018-07-15 12:55

keras中实现简单的反卷积

我这里将反卷积分为两个操作，一个是UpSampling2D()，用上采样将原始图片扩大，然后用Conv2D()这个函数进行卷积操作，就可以完成简单的反卷积：UpSampling2D()：keras中文文档点击打开链接
huangshaoyin·2018-07-11 17:29

函数conv2d参数stride，padding的理解

TensorFlow中函数conv2d主要实现了输入张量与设定卷积核的卷积操作，其函数形式如下：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu
liangjiubujiu·2018-07-10 10:40

Pytorch学习（十六）----获取网络的任意一层的输出

其实一般来说，如果一个net中，是一个Sequential直接包起来，首先直接print（net）即可，然后看到类似：(net1):Sequential((0):Conv2d(512,512,kernel_size
Hungryof·2018-07-05 08:58

Kaggle——Digit Recognizer （Keras+CNN）

importtensorflowastfimportpandasaspdfromkeras.modelsimportSequential,load_modelfromkeras.layersimportDense,Conv2D
Ginray·2018-07-03 13:44

tensorflow 中conv2d 以及max_pool 参数设置

1、tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch,
ddy_sweety·2018-06-09 18:41

Keras搭建CNN

Keras中的卷积层要在Keras中创建卷积层，你首先必须导入必要的模块：fromkeras.layersimportConv2D然后，你可以通过使用以下格式创建卷积层：Conv2D(filters,kernel_size
Junyu08·2018-06-06 21:13

tf.layers.conv2d

conv2d(inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
gqixl·2018-05-31 10:19

conv2d 从原理到实现 相关资料

1、基础原理http://www.datakit.cn/blog/2016/03/23/bp_cnn.html2、简单的conv2d使用例子http://brightliao.me/2017/04/15
cmajalis·2018-05-21 14:27

Tensorflow API 讲解——tf.layers.conv2d

conv2d(inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
HappyRocking·2018-05-08 18:45

TensorFlow学习——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
ciky奇·2018-05-08 13:08

TensorFlow NormLization

出现在论文”ImageNetClassificationwithdeepConvolutionalNeuralNetworks”中,论文中说,这种normalization对于泛化是有好处的.经过了一个conv2d
影醉阏轩窗·2018-05-05 10:00

表情识别--JAFFE数据集3:keras训练CNN网络

在上上一篇表情识别–JAFFE数据集1中，将JAFFE数据集中的人脸区域获取，并转换为.csv文件存储．face.csv使用keras建立多层CNN网络对表情数据进行训练．网络结构为：[48×48]⇀conv2d
阿卡蒂奥·2018-04-21 11:56

【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。
scxyz_·2018-04-04 16:15

关于TensorFlow中函数conv2d参数stride，padding的理解

TensorFlow中函数conv2d主要实现了输入张量与设定卷积核的卷积操作，其函数形式如下：tf.nn.conv2d(  input,  filter,  strides,  padding,  use_cudnn_on_gpu
游离在代码上的灵魂·2018-03-17 15:27

PointCNN 论文阅读笔记

直接使用conv2d就能从这种潜在的空间结构中获取信息。而点云数据是点集，如果直接使用卷积会出现图
Link2Link·2018-03-14 23:17

TensorFlow备忘录——conv2d函数

卷积函数TensorFlow学习备忘录tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)Argsinput:A4-DTensor。需要计算卷积的图像，其shape是[batch,height,width,channels]。Tensorshape可以由data_for
diaojiu2755·2018-03-14 14:00

Keras中Conv1D和Conv2D的区别

我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。
哈哈进步·2018-03-13 01:04

Tensorflow系列：卷积的padding操作

不科学上网貌似打不开根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号1、输入矩阵W×W，这里只考虑输入宽高相等的情
Candy_GL·2018-03-11 09:29

深度学习之Python 脚本训练keras mnist 数字识别模型

LargerCNNfortheMNISTDataset#2.Negativedimensionsizecausedbysubtracting5from1for'conv2d_4/convolution'(op:'Conv2D
秉寒CHO·2018-03-08 20:44

Pytorch conv2d 关于输入输出尺寸的介绍

本来不是啥比较难的东西，因为没怎么用，又忘记了，放在这儿，做个备忘！！inputw*houtputwo*hofilterFPaddingPstrideSwo=(w-F+2*P)/S+1
我不叫小北·2018-03-05 22:55

残差网络实现手势识别

importnumpyasnpfromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten,Conv2D
cherry_yu08·2018-02-18 18:57

【神经网络学习笔记2】简单的CNN网络识别手写图案

本篇文章还是基于tensorflow给的官方样例，教会大家如何构建简单的CNN网络以下是官方代码tensorflow官方样例CNN网络conv2d定义的是卷积层maxpool2d定义的是池化层conv_net
Cfather·2018-02-05 15:46

深度学习中卷积神经网络(CNN)的参数，你真的都熟悉吗？

比如ConV2D(filter,kernel_size,strides,padding,data_from
AI东海·2018-01-22 13:20

conv2d函数的padding参数解释

conv2d函数原型：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)参数说明：input：输入图像，
流年寂寞了沧桑·2018-01-02 21:23
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