Convolution 第19页

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

卷积convolution函数详解及反向传播中的梯度求导

摘要本文给出convolution函数的定义,并求解其在反向传播中的梯度相关配套代码,请参考文章:Python和PyTorch对比实现卷积convolution函数及反向传播系列文章索引:https:/

BrightLampCsdn·2020-07-07 18:13

tf.contrib.slim.conv2d() 参数列表

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

大西瓜不甜·2020-07-07 17:47

2019-ICCV-Adobe-Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

GatedConv所提出的门控卷积解决了普通卷积将所有的像素视为有效像素的问题，通过为所有层中的每个空间位置的每个通道提供一个可学习的动态特征选择机制来泛化部分卷积。提出了SN-PatchGAN，谱规范化（spectral-normalized）用于稳定训练，加速训练速度GatedConv未中ICCV之前，细网络是单分支的，后来作者修改成了两路分支。虽然这样改善了修复结果，但是两阶段修复存在一个问

WX_Chen·2020-07-07 12:52

[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 矩阵运算

（ConvolutionalNeuralNetwork）的背景下对相关的矩阵运算进行梳理，涉及矩阵乘积（matrixproduct）、元素对应乘积（element-wiseproduct）、卷积操作（convolution

WangBo_NLPR·2020-07-06 18:23

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 1 Convolution model - Application

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且

hongbin_xu·2020-07-06 16:04

目标跟踪系列三：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking（2016年11月）

VisualTracking领域大牛（至少我认为是这个领域的大牛）MartinDanelljan又出新作。继C-COT之后又一刷新纪录的作品。不管是从结果还是速度上都有提升，尤其是速度提升明显。用传统特征HOG+CN的版本速度有60+FPS，用CNN+HOG+CN的速度有8FPS，从跟踪效果来看，个人认为可以算一个出色的作品。C-COT是2016年ECCV的文章，下次有空再讲。ECO文章链接：ht

眼观·2020-07-06 13:28

MxNet 错误--显存不足（Failed to find any forward convolution algorithm.|| Out of memory）

前提：用144*128的数据训练mobileNet原始模型。训练的时候超参数的不同，出现的几个错误。设备：GTX10808G显存。错误出现情况：1.outofmemory超参数设置：batch_size=256gpu=0,1或者batch_size=128gpu=0,12.Failedtofindanyforwardconvolutionalgorithm参数设置：batch_size=256gp

zxbinggo·2020-07-06 12:52

darknet-convolution层

forwardvoidforward_convolutional_layer(convolutional_layerl,network_statestate){intout_h=convolutional_out_height(l);intout_w=convolutional_out_width(l);inti;fill_cpu(l.outputs*l.batch,0,l.output,1);/

z0n1l2·2020-07-06 11:44

dilated convolution (扩张卷积) 输入输出特征图尺寸大小关系以及 receptive field (感受野) 计算

机器AI·2020-07-06 08:45

学习吴恩达卷积神经网络个人笔记（1）

所以表示的时候要特别申明它是卷积即“*”=convolution;一般不同编程语言有不同函数来实现convolution而不是用星号来表示。

风起天阑·2020-07-06 04:26

Semantic Segmentation with FCN里的32x, 16x和8x

(各自还加了一个Dropout层).fc7的输出score_fr作为分类score.32倍的FCN直接将score_fr通过Convolution

Daniel2333·2020-07-06 01:36

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