Convolution 第25页

卷积convolution函数的矩阵化计算方法及其梯度的反向传播

摘要本文给出卷积convolution函数的矩阵化计算方法,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实现TensorFlow和PyTorch验证卷积convolution函数矩阵化计算及反向传播

BrightLampCsdn·2019-01-05 20:40

TensorFlow和PyTorch对比理解卷积和反向卷积或转置卷积(Transpose Convolution)

摘要本文主要介绍反卷积或转置卷积,并使用TensorFlow和PyTorch验证其计算方法.相关系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文1.应用场景转置卷积(TransposeConvolution),有时候也称为反卷积(Deconvolution),是全卷积神经网络FCN(FullyConvolutio

BrightLampCsdn·2019-01-03 17:12

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

jessican_uestc·2018-12-29 16:55

[深度学习从入门到女装]Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach forWeakly- and Semi- Supervised Semant

论文地址：RevisitingDilatedConvolution:ASimpleApproachforWeakly-andSemi-SupervisedSemanticSegmentation这是CVPR2018的一篇弱监督、半监督的语义分割的文章弱监督Weakly-supervisedLearning：所给样本只有弱标签，要学习出强标签。在这个分割图像上就是已经需要分割图像的类别，需要将该类在

炼丹师·2018-12-28 19:05

pytorch学习（九）—基本的层layers

ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose反卷积——pytorch中各种层的用法卷积Convolution

侠之大者_7d3f·2018-12-28 17:47

巡礼卷积神经网络中的那些经典结构（一）—— Group convolution

笔者在阅读论文的过程中，发现论文中经常会涉及到一些经典的神经网络结构，尽管这些结构可能出现的时间，但是生生不息，经历住了时间的考验。在这个系列文章中，我将对那些经典的网络分别做一个简单介绍。作为这个系列文章的第一篇文章，本文首先要介绍的是Groupconvolution这个结构。GroupConvolution简介GroupConvolution，即分组卷积（也被译为群卷积），是由Alexnet首

Yolo_1996·2018-12-25 00:00

图卷积样例 graph convolution network

来源：如何用图卷积网络在图上做深度学习GraphNeuralNetworkReview傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06如何理解GraphConvolutionalNetwork（GCN）？graphconvolutionnetwork有什么比较好的应用task？卷积神经网络不能处理“图”结构数据？这篇文章告诉你答案如何用图卷积网络（GCN）在图上做深度学习——翻译自此文第一

青盏·2018-12-20 10:09

Keras 构建CNN

fromkeras.layersimportDense,Activation,Convolution2D,MaxPooli

lai_cheng·2018-12-19 10:02

UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably becau

这里写自定义目录标题Tensorflow报错Tensorflow报错UnknownError(seeabovefortraceback):Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,错误Failedtogetconvolutionalgorithm.cudnnfailedtoinitial

naploen8·2018-12-14 20:52

Sub-pixel Convolution(子像素卷积)

Sub-pixelconvolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法，又叫做pixelshuffle（像素洗牌）。我们知道，用深度学习处理图像的话，经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样，双线性插值，反卷积等等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的upscale方法——sub-pixelconvolution。采用CNN对featuremap进行放大的方法，除了有decon

木盏·2018-12-12 16:55

python 统计网络的运算量FLOP 和参数量params

importosimportsysimportshutilimportstructfromgoogle.protobufimporttext_formatimportcaffefromcaffe.protoimportcaffe_pb2LAYER_PARAM={'Convolution

eatapples·2018-12-08 12:26

python 统计网络的运算量FLOP 和参数量params

importosimportsysimportshutilimportstructfromgoogle.protobufimporttext_formatimportcaffefromcaffe.protoimportcaffe_pb2LAYER_PARAM={'Convolution

eatapples·2018-12-08 12:26

keras minist2

importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Convolution2D

masbbx123·2018-12-03 16:50

空洞卷积(dilated convolution)

1.传统下采样CNN在诸如分类(识别)任务中的处理过程一般是卷积、池化、全连接。这三种操作把数据转换成多个低维度特征，便于分类。如把一张128x416的图像转换成一个1x1x100的特征图，就可以做成一个100路分类器。卷积、池化都是下采样操作。下采样降低数据的耦合性，增加了网络的不变性：一个像素和它周围的像素相耦合，所以可以通过下采样用更少的像素代替这部分像素；下采样也增加了网络的尺度和平移不变

Sinoai·2018-12-03 15:36

解决Failed to get convolution algorithm. cudnn failed to initialize...

CuDNNlibrarycompatibilityerrorafterloadingmodelweights服务器环境错误原因解决方案服务器环境Ubuntu16.04、cuda9.0、cudnn7.0、tensorflow1.12.0、python3.5、1080ti错误Failedtogetconvolutionalgorithm.cudnnfailedtoinitialize…原因tensor

MarcusPlus·2018-11-13 23:04

信息基础Homework2

https://www.matongxue.com/madocs/222.html#/madoc3、卷积的概念最容易理解的对卷积(convolution)的解释（从信

DafengChi·2018-11-10 09:18

一文详解卷积和逆卷积

文章目录一文详解卷积和逆卷积卷积运算单通道多通道卷积运算的参数计算逆卷积卷积运算的矩阵实现参考资料一文详解卷积和逆卷积卷积神经网络（CNN）在计算机视觉大放异彩，入门CNN的第一步就是理解什么是卷积（Convolution

TheOneGIS·2018-11-10 06:20

Foundations of Convolution Neural Networks

ComputerVision受益于深度学习计算机视觉是目前快速发展的领域之一image.png如果你用一个标准的或者全连接的网络这个矩阵将会是一个一千乘以三百万维的矩阵x现在的维度是三百万我用3m来表示3百万这表示在这里这个矩阵会有三百万个参数这是非常非常大的有这么多的参数很难获得足够的数据以避免神经网络过拟合同时训练一个有三百万个参数的神经网络对计算量和内存的需求是不太可行的但对于计算机视觉应用

Simple_isBeauty·2018-11-04 10:47

CNN与为什么要做DNN（Deep neural network)(李弘毅机器学习）

CNN整体过程1.整体架构卷积操作（convolution):可以进行卷积操作是因为对于图像而言，有些部分区域要比整个图像更加重要。并且相同的部分会出现在不同的区域，我们使用卷积操作可以降低成本。

磕葵子·2018-11-03 13:12

[论文笔记] ShuffleNet

优于MobileNet一、IntroductionXception、ResNeXt在非常小的网络上效率很低，主要是因为dense1×11\times11×1convolution计算量较大。

Bingyu Xin·2018-11-01 20:53

关于dilated convolution(空洞卷积)感受野的计算

关于感受野的定义请参考：https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715定义：感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，或者说，convNets(cnn)每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。计算公式:从前往后：F后=（F前-1）+k(F代表感受野的大小，k代表kernel大小)从后往前：F前=（F后-1）+k

醉小义·2018-11-01 20:00

语义分割--PANet和Understanding Convolution for Semantic Segmentation

语义分割PANPyramidAttentionNetworkforSemanticSegmentationFCN作为backbone的结构对小型目标预测不佳，论文认为这存在两个挑战。物体因为多尺度的原因，造成难以分类。针对这个问题，PSPNet和DeepLab引入了PSP和ASPP模块引入多尺度信息。论文引入了像素级注意力用于帮助提取精准的high-level特征。**high-level的特征偏

TTdreamloong·2018-10-27 21:19

Caffe-ssd 在 windows 下的配置，及 python 调用

registry.count(type)==1(0vs.1)Unknownlayertype:Normalize(knowntypes:AnnotatedData,BatchNorm,Bias,Concat,Convolution

Chris_zhangrx·2018-10-24 00:42

Caffe-ssd 在 windows 下的配置，及 python 调用

registry.count(type)==1(0vs.1)Unknownlayertype:Normalize(knowntypes:AnnotatedData,BatchNorm,Bias,Concat,Convolution

Chris_zhangrx·2018-10-24 00:42

caffe学习笔记2--卷积层和池化层、激活函数、全连接层的编写

layer{name:“conv1”type:“Convolution”top:“conv1”bottom:“data”#跟数据层的输出相对应，表示输入的数值的属性，因为在数据层中输出的是data属性，

鬼夫子·2018-10-16 23:16

CNN+tensorflow实现识别图片

下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤：●图像输入（InputImage）●卷积（Convolution）●最大池化（MaxPooling）●全连接神经网络（Fully-ConnectedNeuralNetwork

Julyaaaa·2018-10-10 12:45

NCNN（2）--网络结构文件.param解析

name:"data"type:"Input"top:"data"input_param{shape:{dim:1dim:1dim:28dim:28}}}layer{name:"conv1"type:"Convolution"bottom

零尾·2018-10-09 16:06

mobileNet-ssd使用tensorRT部署

mobilenet-ssd使用tensorRT部署一，将deploy.prototxt改写为deploy_plugin.prototxt1,convolution层的param{}全部去掉，convolution_param

西红柿爱吃小番茄·2018-10-08 18:08

卷积含义

#1.卷积含义以及边缘检测应用##1.1"*"是卷积的意思（convolution）3x3的过滤器filter（核kernel）对6x6的矩阵进行卷积，可以形成4x4的矩阵，因为它横向可以移动4次，纵向可以移动

Claroja·2018-10-06 10:08

Graph Embedding学习笔记（3）：Graph Convolution Networks

笔记从Graph的视角看CNN，上图左右两个部分是等价的。左子图每个网格的通道，对应右子图每个节点的一个属性，左子图卷积核的参数相当于右子图边的权重。所谓3x3卷积就是右子图9个节点属性的加权平均（注意右子图中中间节点自己指向自己的边）。CNN目前主流的应用场景都是规则的空间结构数据，比如图像是2Dgrids，语音和文本是1Dgrids。在Graph上应用CNN，面临了较大的挑战：空间结构不规整，

丹追兵·2018-09-23 00:00

论文阅读：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

google出品，deeplabv3+，在v3的基础上添加了decoder模块，以此来改进算法，在性能上有0.8%的提升。写的蛮不错的，做了很多实验来论证，insight也很清楚，motivation也讲得很明白。给作者笔芯芯。

涂山容容·2018-09-13 23:39

Deconvolution && Transposed Convolution

本文的主角是TransposedConvolution(转置卷积)，又名Fractionally-stridedconvolution和deconvolution，其功能是由低分辨率图像生成高分辨率图像，常出现在GAN和图像分割等研究领域。本文根据文章直观的介绍其运算过程，如有差错请指正。卷积示例卷积操作反卷积操作卷积操作以3*3的卷积核对4*4矩阵的处理进行说明。为直观表示计算过程，需要将卷积核

hzhj·2018-09-12 22:49

深入学习Keras中Sequential模型及方法

Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。

战争热诚·2018-09-12 19:00

轻松理解转置卷积(transposed convolution)/反卷积(deconvolution)

原文地址:Up-samplingwithTransposedConvolution在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的方法.如果你对转置卷积感到困惑,那么就来读读这篇文章吧.本文的notebook代码在Github.上采样的需要在我们使用神经网络的过程中,我们经常需要上采样(up-sampling)来提高低分辨率图片的分辨率.上采样有诸多方法,举例如下.最近邻插值(Near

lanadeus·2018-09-09 00:27

PyTorch中的PixelShuffle

感性认识一般的convolution操作会使featuremap变小，但当我们的stride=1r<1stride=1r<1时，可以让卷积后的featuremap变大，这个新的操作叫做sub-pixelconvolution

gdymind·2018-09-04 18:02

机器学习笔记~1×1 convolution layer in a neural network

在CNN或者其他深度学习网络中，总是会看到1×1卷积层，但是对这个层是如何起作用的和存在的意义不是很了解，查阅了大量的资料，现在做一些简要的总结，供交流。如下图所示，图片来源参考4。图中表示输入层维度为4×4×5，kernel有3个，大小为1×1，strides=1，输出层维度为4×4×3，比较输入层和输出层，两者在平面空间维度上是没有变化的，都为4×4，但从纵向深度上改变了，从5变为3，可以将这

zlibo丶·2018-09-04 14:53

Convolution+BatchNorm+Scale模块参数设置 & 融合BatchNorm+Scale层到Convolution层

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，然后在放出非线性Relu层，可以加速训练收敛。

yuyuelongfly·2018-08-28 13:26

Convolution+BatchNorm+Scale模块参数设置 & 融合BatchNorm+Scale层到Convolution层

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，然后在放出非线性Relu层，可以加速训练收敛。

yuyuelongfly·2018-08-28 13:26

深度学习10篇文章之Interleaved Group Convolution

本文主要讲解TingZhang的InterleavedGroupConvolutionsforDeepNeuralNetworks，该文对Groupconvolution有较为详细的讲解。Abstract文章开篇引出了IGCNets——IGCNets将两个个完整的卷积块打乱重组成一对连续的交错卷积，一个叫主卷积(primarygroupconvolution),另一个叫从卷积(secondaryg

EatonL·2018-08-22 08:58

slim.conv2d以及slim.convolution2d与tf.nn.conv2d的不同

前言Slim是一个简化构建，训练和评估神经网络的库：允许用户通过消除样板代码来更紧凑地定义模型。这是通过使用参数范围和许多高级层和变量来实现的。这些工具提高了可读性和可维护性，降低了复制和粘贴超参数值的错误发生的可能性，并简化了超参数调整。通过提供常用的正则化器使开发模型变得简单。Slim可以轻松扩展复杂模型，并通过使用预先存在的模型检查点来热启动训练算法。首先slim.conv2d与slim.c

chestnut--·2018-08-13 15:25

AlexNet ：ImageNet Classification with Deep Convolution Neural Networks

网络架构：网络架构整个网络一共有八层，包括5层卷积层，3层全连接层，最后一层为输出层，输出1000维的vector，表示该image在1000类图像的分布情况。每一卷积层和全连接层的都与激活层相连。第一，第二层卷积层之后，紧连着局部响应归一化层（LocalResponseNormalization），之后为池化层（下采样，MaxPooling）。第五层卷积层，紧连着池化层。各层策略：LocalRe

Loopz·2018-08-10 15:17

各种卷积结构原理及优劣总结

Paul-LouisPröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构（Convolution）及优势。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。

郭耀华·2018-08-08 16:00

[翻译] 扩张卷积 (Dilated Convolution)

英文原文:DilatedConvolution简单来说，扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义，给定我们的输入是一个2维图片，扩张率k=1是通常的卷积，k=2的意思是每个输入跳过一个像素，k=4的意思是跳过3个像素．最好看看下面这些k值对应的图片．下面的图片表示了在2维数据上的扩张卷积．红点表示输入到此例中的3x3滤波器的数据点，绿色区域表示这些输入中每一个所捕获的感受野(rece

klchang·2018-08-04 20:00

对于带孔带孔卷积（atrous convolution）rate的计算

在这里我们都知道感受野的含义，同时也知道带孔卷积是为了在不缩小featuremap的大小的同时保持感受野大小不变，在这里我们要明确的说明感受野大小不变是怎么达到的，我们已一个3layer的net来进行说明：rate是为了layer能够保证原有的感受野,所以rate的决定是由上一层的stride（stride>1的一个作用就是增大下层的感受野）rate的计算方式是rate*=stride，rate的

hkzmz·2018-08-02 22:55

【深度学习】caffe下人脸表情训练

文件，这个网上有很多，自己去找2、制作train、val文件，参考论文EmotionRecognitionusingDeepConvolutionalNeuralNetworkslayer{name:"Convolution1

Trehe·2018-07-26 15:14

什么是卷积

本文转载自：http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html译自TimDettmers的UnderstandingConvolutioninDeepLearning

看未来·2018-07-23 02:59

卷积神经网络(CNN)介绍与实践

为了说明这些情况，请看下面这张图片：资料来源：https://medium.freecodecamp.org/an-intuitive-guide-to-convolution

致Great·2018-07-19 16:36

Coursera吴恩达深度学习课程作业：卷积神经网络 4.1（1）

course/2001281004#/info目录：ConvolutionalNeuralNetworks:StepbyStep1-Packages2-OutlineoftheAssignment3-Convolution

lanyu_01·2018-07-11 17:05

Tensorflow深度学习之二十六：atrous convolution

一、空洞卷积（以下信息来自TensorFlow和Google翻译） Computesa2-Datrousconvolution,alsoknownasconvolutionwithholesordilatedconvolution,given4-D`value`and`filters`tensors.Ifthe`rate`parameterisequaltoone,itperformsregul

子为空·2018-07-03 18:08

Tensorflow深度学习之二十六：atrous convolution

一、空洞卷积（以下信息来自TensorFlow和Google翻译） Computesa2-Datrousconvolution,alsoknownasconvolutionwithholesordilatedconvolution,given4-D`value`and`filters`tensors.Ifthe`rate`parameterisequaltoone,itperformsregul

子为空·2018-07-03 18:08

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