Stride

卷积神经网络（CNN）中填充(padding)与步幅(stride)详解，填充、步幅、输入及输出之间的关系

目录1填充（padding）2步幅（stride）总结在上一篇文章中，我们使用高和宽为3的输入与高和宽为2的卷积核得到高和宽为2的输出。
阿_旭·2022-12-15 15:50

深度学习 卷积神经网络（CNN）基础

文章目录1.CNN网络的构成2.卷积层2.1卷积的计算方法2.2padding2.3stride2.4多通道卷积2.5多卷积核卷积2.6特征图大小3.池化层(Pooling)3.1最大池化3.2平均池化
落花雨时·2022-12-15 15:19

conv2d的输入_Pytorch - Conv2d 卷积

关于Pytorch的CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
weixin_40008946·2022-12-15 14:45

pytorch中反卷积torch.nn.ConvTranspose2d()的使用

卷积：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,groups=1,bias=True)蓝色为输入
LS_learner·2022-12-15 14:12

torch.conv2d 参数解析与 NumPy 复现

《深度学习专项》只介绍了卷积的stride,padding这两个参数。实际上，编程框架中常用的卷积还有其他几个参数。
大局观选手周弈帆·2022-12-15 14:37

机器学习——预备知识Yolov4

1.图像卷积和卷积神经网络1.1卷积例如输入为一个(7,7,1)单通道图像，与(3,3,1)进行卷积，设定步长stride=1，padding=0时，将得到(5,5,1)的输出。
Estrellazhu·2022-12-15 02:28

什么是反卷积（快速理解）

图1反卷积原理图（stride=1）上图所示的就是一个反卷积的工作过程，与卷积过程的主要区别在于反卷积输出的图
丶夜未央丶·2022-12-14 20:17

53、正确导出onnx模型

__init__()self.conv=nn.Conv2d(1,1,3,stride=1,padding=1,bias=1)self.conv.weight.data.fi
sxj731533730·2022-12-14 16:33

【深度学习】RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

:aviewofaleafVariablethatrequiresgradisbeingusedinanin-place解决办法：在model/yolo.py文件formi,sinzip(m.m,m.stride
别出BUG求求了·2022-12-14 13:52

yolov5报错:RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place

formi,sinzip(m.m,m.stride):#fromb=mi.bias.view(m.na,-1)#conv.bias(255)to(3,85)b[:,4]+=math.log(8/(640
六五酥·2022-12-14 13:49

SKnet代码的问题*RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified

SKnet代码的问题在skconv修改维度时有的用view,有的用unsqueezeclassSKConv(nn.Module):def__init__(self,features,WH,M,G,r,stride
freshmanneedhelp·2022-12-14 13:17

二维卷积输出特征图的计算公式

文章目录计算公式参数说明示例计算公式首先附上计算公式：参数说明H：高度；W：宽度；N：batch-size的大小；Cin：输入的通道数；Cout：卷积后输出的通道数；dilation：膨胀率，的默认值是1；stride
半岛铁子_·2022-12-14 00:21

二维卷积输出特征图的计算公式

计算公式：参数说明：H：输入图片高度W：宽度N：batch_size大小Cin：输入的通道数Cout卷积之后输出的通道数dilation：膨胀率，默认是1stride：步长，设置的kernel[0]、kernerl
康司淡定·2022-12-13 21:09

Swin Transformer之PatchMerging原理及源码

在CNN中，则是在每个Stage开始前用stride=2的卷积/池化层来降低分辨率。patchMerging是一个类似于池化的操作，但是比Pooling操作复杂一些。
白话先生·2022-12-13 18:41

pytorch和tensorflow的卷积Conv2d()比较

输入数据的通道数(彩色图片为3,灰度图为1,卷积中可以设置更加高维的通道数)out_channels#输出数据的通道数kernel_size#卷积核的尺寸(可填整数和元组，3与（3,3）等同，但建议填元组)stride
一苇所如·2022-12-13 13:37

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments 报错

经过查看代码，我看到了：conv=SCConv(inplanes=c/2,planes=c/2,stride=1,padding=1,dilation=1,groups=1,pooling_r=4,norm_layer
酷酷酷ku·2022-12-13 11:53

pytorch网络部分

torch.nn(Neuralnetwork)网络都在nn这库里面图片中最常用的cnnCNN#cnn常用参数in_channelout_channelpadding填充stride步长kernel_size
wsp+·2022-12-13 09:03

卷积层图像尺寸相关计算公式

主要参数：卷积核大小k*k步长stride，记为spadding记为p输入图像或者特征向量尺寸记为Win*Hin已知卷积层参数和输入图大小求输出图大小：Wout=(Win−k+2p)/s+1Hout=(
Hugegrunt·2022-12-13 09:23

RCNN学习笔记-ShuffleNetV2源码分析

s/1so7aD3hLKO-0PB8h4HWliw网络总体输出结构：ShuffleNetV2((conv1):Sequential((0):Conv2d(3,24,kernel_size=(3,3),stride
要努力啊啊啊·2022-12-12 20:14

pytorch实现ResNet50

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride
FPGA硅农·2022-12-12 14:40

【Pytorch神经网络】CNN

CNN输出大小公式（卷积核长宽相等）输入n∗nn*nn∗n卷积核f∗ff*ff∗fpadding:ppp，stride:sss公式如下：O=n−f−2ps+1O=\frac{n-f-2p}{s}+1O=
CodeSlogan·2022-12-12 08:52

深度学习中遇到的各种参数总结

自己根据自己的理解写的，水平有限，仅供参考，如有错误，欢迎指正个人学习记录，仅供参考深度学习里面的各种参数做一个学习记录1.batchsize，iteration，epoch2.filter，kernel_size，stride
躺着醒，醒着睡·2022-12-11 23:28

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 解析

结构卷积层：无填充卷积+relu+（2*2，stride=2）的maxpooling卷积滤波器的数量每次下采样后double。patch：上采样的时候是下采样时候的两倍。因为要把下采样
北漂奋斗者·2022-12-11 19:45

PyTorch中torch.nn.functional.unfold函数使用详解

defunfold(input,kernel_size,dilation=1,padding=0,stride=1):"""input:tensor数据，四维，Batchsize,channel,height
咆哮的阿杰·2022-12-11 08:31

【读代码】PSMNet/models

submodule.py注意卷积操作后的[N,Cout,Hout,Wout]的计算"""为后面做准备"""defconvbn(in_planes,out_planes,kernel_size,stride
soleillllling·2022-12-11 07:18

使用pytorch搭建VGG网络

首先，引入CNN感受野其次，VGG整体框架如下：每层的卷积层stride=1,padding=1；池化层也一样的结构VGG论文要点：仅使用3X3滤波器，这与之前的AlexNet的首层11X11滤波器、ZFNet
Action_now_z·2022-12-11 00:46

pytorch 搭建 VGG 网络

目录1.VGG网络介绍2.搭建VGG网络3.code1.VGG网络介绍VGG16的网络结构如图：VGG网络是由卷积层和池化层构成基础的CNN它的CONV卷积层的参数全部是由stride=1，padding
Henry_zs·2022-12-11 00:16

检测笔记——faster-RCNN anchor & proposal部分

有些地方纯粹自己打一遍加深记忆，如果要看原版请看上述链接~faster-rcnn初始化anchor：设输入图像为a*b，图像到需要rpn处时缩放系数为16，即此时featuremap尺寸为a/16*b/16；stride
苏鱼鱼的小鱼儿·2022-12-10 20:18

OpenCV 中 cv::Mat 类的使用

可以用来存储图片(灰度或彩色)、向量、直方图等很多东西.我们把一个存储在Mat中的数组记作M,其中的数据分布由M.step[]定义.M.step[n]可以理解为数组M第n维数据在内存中的步长(step或stride
henry_23·2022-12-10 19:27

Pytorch面试题面经

1.conv2d的实现：接口定义：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation
3D_vision·2022-12-10 16:28

学习笔记 各种注意力机制 MSA, W-MSA, Local Attention,Stride Attention, ...

ComputerVision里面的Self-attentionHeadqueries,keys和values的计算方式queries,keys和values是输入IN×CI^{N\timesC}IN×C通过全连接层得到，具体如下：queriesQN×dk=IN×CWQN×dkQ^{N\timesd_k}=I^{N\timesC}W^{N\timesd_k}_QQN×dk=IN×CWQN×dkkey
CiLin-Yan·2022-12-10 14:41

nn.AvgPool1d(kernel_size,stride,padding)与nn.AdaptiveAvgPool1d(N)

nn.AvgPool1d需要根据自己需要的length去手动设计，而nn.AdaptiveAvgPool1d更像是高手设计好的麻瓜模块方便供我这种麻瓜使用1.nn.AvgPool1d看网上博客没看到把Lout说明白的，直接看官方文档就行了。N-BatchSizeC-ChannelnumberL-Length深度学习中的Tensor数据格式（N,C,H,W）_d_b_的博客-CSDN博客_tenso
思考实践·2022-12-10 12:01

torch.nn.AdaptiveAvgPool分析

本文分析pytorchAdaptiveAvgPool算子的计算机制，主要是指确定stride和kernel_size的方法。
JerryLiu1998·2022-12-10 12:58

深度学习入门 (九)：卷积层和池化层的实现

目录卷积神经网络CNN整体结构卷积层全连接层存在的问题卷积运算乘积累加运算偏置填充(padding)步幅(stride)小结：卷积层的输出特征图的大小3维数据的卷积运算结合方块思考卷积运算卷积运算的批处理
连理o·2022-12-10 11:38

pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）

__init__()self.ClassifierLayer=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=4,kernel_size=3,stride
木辛叔叔·2022-12-09 15:12

卷积神经网络（包含代码与相应图解）

.卷积神经网络相关内容1.卷积神经网络中的相关计算问题（1）单纯的二维卷积（2）加入填充（padding）注：下图中的ph为在代码中设置的padding值的二倍（3）加入填充（padding）和步幅（stride
小帅吖·2022-12-09 12:00

VGGNet网络结构详解

例如用2个3×3的代替1个5*5的1：input：224×24×3要经过经过两次卷积cov3-64，Conv1_1:输入通道I为3，输出通道O为64，卷积核为N×N×I×O，stride=1，卷积核为3
dear_queen·2022-12-09 07:38

【土堆 pytorch实战】P22神经网络搭建

P22搭建CIFAR-10卷积层1：输入H=32，kernel_size=5,dilation=1输出H=32，代入公式得32=32+2∗padding−4−1stride+132=\frac{32+2
mob8·2022-12-08 21:24

RuntimeError: The size of tensor a (40) must match the size of tensor b (41) at non-singleton dimens

mustmatchthesizeoftensorb(41)atnon-singletondimension3此类还是维度问题，建议尝试以下几种解决方案：1、model.avg_pool=nn.AvgPool2d(kernel_size=1,stride
喜碧CatBrother·2022-12-08 21:15

深度学习基础（1）——卷积、池化、全连接

文章目录卷积池化层全连接层Stride卷积层数计算在下图中左侧是一个32x32x3的图像，其中3代表RGB。每个卷积核是5x5x3，每个卷积核生成一个特征图（featuremap）。
刘啊咚咚锵·2022-12-08 18:07

pytorch中nn.Conv2d函数各参数的理解，尤其是对输入通道，输出通道以及需要的输入特征进行分析

Pytorch中文文档中关于nn.Conv2d函数具体参数介绍：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding
佳hong·2022-12-08 09:19

RCNN学习笔记-MobileNet3

当stride==1（高和宽是不会变化的）且inputc==outputc才有shortcut连接。相反，我们将它们全部替换为扩展层中通道数量的1/4。
要努力啊啊啊·2022-12-08 07:19

repvgg

imagenet精度：importtorch.nnasnnimportnumpyasnpimporttorchdefconv_bn(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
AI视觉网奇·2022-12-08 06:38

神经网络基础知识——网络整理（一）alexnet

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=11,stride=4,p
lzworld·2022-12-08 02:16

神经网络基础知识——网络整理（二）resnet

init__(self,block,layers,num_classes=1000,zero_init_residual=False,groups=1,width_per_group=64,replace_stride_with_dilation
lzworld·2022-12-08 02:40

PyTorch【5】torch.nn模块常用层与激活函数

conv2d=torch.nn.Conv2d(in_chinnels,#(整数)输入图像的通道数out_channels,#(整数)经过卷积后输出的通道数kernel_size,#(整数或数组)卷积核的尺寸stride
Acewh·2022-12-07 12:15

pytorch中二维平均池化模块torch.nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 torch.nn.AvgPool2d() 的区别

torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()与torch.nn.AvgPool2d()的区别nn.AvgPool2d()原始模型：classtorch.nn.AvgPool2d(kernel_size,stride
Viraha_·2022-12-07 12:43

LeNet +课后练习 + 快问快答

28*28的nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),#这层完了后变成6*14*14nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride
小白抗小枪·2022-12-07 09:26

深度学习stride_Deeplearning.ai卷积神经网络( 1.5 卷积步长Stride相关概念)

一、Stride概念和使用原因卷积过程中，有时需要通过填充来避免信息损失，有时也要在卷积时通过设置的步长(Stride)来压缩一部分信息。因此卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作。
苗伟杰·2022-12-07 05:44

学习GNN-持续更新中

GNN及其他演变算法2.BN层3.内部协变量偏移(InternalCovariateShift)和批归一化(BatchNormalization)4.激活函数Relu及leakyRelu5.转置卷积6.stride
河马小白·2022-12-07 05:03
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