Convolution 第18页

cudnn不同卷积实现速度和空间比拼

cudnn上有8种实现，我用的cudnn7,CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_DIRECT在cudnn上没有实现。

头发光了你就强了·2020-08-03 21:49

deformable convolution（可变形卷积）算法解析及代码分析

可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。可变形卷积的论文为：DeformableConvolutionalNetworks【1】而之前google一篇论文对这篇论文有指导意义：SpatialTransformerNetworks【2】论文【1】的github代码地址为https://github.com/felixlaumon/de

mykeylock·2020-08-03 20:23

跟着专注于计算机视觉的AndyJ的妈妈我学神经网络Octave

对传统的convolution进行改进，降低空间冗余。1.motivationreducingbothmemo

每天一题的AndyJ的妈妈·2020-08-03 20:02

pytorch教程六(torch.nn.functonal模块)

一.Convolution函数torch.nn.functional.conv1d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups

bestrivern·2020-08-03 15:05

pytorch入门 Convolution & Pooling

读取图像，灰度图像2、显示图像3、定义卷积层4、nn.Conv2d参数5、定义kernel6、修改nn.Conv2d的weight7、输出图像转numpy()8、定义池化层9、输出矩阵宽度计算公式对于Convolution

JChowCUG·2020-08-03 13:00

【综述】神经网络中不同类型的卷积层

文章目录1.Convolution2.1x1/PointwiseConvolutions3.Spatial

*pprp*·2020-08-03 12:07

通过cross convolution networks预测视频

crossconvolutionnetworks：crossconvolutionlayer+network主要目的在于用crossconvolutionlayer能够分层表达图像中的动作。主要思路是，将核解码器学习到的核分别应用到由图像编码器学习到的特征图中。crossconvolutionlayer的提出基础：Motioncanoftenbedecomposedinalayer-wiseman

dwqy11·2020-08-02 23:18

论文阅读笔记：A retinal vessel detection approach using convolution neural network with 强化样本学习策略

Aretinalvesseldetectionapproachusingconvolutionneuralnetworkwithreinforcementsamplelearningstrategy采用卷积神经网络和强化样本学习策略对视网膜血管进行检测摘要本文将检测任务定义为一个分类问题，并使用卷积神经网络(CNN)作为两类分类器进行求解。该模型由2个卷积层、2个池化层、1个dropout层和1个

SIAT_啊哦·2020-08-02 21:40

【论文阅读】【点云处理】Point-based Continuous Convolution Networks

文章目录RS-CNNRS-ConvKP-CNNRigidKP-ConvDeformableKP-Conv本博客是点云的深度学习方法综述博客的一部分，详细解释几篇Point-basedContinuousConvolutionNetworks的方法。RS-CNN论文：Relation-ShapeConvolutionalNeuralNetworkforPointCloudAnalysis中科大出品，

麒麒哈尔·2020-08-02 14:07

论文阅读笔记-Segmentation-Aware Convolutional Networks Using Local Attention Masks

发表于ICCV2017的论文Segmentation-AwareConvolutionalNetworksUsingLocalAttentionMasks用segmentation-aware的convolution

乐兮山南水北·2020-08-02 14:53

上采样方法大PK（Upsample，Interpolate，resize，Transposed convolution，deconv，Unpool，Pixelshuffle）

目录Upsample:Interpolate，resize:Transposedconvolution，deconv:Unpool：Pixelshuffle：Upsample:Pytorchexample:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.arange(1,5).view(1,1,2,2).fl

watersink·2020-08-02 13:21

Tensorflow快餐教程(9) - 卷积

摘要：卷积的计算方法卷积卷积就是滑动中提取特征的过程在数学中，卷积convolution是一种函数的定义。

阿里云云栖号·2020-08-01 11:41

cocos2dx 2.0字体描边(based on shader)

http://stackoverflow.com/questions/12469990/simple-glsl-convolution-shader-is-atrociously-slowI'vedonethisexactthingmyself

sgnoquiter·2020-08-01 00:02

opencv使用频域相乘加速卷积速度

voidspeedy_convolution(constCvMat*A,//size:M1*N1constCvMat*B,//size:M2*N2CvMat*C//size:(M1+M2-1)*(N1+

fdl19881·2020-07-31 17:04

CNN模型搭建

model.pyfromkeras.layersimportActivation,Convolution2D,Dropout,Dense,Flattenfromkeras.layers.advanced_activationsimportPReLUfromkeras.layersimportAveragePooling2D

__流浪剑客·2020-07-31 12:33

【论文翻译】Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction

【论文翻译】GraphConvolutionoverPrunedDependencyTreesImprovesRelationExtraction摘要1引言2模型2.1依存树上的图卷积网络2.2使用GCN编码关系2.3结合了上下文的GCN3将路径信息与以路径为中心的剪枝结合起来4相关工作5实验5.1基础模型5.2实验材料5.3在TACRED数据集上的结果5.4SemEval数据集上的结果5.5以路

闫斌_BeanYon·2020-07-30 17:49

CNN：Convolution padding 卷积过程padding的意义

Convolution因为基本场景下都会Padding，所以featuremap的大小就会与原图一致，以保证不会丢失边缘的特征。所有卷积的过程基本没有起到降维的作用，真正

shasha6·2020-07-30 16:41

使用gpu运算卷积网络时报错Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN....

在我们完成tensorflow-gpu配置后，我们希望使用其做一些实践，例如我希望可以使用它来加快之前跑起来极慢的facenet人脸识别实践。配置参数：cpu：E5-2697v3gpu：RTX2080TI内存：64G数据量：55万张python：3.7tensorflow：1.13.1当我使用--gpu_memory_fraction0.9控制gpu内存使用率为90%时报错Failedtogetc

阳光一直都在·2020-07-30 13:35

deeplabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 阅读笔记

针对的问题：在语义分割任务应用深度卷积神经网络有两个挑战：一个问题是深度网络中的pooling层的使用使得特征分辨率越来越小，网络学习的特征更加抽象化，这不利于期望局部空间细节信息的密集型任务例如图像分割。因此作者建议应用空洞卷积来应对这个问题。另一个问题是物体的多尺度。解决这个问题主要分为4类，第一类将深度网络应用于图像金字塔，以提取物体在不同尺度下的特征。第二类应用encode-decode结

shenhuaifeng·2020-07-30 00:26

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别1.CNN卷积神经网络中的几个概念卷积核(ConvolutionKernel)卷积(Convolution)池化(Pooling)2.导入mnist手写数据集3.构建卷积神经网络

AddVH·2020-07-29 19:10

Matlab中计算自相关、互相关

李彪_哈工大·2020-07-29 01:12

Convolution卷积算法python以numpy，Matplotlib实现

Convolution卷积算法python以numpy，Matplotlib实现1：简述Numpy拥有函数numpy.convolve(a,v,mode=’full’)[source]¶，通过该函数完成卷积算法并图形化

MaxBoren·2020-07-28 23:15

动手学深度学习（五）：卷积神经网络

Smilhe_·2020-07-28 22:10

一维卷积网络重点图

applyaconvolution1doflength3toasequencewith10timestepswith64outputfiltersmodel=Sequential()model.add(Convolution1D

09踏雪飞鸿·2020-07-28 21:52

Hypergraph Convolution and Hypergraph Attention

18-HypergraphConvolutionandHypergraphAttention摘要：贡献模型超图卷积超图Attention总结评论与之前图卷积的关系实际实现跳跃连接多头实验数据集超图构建结果authors:SongBai,FeihuZhang,PhilipH.S.Torr–DepartmentofEngineeringScience,UniversityofOxford,Oxford

weixin_40248634·2020-07-28 20:36

keras中Convolution1D的使用

这篇文章主要说明两个东西，一个是Convolution1D的介绍，另一个是model.summary()的使用。

weixin_34132768·2020-07-28 18:19

一维卷积

在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(Convolution)是通过两个函数f(x)和g(x)生成第三个函数的一种数学算子；表征函数f(x)与g(x)经过翻转和平移的重叠部分的面积。

weixin_33863087·2020-07-28 18:14

Deeplearning-吴恩达-卷积神经网络-第一周作业01-Convolution Networks(python)

ConvolutionalNeuralNetworks:StepbyStepWelcometoCourse4'sfirstassignment!Inthisassignment,youwillimplementconvolutional(CONV)andpooling(POOL)layersinnumpy,includingbothforwardpropagationand(optionally)

DataScientistGuo·2020-07-28 14:18

Deeplearning-吴恩达-卷积神经网络-第二周作业01-Convolution Networks(keras)

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever

DataScientistGuo·2020-07-28 14:46

opencv图像处理之图像卷积

WIKIhttps://en.wikipedia.org/wiki/Convolution公式如果忘了话可以看看这个http://open.163.com/movie/2006/1/C/M/M6TUO44DQ_M6TUPUBCM.html

traumland·2020-07-28 12:14

Unknown: Failed to get convolution algorithm.

UsingTensorFlowbackend.Epoch1/2Traceback(mostrecentcalllast):File"/tmp/keras-learn/keras_3.py",line60,inmodel.fit(X_train,y_train,epochs=2,batch_size=32)File"/root/anaconda3/envs/ncc/lib/python3.6/sit

大黄老鼠·2020-07-28 06:51

论文笔记-DYNET: DYNAMIC CONVOLUTION FOR ACCELERATING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

DYNET:DYNAMICCONVOLUTIONFORACCELERATINGCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS文章出处作者：YikangZhang,JianZhang,QiangWang,ZhaoZhong机构：华为来源：arxivURL：https://arxiv.org/pdf/2004.10694.pdf文章翻译摘要卷积操作是CNN的核心，是计算开销的主要来源。为了让C

kingsleyluoxin·2020-07-28 01:33

基于卷积神经网络的184类树叶分类-matlab-相似图像分类 -使用了多个模型进行仿真

号添加麻烦备注csdn）使用matlab构建深度网络，网络的输入即为图片的大小网络最后的输出为类别数目下面是网络的定义过程%构建网络模型layers=[imageInputLayer([2502503])%输入层convolution2dLayer

F-D·2020-07-27 15:29

【IJCAI2020】Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution

SplittoBeSlim:AnOverlookedRedundancyinVanillaConvolution，IJCAI2020论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.12085代码地址:https://github.com/qiulinzhang/SPConv.pytorch为了设计高效的CNN，学者提出了group-wiseconv,depth-wiseconv,p

高峰OUC·2020-07-20 07:00

金字塔卷积：Pyramidal Convolution

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdfgithub：https://github.com/iduta/pyconv作者认为，当前CNN主要存在两个不足：（1）实际的感受野不足；（2）在下采样中，很多的细节信息会丢失。从图中可以看出，有的物体尺寸较大（建筑、沙发），有的物体尺寸较小（行人，书本）。这种尺寸的变化是标准卷积级经捕获的。为此，作者提出了金字塔卷

高峰OUC·2020-07-19 16:00

CNN与文本分类

1~4层为“Convolution-ReLU-(Pooling)”组合（Pooling层有时会被省略），第5层输出层使用“A

巴拉巴拉_9515·2020-07-16 06:39

一文带你认识深度学习中不同类型的卷积

卷积（convolution）现在可能是深度学习中最重要的概念。靠着卷积和卷积神经网络（CNN）,深度学习超越了几乎其它所有的机器学习手段。这篇文章将简要地概述一下不同类型的卷积以及它们的好处是什么。

AiTechYun·2020-07-16 06:24

caffe 常用层解析

大致包含以下图层："HDF5Data"（读取hdf5文件）、"Convolution"（卷积层）、"ReLU"（激励层）、"Slice"（切片）、"Crop"（裁剪）、"Eltwise"（运算）、"Concat

想养一只哈士奇·2020-07-16 06:30

【论文阅读笔记】Classification of ECG signals based on 1D convolution neural network

论文阅读：ClassificationofECGsignalsbasedon1Dconvolutionneuralnetwork一、摘要近年来，随着心血管疾病数量的明显增加，心电图信号（ECG）的自动分类研究已在心血管疾病的临床诊断中发挥了重要的作用。本文提出了一种基于一维卷积神经网络（CNN）的心电信号分类方法。所提出的CNN模型除了输入层和输出层外还包括五个层，即两个卷积层，两个下采样层和一个

GUANYX~·2020-07-15 23:35

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

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