Stride

一维卷积神经网络理解（torch.nn.Conv1d）

参数介绍torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,padding_modedilation,groups,bias
zhangfei_bk·2022-12-04 09:53

Pytorch Conv1d()

Conv1d一：参数介绍classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
Restart丶·2022-12-04 09:23

pytorch之nn.Conv1d和nn.Conv2d超详解

Conv1d一般用于文本nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
lyj157175·2022-12-04 09:52

conv1d说明

批次、channel数、数据长度input=torch.randn(3,6,5)#in_channels=6意味着输入参数的channel数必须为6（dim=1）#kernel_size表示卷积核大小，stride
iAmZard·2022-12-04 09:22

torch.meshgrid（）函数解析

torch.meshgrid（）函数解析：https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106356977def_create_grid_offsets(size,stride
weixin_44021967·2022-12-04 05:54

F.conv2d实现代码

importmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefconv(x,kernel,bais,stride,padding):'''x:n,cin,h,wkernel
sherryhwang·2022-12-04 02:32

《人群计数和密度估计方法综述》（阅读笔记20220315）

Approachesoncrowdcountinganddensityestimation:areview人群计数和密度估计方法综述人群计数最新综述（2021）_目睹闰土刺猹的瓜的博客-CSDN博客_人群计数目录方法分类详细介绍基于密度图的方法感受野：通道channel：CNN中stride
Panda..·2022-12-03 22:15

【刘二大人 - PyTorch深度学习实践】学习随手记（二）

目录10.BasicCNN回顾：全连接神经网络本节：处理图像时常用的二维卷积神经网络图像卷积（Convolution）卷积层（ConvolutionalLayer）Padding（填充）Stride（步长
我愚蠢的_理想主义·2022-12-03 16:49

torchvision.models.resnet18（）得到的resnet18网络分析

这是网络的结构(resnet18):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)
Idly_style·2022-12-03 15:43

DeepLabV3 - 详细介绍

基本情况这是在DeepLabV1、2基础上的再扩展；V1主要是将VGG最后两个的池化改成了stride=1，然后采用了空洞卷积来扩大感受野，上采样使用了双线性插值；V2主要是在模型最后进行像素分类之前增加一个类似
蜡笔小楚·2022-12-03 08:20

四、卷积、转置卷积（上卷积）大小计算公式

卷积计算公式：Out=(In-kernel_size+2*padding)/stride+1转置卷积（上卷积）大小计算公式：Out=(In-1)*stride-2*padding+kernel_size
咸鱼最牛逼·2022-12-03 07:50

d2l卷积神经网络学习笔记（1）

单通道stride为1且不考虑填充情况下，对a*b尺寸的图像通过一个c*d尺寸的卷积核，能够将a*b像素代表的信息压
Tsparkle·2022-12-03 05:36

Yolov5调整空间金字塔池化SPPCSPC/上采样方式bilinear

一、空间金字塔池化SPP#SPP结构，利用不同大小的池化核进行池化5*59*913*13#先构建kernel_size=5,stride=1,padding=2的最大池化层#再构建kernel_size
有温度的AI·2022-12-02 14:00

yolov5导出onnx模型后，验证模型报错

github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0先看看具体报错原因就出在这里，在5.0版本中这里默认选择inplace操作，导致这个问题classDetect(nn.Module):stride
weixin_45493537·2022-12-02 07:02

AGPCNet——conv2d（）函数

函数的用法如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias
python_Ezreal·2022-12-01 18:27

U-Net网络结构讲解(语义分割)

左侧以572572的单通道图像为例，进行卷积和激活，stride=1，无填充。通过卷积之后高和宽都减少，没有使用到BN模块。接下来通过一个下采样也就是maxpooling，stride=2。
生命苦短 必须喜感·2022-12-01 18:51

yolov5的head修改为decouple head

decouplehead对齐，但是没注意，该成了如下结构：感谢少年肩上杨柳依依的指出，如还有问题欢迎指出1.修改models下的yolo.py文件中的DetectclassDetect(nn.Module):stride
qq_34496674·2022-12-01 15:00

YOLO，你想知道的都在这

YOLOv3全部都是卷积层，舍弃了全连接层，那么如何转换的呢：FCN卷积stride某种程度上等价于滑动窗口物体标签框的中心坐标，落在哪个格子里，哪个就负责预测这个物体！
二思后行·2022-12-01 13:02

pytorch训练模型大体流程

学习记录：常用api:#卷积层conv2d=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1)#输入通道数，输出通道数
番茄土豆牛肉煲·2022-12-01 07:27

CNN卷积神经网络的复杂度分析说明

1.时间复杂度1.2卷积神经网络整体的时间复杂度示例：用Numpy手动简单实现二维卷积假设Stride=1,Padding=0,img和kernel都是np.ndarray.2.空间复杂度空间复杂度即模型的参数数量
zaf赵·2022-12-01 01:20

1. 语音类实现 (实现读取wav/pcm,STFT)

(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d实现第三部分：TransposedConv2d实现(mimo,padding,stride
爱自己没情敌丶·2022-11-30 22:21

Resnet-18和Resnet34 pytorch实现

1importtorch.nnasnnfromtorchinfoimportsummaryimporttorchclassBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,inplanes,planes,stride
聪明乖巧的小狮子·2022-11-30 22:17

4. BatchNorm和NonLinearity 实现

(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d实现第三部分：TransposedConv2d实现(mimo,padding,stride
爱自己没情敌丶·2022-11-30 22:44

【论文阅读】GoogLeNet——Going Deeper with Convolutions

实验结果论文阅读感谢P导GoingDeeperwithConvolutions网络中的亮点:引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息)每个分支得到的特征矩阵宽和高必须相同(padding、stride
每个人都是孙笑川·2022-11-30 18:04

图像视频基础知识

目录一光和颜色1光和颜色2颜色的度量3色温4白平衡5颜色空间7ARGB和RGB的区别6颜色空间的转换二图像1像素点2图像分类3深度4通道5分辨率6行宽(linesize)、步长(stride)、间距(pitch
Kessity·2022-11-30 14:29

5. LSTM的C++实现

(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d实现第三部分：TransposedConv2d实现(mimo,padding,stride
爱自己没情敌丶·2022-11-30 12:53

2.Conv2d实现

(Eigen库使用记录)第一部分：WavFile.class(实现读取wav/pcm,实现STFT)第二部分：Conv2d实现第三部分：TransposedConv2d实现(mimo,padding,stride
爱自己没情敌丶·2022-11-30 12:53

深度学习之超分辨率算法——SRGAN

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnclassConvBlock(nn.Module):def__init__(self,kernel_size=3,stride
小陈phd·2022-11-30 11:49

Pytorch中的Conv2d的认识

html首页正文分享到：关于Pytorch的nn.torch.Conv2d的记录与理解.CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
费马定理·2022-11-30 11:04

Pytorch中的卷积、空洞卷积和组卷积

具体操作torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1
小王同学w·2022-11-30 11:02

Pytorch --- return nn.Sequential(*layers)

defmake_features(cfg:list):layers=[]in_channels=3forvincfg:ifv=="M":layers+=[nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride
real小熊猫·2022-11-30 03:29

numpy实现cnn层

cnn的原理可以查看百度的一些介绍，主要是利用划窗进行矩阵的对应相乘运算classconv():def__init__(self,in_channles,out_channles,kernel=3,stride
北漂客·2022-11-30 01:19

Pytorch学习笔记（三）：神经网络基本骨架

神经网络基本结构的使用：1.卷积层接下来卷积核会在图像上逐渐移动，移动的步长可以通过stride参数进行调整。输入的参数可以是一个数，也可以通过元祖来设置横向和纵向移动的步长。
银河甜弟学DL·2022-11-30 00:18

（EDSR论文实现）pytorch复现1

classResBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel=256,out_channel=256,kernel_size=3,stride=1,padding
Mick..·2022-11-29 22:05

深度学习 目标分类 思路

一、轻量级模块0、basicblock，bottleneck（作为参考）结构如下，如果输入输出尺度或通道数不一致，支路使用Conv2d(kernel_size=1,stride=stride)下采样并改正通道数
健0000·2022-11-29 11:48

深度学习之卷积神经网络

深度学习之卷积神经网络文章目录深度学习之卷积神经网络卷积神经网络模型结构图一、卷积层卷积核映射到卷积层的过程：局部连接和权值共享二、池化层三、Softmax层四、超参padding:补充边界，在边界补一圈0或1.Stride
Small___ming·2022-11-29 10:25

带孔空间金字塔池化（ASPP）

ASPP模块主要包含以下几个部分：（1）一个1×1卷积层，以及三个3x3的空洞卷积，对于output_stride=16，其rate为(6,12,18)，若output_stride=8，rate加倍（
JNingWei·2022-11-29 09:51

卷积层的参数和神经元个数计算

假设：当前卷积层的输入是：6x6x3卷积层参数是：卷积核大小3x3；stride=1,padding=0;卷积核个数就是3；那么卷积层的输出就是：（W-F+2*P）/S+1=（6-3+2*0）/1+1=
dogheader·2022-11-29 09:31

李沐论文讲解笔记 之 ResNet（residual）

2、使用投影：使用1*1的卷积层（空间维度上不做任何东西，在通道维度上改变），stride=2，使
大佬教教我mmm·2022-11-29 08:01

成功解决RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride...问题

报错信息：RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor'ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(...)instead.解决方案：将x.view()改为x.reshape()即可，轻松一步搞定
小白小王·2022-11-28 23:17

nn.Conv2d——二维卷积运算解读

二维卷积运算代码案例一般用法输出卷积运算的参数填充方式零填充镜像填充复制填充循环填充官方文档nn.Conv2d——二维卷积运算torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
视觉萌新、·2022-11-28 22:49

卷积神经网络CNN中参数的总数目计算

由三个卷积层组成的CNN：kernel=3×3，stride=2，padding=SAME。最低层输出10个特征映射（featuremap），中间层20个特征映射，最高层30个特征映射。
明天吃啥呀·2022-11-28 14:38

立体匹配 -- GC-Net网络结构分析

首先使用fitersize:5*5,stride:2的conv2d将输入降维(1/2H,1/2W).imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft)))imgr0=F.relu
三维视觉工作室·2022-11-28 14:14

【深度学习】小技巧小知识备忘录

比如：listm[2]Out[20]:ConvBNActivation((0):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),padding=(1,1),bias
梅津太郎·2022-11-28 13:18

pytorch参数初始化方法

conv=torch.nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)torch.nn.init.xavier_uniform_(conv.weight)
一只小小的土拨鼠·2022-11-27 17:51

pytorch实现TextCnn文本分类

要保证池化后向量长度为1：[(pool_input_len-pool_kernel_size)/stride]+1=1,一般stride取值为1，那么pool_kernel_size=input_len
账户不存在·2022-11-27 10:18

NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积

目录5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（ZeroPadding
红肚兜·2022-11-27 09:13

RuntimeError: non-positive stride is not supported

应该是遇到过的最离谱的bug。。。。。def__init__(self,in_channel,out_channel,group=32,s=1,n=0):这样是错的；def__init__(self,in_channel,out_channel,s=1,n=0,group=32):调换下形参的位置就解决了。。。长见识了
litchi&&mango·2022-11-26 20:23

python数据处理——numpy rolling构造数据集操作

我们首先要进行数据集的构造和切分工作.比如数据集是一个日频的股票数据，我们要构造的样本，每一个样本回看100天，即长度是100，步长为2的数据，我们可以借助numpy下的一个函数来进行fromnumpy.lib.stride_tricksimportsliding_windo
量化橙同学·2022-11-26 18:04

swift内存管理指针类型使用实例详解

目录为什么说指针不安全指针类型原始指针-rawPointer的使用size/stride/alignment的理解情况一情况二泛型指针的使用为什么说指针不安全我们在创建一个对象的时候，是需要在堆上开辟内存空间的但是这个内存空间的声明周期是有限的也就意味着如果使用指针指向这块内存空间
·2022-11-26 18:30
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