Stride

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

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

引言之前通过stride和pooling这些下采样操作，但是这些操作都会或多或少丢失图像的信息，所以这不适用于具有低分辨率图像和小物体的更困难的任务上。

十有久诚·2024-01-04 02:53

论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss

方法将语义图像分割成KxK大小的块，stride为1。在每一个块，中心点为anchor,与anchor有

BlueagleAI·2024-01-03 16:36

pytorch05:卷积、池化、激活

目录一、卷积1.1卷积的概念1.2卷积可视化1.3卷积的维度1.4nn.Conv2d1.4.1无padding无stride卷积1.4.2无paddingstride=2卷积1.4.3padding=2

慕溪同学·2023-12-31 07:45

Resnet基础代码

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#1x1conv->3x3conv->1x1convclassBottleneck(nn.Module):def__init__(self,in_channels,channels,stride

云风h·2023-12-30 00:52

SwiftUI 内功之for循环从入门到精通（Swift loop教程含源码）

-22下午2.10.51.png看完本文您将掌握的技能1、基础：循环输出0至52、基础：无参数循环打印5次3、中级:通过iterate访问数组4、中级：迭代访问字典Keyvalue5、高级：自定义步进stride

iCloudEnd·2023-12-29 10:56

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

pytorch 踩坑

pytorch踩坑在pytorch中，如果你定义了没用的组件，同样也会影响你的模型(我也不知道从哪里影响的)，看一个例子def_make_layer(self,block,planes,blocks,stride

平平平安喔·2023-12-25 10:39

nn.Conv1d个人记录

nn.Conv1d参数torch.nn.Conv1d(in_channels,"输入中的通道数"out_channels,"卷积输出的通道数"kernel_size,"卷积核大小"stride,"卷积步幅

小趴菜日记·2023-12-23 07:49

【AI】YOLO学习笔记二

1.YOLOV3YOLOV3特点：1.1网络结构的变化YOLOV3最大的改进就是网络结构的改进，使其更加适合小目标检测去掉池化和全连接层，全部采用卷积的形式下采样通过stride为2的卷积来实现总共有三层的输出层

TopFancy·2023-12-22 10:42

tensorflow 中的深度可分离卷积接口 slim.separable_conv2d()

slim.separable_conv2d()，接口说明：defseparable_convolution2d(inputs,num_outputs,kernel_size,depth_multiplier=1,stride

木水_·2023-12-21 14:55

简单的几个基础卷积操作

conv_standard=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)深度可分离卷积层：通过设置groups

赢勾喜欢海·2023-12-21 12:44

【手撕算法系列】残差连接

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResNetBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,stride

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:38

FCN(pytorch)

backbon.pyimporttorchimporttorch.nnasnndefconv3x3(in_planes,out_planes,stride=1,groups=1,dilation=1):

caigou.·2023-12-17 05:10

机器学习与深度学习（十四）：卷积核涉及参数

stride：卷积filter滑动步长。pad：无效占位项，会在原始图像周围加上n层0，以提高对边缘图像的利用率。output：filter卷积一次的结果。

楠哥哥_0b86·2023-12-17 02:14

30、卷积 - 参数 stride 的作用

在卷积运算中，还有一个参数叫做stride，它对卷积的运算以及运算结果影响也很大。还是先看卷积动图，从图上你能猜到stride参数在哪吗？

董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:56

C# Onnx Yolov8 Detect 印章指纹捺印检测

---------author：Ultralyticstask：detectlicense：AGPL-3.0https://ultralytics.com/licenseversion：8.0.184stride

天天代码码天天·2023-12-15 07:20

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)输入和输出怎么回事？

不用管输入、stride、padding，函数参数只有输出大小，其他的这个函数帮你搞定。问题就是，我想知道他是咋搞定的？

MORE_77·2023-12-06 17:23

yolov5

yolov5在stride为8，16，32这三个维度上分别检测小目标，中目标，大目标。在每个尺度的每个位置上铺num_anchors个anchor。正常来说，num_anchors=3。

平丘月初·2023-12-01 15:35

三种卷积后的特征图尺寸【普通卷积、有padding的卷积、空洞卷积】

参数表：类型值输入图片：In9×9普通卷积核：kernel3×3步长：stride2填充：padding1空洞卷积核：n5输出特征图：Out普通卷积（无padding）2.填充卷积（有padding）3

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

卷积计算方式以及特定用法

计算公式image.pngoutput=(input-kernel+2*pad)/stride+1用法1在kernel=(3,3),stride=1,pad=1output=input,即保持输入输出不变

小姐姐催我改备注·2023-11-27 00:31

opencv中detectMultiScale函数的使用

HOGDescriptor::detectMultiScale(constGpuMat&img,vector&found_locations,doublehit_threshold=0,Sizewin_stride

Jimyang1ssa·2023-11-25 11:58

系统安全测试要怎么做？

2、威胁建模和风险评估：使用威胁建模工具（如STRIDE）对系统进行威胁建模，识别潜在的威胁和攻击面。根据风险评估方法，确定威胁的严重程度和影响，为测试优先级提供依据。

测试萧十一郎·2023-11-24 20:25

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