Stride

【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解

一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核（如5×5/7×7）数学原理：2层3×3卷积感受野等效于5×5：RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in

越轨·2025-06-26 00:44

卷积神经网络（二）---PyTorch卷积模块

卷积层nn.Conv2d()就是PyTorch中卷积模块了，里面常用的参数有5个，分别是in_channels，out_channels，kernel_size，stride，padding，除此之外还有参数

miodi·2025-06-15 19:03

【一文理解】下采样与上采样区别

原图像分辨率为H*W，下采样分辨率变为(H/n)*(W/n）作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息，保留关键信息方法主要通过是池化层或卷积层进行下采样采用stride

F_D_Z·2025-06-12 21:27

BasicBlock组件的详解

以下是其关键特性与实现原理的详细解析：一、基本结构与设计原理双层卷积架构BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成，每层后接BatchNormalization（BN）和ReLU激活函数：第一层：3×3卷积，可调整步长（stride

浩瀚之水_csdn·2025-06-08 15:04

Inception-Resnet-v1、Inception-Resnet-v2学习笔记（附Pytorch代码(1)

def__init__(self,in_planes,out_channels,stride=1,padding=0):super(conv3x3,self).

rr8f2haQf·2025-06-01 19:06

Agent平台安全实战：构建企业级AI防线（含20+漏洞修复方案）

文章目录一、引言：AI时代的安全新挑战1.1智能体安全事件全景扫描1.2安全护栏的核心价值1.3本文技术路线图二、安全威胁建模：知己知彼2.1智能体特有攻击面2.2STRIDE威胁分类2.3风险评估矩阵三

游戏人生的NPC·2025-06-01 13:55

STRIDE 模型在软件安全需求分析中的实战应用

STRIDE模型作为一种系统化的威胁建模工具，通过将安全威胁分类为伪装（Spoofing）、篡改（Tampering）、抵赖（Repudiation）、信息泄露（InformationDisclosure

ruanjiananquan99·2025-05-26 06:02

常见威胁建模介绍、应用场景介绍及对比

在软件安全领域，除了STRIDE模型，还有多种威胁建模方法，它们适用于不同的场景和需求。

ruanjiananquan99·2025-05-26 06:02

深度可分离卷积实战（2）模型定义代码

torch没有实现，tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride

何仙鸟·2025-05-20 20:43

第一篇世界观安全

目录STRIDE模型五大原则一黑白名单二最小权限原则三纵深防御原则四数据和代码分离五不可预测原则安全的问题本质是信任问题。并且安全是一个持续的过程。

不知几秋·2025-05-13 22:42

驱动开发学习20250513

regmapAPI的原因：为了分解和统一内核开发人员访问SPI/I2C设备的方式structregmap_config{constchar*name;intreg_bits;//寄存器地址位数，必填intreg_stride

打倒焦虑·2025-05-13 22:10

7.2.安全防御

目录一、安全防御基础与核心原则安全防御的核心理念•CIA三元组（机密性、完整性、可用性）•最小权限原则与纵深防御策略安全开发周期（SDL）•需求阶段威胁建模（STRIDE）•代码审计与自动化扫描（SonarQube

zizisuo·2025-05-09 00:21

fanjinhong_8521·2025-04-07 02:12

【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer）

1.torch.nn.Conv2d语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,paddin

彬彬侠·2025-04-03 02:13

PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数

二、基本语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,d

Midsummer-逐梦·2025-04-03 02:42

torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层

1、基本语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

小白的高手之路·2025-04-03 02:40

软件安全知识

与安全开发实践SDLC核心阶段需求分析→设计→编码→测试→部署→维护安全开发原则：安全左移（Shift-LeftSecurity）理念安全开发实践（SecureSDLC）威胁建模（ThreatModeling）：STRIDE

we19a0sen·2025-03-18 12:23

RK3588 mpp视频帧解码

mpp_frame_get_width(frame);//帧的实际宽度（像素）RK_U32height=mpp_frame_get_height(frame);//帧的实际高度（像素）RK_U32h_stride

深度视觉机器·2025-03-01 14:18

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride

别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

图像格式中的 stride 和 pix stide

用过调整解码后图像的Stride（步幅）后直接进行内存块拷贝，可以大幅缩短拷贝时间在YUV图像格式中，stride和pixstride是两个重要的概念，通常与图像的存储和处理有关。

青丶空゛·2025-02-19 10:53

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）

像污秽一样·2025-01-28 00:49

Pytorch实现猫狗分类

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

Image Stride(内存图像行跨度）

ImageStride（内存图像行跨度）转自：http://www.cnblogs.com/gamedes/p/4541765.html。如果你用的是MSDNLibraryForVisualStudio2008SP1，那么你应该能够在下面地址中找到这篇文章的原文：ms-help://MS.MSDNQTR.v90.chs/medfound/html/13cd1106-48b3-4522-ac09-8

喔弥陀佛·2024-08-25 15:53

Image Stride(内存图像行跨度)

Whenavideoimageisstoredinmemory,thememorybuffermightcontainextrapaddingbytesaftereachrowofpixels.Thepaddingbytesaffecthowtheimageisstoreinmemory,butdonotaffecthowtheimageisdisplayed.当视频图像存储在内存时，图像的每一行

轻口味·2024-08-25 15:22

pytorch | contiguous() 函数

transpose()等操作，在使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的tensor，而是修改了tensor中的一些属性（也就是元数据），使得此时的offset和stride

Ddddddd_158·2024-08-22 08:10

基于gluon的Inception结构

inception_naive.png其前向传播分为4个部分：通过1x1卷积通过3x3卷积，padding为1（不改变图片大小）通过5x5卷积，padding为2（不改变图片大小）通过3x3池化，为了保证图片大小与以上相同，stride

月见樽·2024-02-14 11:08

Swift递减循环

Swift中for-in和stride都可以实现递减循环，如下：使用for-in循环可以迭代数组或范围中的元素。

锻铸朽·2024-02-07 20:11

Boundry attention: 泛化能力很强的边缘检测模块

（文章说的dense，stride-1的token）每个像素的

Deserve_p·2024-02-05 17:47

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update阶段使用stride

m_buddy·2024-02-02 20:58

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用

chairon·2024-01-31 09:40

Swift 5 MemoryLayout

MemoryLayout获取数据类型占用内存的大小varage=10MemoryLayout.size//实际占用的内存大小MemoryLayout.stride//分配的内存大小MemoryLayout.alignment

鬼把戏·2024-01-29 08:03

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解

1.一维理解以一维为例：图中(a)Inputfeature表示输入特征，Outputfeature表示输出特征，这是一个正常的kernel=3;stride=1;pad=1的卷积操作。

interesting233333·2024-01-28 19:47

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。

圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride

郭庆汝·2024-01-27 21:41

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module，是一个神经网络模块

风筝超冷·2024-01-26 09:08

深度学习基础知识

卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数

湘溶溶·2024-01-26 06:40

[pytorch] 7. 神经网络搭建实例

out_channels、kernel_size等，还需要设置padding等参数，可以根据官方给出的公式计算需要的参数是多少带入已知数据，其中dilation没说空洞卷积，要用她的默认值1里面只有padding和stride

晴空对晚照·2024-01-25 09:19

CNN感受野

感受野计算公式：F(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)=(F(i+1)-1)\timesStride+KsizeF(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)

mango1698·2024-01-21 04:08

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

视频处理关键知识

原始图像分辨率越高，图像就越清晰位深：存储每位像素需要的二进制位数；位深越大，能够表示的颜色值就越多，色彩越丰富真实跨距（Stride）：图像存储时内存中每行像素所占用的空间。

智慧医疗探索者·2024-01-20 00:07

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维

桐秋廿·2024-01-19 11:03

理解pytorch系列：transpose是怎么实现的

实现这一点的关键在于不实际移动数据，而是通过改变张量的元数据（包括步长（stride）和尺寸（size））来达到效果。

zhaoyqcsdn·2024-01-19 08:52

卷积和滤波对图像操作的区别

不会影响原图大小解释卷积我们用这样一段代码来看importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand(3,5,5)print(x.shape)#卷积conv=nn.Conv2d(3,3,kernel_size=3,stride

zhuyuyaya·2024-01-19 02:21

PyTorch核心--tensor 张量！！

文章目录前言张量的概念1.张量的定义2.张量的属性3.张量的形状张量的原理1.存储（storage）2.形状（shape）3.步幅（stride）张量的操作1.数学运算2.逻辑运算3.索引和切片4.形状操作

JOYCE_Leo16·2024-01-13 11:33

pytorch学习笔记（七）

stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个，空洞卷积ceilfloor模式（天花板、地板）floor就是向下取整。

満湫·2024-01-12 23:13

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上，比方说有如下一段pytorch网络代码model+=[nn.Conv2d(ngf*mult,ngf*mult*2,kernel_size=3,stride

Longlongaaago·2024-01-09 09:02

mobileNet

轻量化放弃pooling直接采用stride=2进行卷积运算4、创新点1：depthwiseseparableconvolutionsimage.png标准卷积：图（a）：特点是卷积

寒寒_21b7·2024-01-09 01:55

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

59、resnet50 权值和参数保存

按照之前介绍算法时所说的，在resnet50中，存在权值的层有卷积层（权值为卷积核）、bn层（权值为gamma和bias），全连接层（权值为矩阵）同时，我们把所有卷积层中的参数（padding，stride

董董灿是个攻城狮·2024-01-08 06:33

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

CIFAR-10modelstructure通过已知参数（高、宽、dilation=1、kernel_size）推断stride和padding的大小网络importtorchfromtorchimportnnclassTudui

Cupid_BB·2024-01-07 07:30

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