Convolution 第15页

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数，如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数本文只讲解视觉层（VisionLayers)的参数，视觉层包括Convolution

weixin_33850890·2020-09-16 19:34

11卷积层的作用（pointwise convolution*）

自己画了一张图：一个n*n，256个通道的featuremap，经过一个1*1,64层的卷积核进行卷积，结果得到一个n*n，64通道的map，相当于发生了降维。即ResNet的设计的bottleneck的第一步：256-d经1x1,64进行降维。第二步从64通道到256通道同理。关于参数数量的减少具体参见这篇博客：https://blog.csdn.net/renhaofan/article/de

DoraChan_1984·2020-09-16 18:07

Deep Learning——CNN（Convolution Neural Network）

今天学习了http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663关于深度学习卷积神经网络部分，以下为在其基础上个人总结和感悟：一、深度学习之CNN深度学习所包含的方法很多，如BP（backpropagation）、前向传播（FeedforewarPropagation）、CNN（ConvolutionNeuralNetwork）等。现在我们

阅微草堂123·2020-09-16 18:12

OpenCV实现Matlab中的conv2的功能

#pragmaonceenumConvolutionType{/*Returnthefullconvolution,includingborder*/CONVOLUTION_FULL,/*Returnonlythepartthatcorrespondstoth

风的心愿·2020-09-16 17:48

论文笔记：Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convol

题目即文章的主要思想，表达很明确：对传统的convolution进行改进，以降低空间冗余。其中“DropanOctave”指降低八个音阶，代表频率减半。

龙骑士尹志华·2020-09-16 08:02

Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution——论文笔记

Mr，yu·2020-09-16 08:57

【Paper & Code】（CVPR2019）Octave Convolution

亮点分离图像数据中的高频和低频信息，降低低频信息的分辨率，保持高频信息的分辨率，减少了整体运算量。论文介绍代码MXNetSymbol接口下的实现：OctConv

穆友航·2020-09-16 08:21

实验笔记之——基于RRDBNet的Octave Convolution实验记录

本博文对RRDBNET进行改进，将里面的conv层改为octaveconv层。关于ESRGAN可以参考本文之前的博客《基于pytorch的ESRGAN（论文阅读笔记+复现）》先复现RRDBNET网络结构###################################################################################################

gwpscut·2020-09-16 08:30

CNN改进：Drop an Octave Reducing Spatial Redundancy in CNN - Octave Convolution论文解析

1.Comprehensivenarrative（综述部分）首先这篇paper主要是将普通的CNN卷积特征图分为两个部分还有就是将convolutionkernel分为4个部分（1）首先卷积特征图被分为两个部分：如下图=-=高空间频率部分卷积（也就是图像的边缘和轮廓）低空间频率部分卷积（也就是强度综合部分）（2）卷积核的四个部分：如下图=-=（3）补充一下频率方面的知识PS：=-=其实都是现用现学

761527200·2020-09-16 07:28

《Attention Graph Convolution Network for Image Segmentation in Big SAR Imagery Data》笔记

1.AGCN模型结构模型利用SLIC(SimpleLinearIterativeClustering)SLIC(Simple\Linear\Iterative\Clustering)SLIC(SimpleLinearIterativeClustering)算法对整幅图像进行无监督聚类，得到大量的图像块，称为超像素。接着利用CNN对每个超像素进行特征提取作为每个节点的特征，利用超像素之间的邻接关系作

monster.YC·2020-09-15 19:27

Graph Convolutional Neural Network - Spatial Convolution 图卷积神经网络 — 空域卷积详解

文章目录往期文章链接目录NoteConvolutionalgraphneuralnetworks(ConvGNNs)GCNFrameworkGCNv.s.RecGNNWhatisConvolutionSpatial-basedConvGNNsMessagePassingNeuralNetwork(MPNN)IntroductiontoMPNNShortageoftheMPNNframeworkGr

Jay_Tang·2020-09-15 18:13

Graph Convolutional Neural Network - Spectral Convolution 图卷积神经网络 — 频域卷积详解

文章目录往期文章链接目录FourierTransformConvolutionTheoremGraphFourierTransformAfewdefinitionsGraphFouriertransformSpectral-basedConvGNNsNaiveDesignofgθ(Λ)\mathbf{g}_{\theta}(\mathbf{\Lambda})gθ(Λ)ChebyshevSpectr

Jay_Tang·2020-09-15 18:13

“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误解决方案

最近在使用TF2.0。运行程序出现以下错误。Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize一开始怀疑是CUDA和CuDNN配置错误（要求版本匹配）。反复试验后，还是有这个错误。即时查显存,确认是GPU显存不足造成的。nvidia-smijupyternotebook重启kernel,并在程序前

xdfwsl·2020-09-15 18:25

XSepConv: Extremely Separated Convolution

ChenJ,LuZ,XueJH,etal.XSepConv:ExtremelySeparatedConvolution[J].arXivpreprintarXiv:2002.12046,2020.深度卷积已逐渐成为现代高效神经网络必不可少的操作，并且最近对其应用了更大的核尺寸（≥5）。在本文中，提出了一种新型的极度分离卷积块（XSepConv），它将空间可分离卷积融合为深度卷积，以进一步降低大内核

默语之声·2020-09-15 13:07

【Learning OpenCV】第六章图像变换

一、卷积（convolution）一个特殊卷积所实现的功能是由其卷积核的形式决定的。这个核本质是一个大小固定、由数值参数构成的数组，数组的参考点（anchorpoint）通常位于数组的中心。

雨_水·2020-09-15 02:44

图像识别中的卷积操作(Convolution in Image Identification )

初入卷积1.为什么学它我们做事，无论做啥，都一定要有问为什么的好奇心。卷积作为图像识别中的最基本操作，我们一定要把它吃个透，要想做道好菜，没有扎实的刀功哪能了得。2.千万不要“未入觉难” 听到卷积，可能刚入门的朋友都会有一点怕，以为是什么高深摸不透的东西，更怕自己数学不好学不会这个。但如果你看到这里，那么请现在开始打消这个念头。它，不难。3.废话少说，开始学习先放张图给大家瞅瞅（二维卷积）看完这

WizardrK·2020-09-14 21:14

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

在训练一个LSTM网络的时候报了这个错看提示说可能是cuDNN初始化失败。一开始想到可能是cuDNN的版本问题，但是几经周折，查阅了官方的文档之后，确认cuda和cudnn的版本都是对应的。然后网上看到说可能是因为显存爆掉了。果然，我在代码开头添加了importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="-1"强制使用CPU进行训练。问题就解决了。

heiheiya·2020-09-14 14:00

解决报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm.

早上在使用tensorflow时报了下面的错：2019-04-1010:19:31.648250:Itensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141]YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:AVXAVX22019-04-1010:19:31.892

zhang0peter·2020-09-13 23:36

图像中卷积(Convolution)和相关(Correlation)的区别以及代码具体实现

wfh2015·2020-09-13 10:36

Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight';

tohavethesamedeviceastensorforargument#2‘weight’;butdevice1doesnotequal0(whilecheckingargumentsforcudnn_convolution

一往而深_·2020-09-13 06:42

ECO：Efficient Convolution Operators for Tracking 阅读笔记

本文概览：1，作者：MartinDanelljan；2，灵感来源：自从KCF出现后，基于KCF改良的CF类跟踪器效果越来越好，但是速度越来越慢；3，解决问题：在提升改进CF模型的性能的同时增加其速度，同时避免速度过慢和过拟合并提升性能；4，特征选取：CNN+HOG+CN；5，算法效果1：使用深度特征，在VOT2016上比当前最好的算法覆盖率提升13.3%；6，算法效果2：使用传统特征，在CPU上达

aiqiu_gogogo·2020-09-13 05:40

Depthwise卷积convolution

不同于常规卷积操作，DepthwiseConvolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。同样是对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），DepthwiseConvolution首先经过第一次卷积运算，不同于上面的常规卷积，DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和

T_J_S·2020-09-13 04:17

论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）RelatedWork3.1Projectionnetworks3.2Graphconvolutionnetworks3.3PointwiseMLPnetwork3.4Pointconvolutionnetworks（四）KernelPointConvolution4.1AKernelFunctionDeﬁnedby

Dujing2019·2020-09-12 09:57

2018 CCPC网络赛1005 HDU6442 GuGu Convolution

https://www.zybuluo.com/yang12138/note/1262396转载于:https://www.cnblogs.com/yang12138/p/9537355.html

weixin_30725467·2020-09-12 07:45

HDU 6442 GuGu Convolution CCPC 2018 网络赛

题意：给出两个生成函数，求他们的卷积的第n项的系数。要求输出形如的最简形式。题解：首先根据题意可以得出答案就是：可以如下化简：可以类比快速幂的求法：需要注意的是：由于模数p可能与2不互质，所以运算时对（p*2）取模，求出答案后除以2即可。由于要带根号的最简形式，所以对B分解因数。代码：#include#defineN60010#defineINF0x3f3f3f3f#defineeps1e-10#

Spy97·2020-09-12 04:26

HDU 6442 GuGu Convolution（快速幂）

Description给出两个整数A,BA,BA,B，定义序列f(x)=∑i=0∞Aii!xif(x)=\sum\limits_{i=0}^{\infty}\frac{A^i}{i!}x^if(x)=i=0∑∞i!Aixi，g(x)=∑i=0∞(B)2i+1(2i+1)!x2i+1g(x)=\sum\limits_{i=0}^{\infty}\frac{(\sqrt{B})^{2i+1}}{(2i

v5zsq·2020-09-12 04:31

Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight';

input'tohavethesamedeviceastensorforargument#2'weight';butdevice0doesnotequal1(whilecheckingargumentsforcudnn_convolution

baiyuwujia·2020-09-12 02:32

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

Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR系统环境：Ubuntu16.04，

谢琛（xiec177）·2020-09-12 02:59

UnknownErrorFailed to get convolution algorithm,This is probably because cuDNN failed to initialize。

利用TensorFlow进行训练时出现“Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.”这个网上解释的是由于cuda+cuDNN+TensorFlow版本不一致导致，但是我并不是遇到的这

谢琛（xiec177）·2020-09-12 02:59

tiny_cnn 程序总结1----tiny_cnn简述

tiny_cnn实现了LeNet的字符识别功能，实现的方式也是利用卷集神经网络，整个网络共有6层，依次为convolution_layer，average_pooling_layer，convolution_layer

Buyi_Shizi·2020-09-12 02:34

深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积，这种方法并不应用在深度学习中，只是用来帮你理解这种结构。在神经网络中，我们通常会使用深度可分离卷积结构（depthwiseseparableconvolution）。这种方法在保持通道分离的前提下，接上一个深度卷积结构，即可实现空间卷积。接下来通过一个例子让大家更好地理解。假设有一个3×

weixin_33856370·2020-09-11 22:07

深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量

目录：1、什么是depthwiseseparableconvolution?2、分析计算量、flops3、参数量4、与传统卷积比较5、reference转载于:https://www.cnblogs.com/qinduanyinghua/p/11303648.html

weixin_30918415·2020-09-11 22:26

Encoder-Decoder-with-Atrous-Separable-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation

whenECCV2018what空间金字塔池模块或编码-解码器结构用于深度神经网络中解决语义分割任务。前一种网络能够通过利用多个速率和多个有效视场的过滤器或池化操作探测输入特征来编码多尺度上下文信息，而后一种网络可以通过逐渐恢复空间信息来捕获更清晰的对象边界。在这项工作中，我们建议结合两种方法的优点。具体来说，我们提出的模型DeepLabv3+通过添加一个简单而有效的解码器模块来扩展DeepLab

jiyeyong·2020-09-11 22:31

深度学习中组卷积(Group convolution)、深度卷积(Depthwise Convolution)以及深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的区别

在轻量化网络中，经常使用组卷积、深度卷积或是深度可分离卷积来降低FLOPs，那么三者的区别在哪里呢？下面总结一下。一、标准卷积下面是用一个卷积核对输入特征做一次卷积，得到的输出特征的通道为1。二、组卷积组卷积是将输入特征按通道分为g组，每组特征中的通道数为Cing\frac{C_{in}}{g}gCin，所以相应的卷积核的大小也变了，通道数变少了。每次卷积后的特征按通道concat输出特征。当分组

shentu7·2020-09-11 22:52

深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution

从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Groupconvolution）、空洞卷积（Dilatedconvolution或Àtrous）等各式各样的卷积。今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions），这是Xception以及MobileNet系列的精华所在。对于卷积来说，卷积核可以看做一个三维的

菜鸟知识搬运工·2020-09-11 22:07

Depth-wise separable convolution 深度可分卷积

Depth-wiseseparableconvolution:深度分离卷积，出自mobilenet和xception。MobileNet是基于深度可分离卷积的，通俗来说，深度可分离卷积就是：把标准卷积分解成深度卷积(depthwiseconvolution)和逐点卷积(pointwiseconvolution)。这么做的好处就是可以再损失精度不多的情况下大幅度降低参数量和计算量。分解过程如下：深度

别说话写代码·2020-09-11 22:50

深度网络架构

确定了卷积神经网络的3层序列：卷积层（Convolution）、池化层（Pooling）和非线性层（Non-linearity）。奠定了CNN的三大核心思想：局部感受野，权值共享，下采样。

NIGHT_SILENT·2020-09-11 21:31

depthwise separable convolution

DepthwiseConvolutionhttps://blog.csdn.net/u012426298/article/details/80998547每个卷积核滤波器只针对特定的输入通道进行卷积操作，如下图所示，其中M是输入通道数，DK是卷积核尺寸：图7DepthwiseConvolution[9]Depthwiseconvolution的计算复杂度为DKDKMDFDF，其中DF是卷积层输出的

jwy2014·2020-09-11 21:29

Keras中CNN输入维度报错

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

左左张·2020-09-11 11:09

Keras 修改图片通道顺序

0.Error在使用Keras.layers.convolutional.Convolution2D的时候Convolution2D(32,5,5,border_mode='valid',input_shape

David-Chow·2020-09-11 09:34

ImageNet Evolution论文笔记（2）

Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition说明：useverysmall(3×3)convolutionﬁltersinalllayerstoincreasethedepthofthenetwork

永生的小草·2020-09-11 02:51

[图像复原]--AAAI2020-SCN：Scale-wise Convolution for Image Restoration

论文的出发点很奇怪，并不认同，等代码开源了再细看一下吧！引言：本文首先讨论了尺度不变性对于其他视觉任务中的提升作用，随机尺度数据增广，多尺度测试等措施对分类检测等任务有着明显提升，但是对于超分等低阶的视觉任务却会带来更差的表现（这个结论如何得出的，表示异议！）。因此提出了个问题：是不是图像复原不需要尺度不变性？在本文中，作者证明了适当地将尺度不变性建模成卷积神经网络可以为图像复原任务带来显著的增益

chenzy_hust·2020-09-10 20:11

【Unity Shader入门练习】高斯模糊

[使用的Unity版本：5.6.1f1]0x01效果图0x02基本概念卷积(convolution)操作指的是使用一个卷积核(kernal)对一张图像中的每个像素进行一系列操作。

coffeecato·2020-09-10 18:44

深度学习调参总结（卷积、初始化、激活函数）

卷积运算关于2D卷积（Convolution）层卷积层是CNN中计算量占比最大的层，合理的配置选择会大大降低模型的训练时间。a)featuremap数目的最佳选择为16的倍数。

upDiff·2020-09-10 13:29

【最强解法】Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize...

网上有说cuDNN的版本问题，我也没有试过这种方法，因为看上去比较复杂耗时，所以我用了别的方法，调整了GPU的利用率（很久之前看的一篇博客的，现在忘记是哪篇了），只需要在代码的前面插入以下代码，就可以轻松解决了，简单有效，我特意写个博客记录下来，同时希望对网友有帮助。importtensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_pla

00Aut0Man00·2020-09-05 09:39

[PyTorch 学习笔记] 3.2 卷积层

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py这篇文章主要介绍了

张贤同学·2020-08-30 09:51

【生成对抗网络学习】Deep Convolution GAN，DCGAN 原理介绍及论文详解

DCGAN，全称是DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks（深度卷积生成对抗网络），是AlecRadfor等人于2015年提出的一种模型。该模型在OriginalGAN的理论基础上，开创性地将CNN和GAN相结合以实现对图像的处理，并提出了一系列的对网络结构的限制，以提高网络的稳定性。（DCGAN的网络结构在之后的各种改进GAN中得到了沿用，可以说是

__阿健__·2020-08-26 23:29

ailed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try look

添加代码fromtensorflow.compat.v1importConfigProtofromtensorflow.compat.v1importInteractiveSessionconfig=ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=InteractiveSession(config=config)

firstwording·2020-08-26 23:27

将VGG提取的featrue map直接用作回归目标检测有多差？

在PET数据集上测试，结果如图，平均IOU=46.0%fromkeras.layersimportDense,Activation,Flatten,Convolution2D,Dropout,MaxPooling2Dfromkeras.optimizersimportSGD

yuweiming70·2020-08-26 16:02

SPP-Net、Atrous Convolution以及ASPP by Rose

一、简介SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》。在此之前，所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片，比如224×224（ImageNet）、32×32(LenNet)、96×96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过crop，或

weixin_30782293·2020-08-26 15:18

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Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight';

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

UnknownErrorFailed to get convolution algorithm,This is probably because cuDNN failed to initialize。

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