Stride

Deeplabv3+模型

对于DeepLabV3，如果Backbone为ResNet101，Stride=16将造成后面9层的特征图变大，后面9层的计算量变为原来
aixiaomi123·2022-11-26 09:35

python膨胀卷积_Pytorch中膨胀卷积中的padding与dilation参数关系

1.先上结论p=[(S-1)N-S+1]/2+D(K-1)/2其中p表示padding，s表示stride，N表示图像维度（正方形图片），k代表卷积核的尺寸，d代表dilation。
chch2010523·2022-11-26 07:50

Net: ConvTranspose2d

本文中主要讲解PyTorch中的转置卷积、逆卷积、微步卷积:ConvTranspose2d函数本文目录ConvTranspose2d实例1:stride=1padding=0实例2:stride=2padding
harry_tea·2022-11-26 02:39

pytorch转置卷积（ConvTranspose）详解

目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation
拿铁大侠·2022-11-26 02:07

转置卷积 反卷积 PyTorch torch.nn.ConvTranspose2d() output_padding

卷积卷积操作，输入是一个特征图i，参数padding(p)，stride(s)，kernel_size(k)，输出是卷积后得到的特征图o，输出的特征图大小转置卷积转置卷积是卷积的逆过程。
「已注销」·2022-11-26 01:36

【Pytorch】torch.nn.ConvTranspose2d

classtorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=
mjiansun·2022-11-26 01:06

ConvTranspose2d用法

然后我们用卷积核（kernel*kernel）去做卷积，（这里设定卷积核为正方形，实际长方形也可以类推，相信我，不会很难），步长为stride(同样的，不区分高宽方向)，做padding。卷
仁义礼智信达·2022-11-26 01:32

PyTorch的逆卷积函数nn.ConvTranspose2d()参数说明及确定

PyTorch的逆卷积函数nn.ConvTranspose2d参数说明及确定参数说明逆卷积的参数确定(stride,kernel_size,padding)参数说明torch.nn.ConvTranspose2d
丶玉面小蛟龙·2022-11-26 01:31

卷积与转置卷积的关系，pytorch里的转置卷积(反卷积)ConvTranspose2d的计算过程图解及转置卷积计算公式理解

目录前言转置卷积图解卷积核大小对转置卷积的影响kernel_size=2，stride=1，padding=0，output_padding=0kernel_size=3，stride=1，padding
Mrpangggggg·2022-11-26 01:26

pytorch版 ConvTranspose2d参数及实现过程的个人理解

ConvTranspose2d—PyTorch1.13documentation）给出的调用参数torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
问剑无声·2022-11-26 01:55

一维卷积神经网络的理解

设置一维卷积网络的输入通道为16维，输出通道为33维，卷积核大小为3，步长为2#in_channels:16#out_channels:33#kernel_size:3m=nn.Conv1d(16,33,3,stride
YoJayC·2022-11-25 21:31

DeepLab V2学习笔记

ASPPLearningratepolicy消融实验实验结果遇到的相关问题以及解决方法和DeepLabV1中遇到的问题几乎没有什么太大的差别，在文章的引言部分作者提出了在语义分割中遇到的问题:分辨率被降低（主要由于下采样stride
passer__·2022-11-25 17:38

Matlab：搭建神经网络

imageInputLayer([28281],"Name","imageinput")convolution2dLayer([55],32,"Name","conv_1","Padding","same","Stride
璇焱如柳·2022-11-25 12:04

图像处理中的卷积、池化、反卷积和反池化的理解与思考

文章目录卷积的理解池化的理解反卷积的理解反池化的理解卷积的理解关于卷积在二维离散图像的可视化理解：对于卷积过程中各个变量的定义：输入图像的尺寸为I图像外围的0填充padding为p卷积核的尺寸为k卷积核移动的步长stride
步步星愿·2022-11-25 11:00

NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积

NNDL实验六卷积神经网络（1）卷积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
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:06

HBU-NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积

目录第5章卷积神经网络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（
不是蒋承翰·2022-11-25 10:00

0.前言 与 Eigen库的使用整理

(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·2022-11-25 07:21

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d参数说明及区别**

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d参数说明及区别1、nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=
张泽远-·2022-11-25 07:21

Transposed convolution：pytorch ConvTranspose2d参数设置

一、卷积操作：假设cnn中某一层：输入特征图：H*H，卷积核：k*k，步长stride：s，padding：p那么经过这层卷积之后特征图大小：（H-k+2*p）/s+1二、Transposedconvolution
weixin_35338624·2022-11-25 07:50

3.TransposedConv2d实现 （含dilation）

(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·2022-11-25 07:48

第三次作业——卷积神经网络

使得映射的结果和实际类别吻合）卷积：对两个实变函数的一种数学操作（局部关联，参数共享）典型的卷积网络：由卷积层、池化层、全连接层交叉堆叠而成输出的特征图大小（有padding时）：（N+padding*2-F)/stride
33鹅·2022-11-25 06:10

U-Net

每组之间使用size=2，stride=2的m
来自新世界、·2022-11-25 01:04

PyTorch(14)---使用现有的模型及其修改

修改模型让VGG16解决10分类问题print打印查看VGG16的模型是什么：VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride
莫听穿林打叶声@·2022-11-25 00:49

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（三）：VGG11网络结构

VGGVGG11VGG13VGG16VGG19ResNetResNet18ResNet34ResNet50ResNet101ResNet152VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride
lockonlxf·2022-11-24 23:06

通过torch.nn.init更改模型初始化参数

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,kernel_size=5,stride=1,padding=0),#激活函数nn.ReLU(),#kernel_size
FrenchOldDriver·2022-11-24 23:01

【音视频流媒体】图像、视频编码、网络协议超详细介绍

文章目录从参数看视频图像像素分辨率位深stride帧率fps码率Kb/s,Mb/s颜色空间:YUV与RGBYUV4:4:4YUV4:2:2YU16(或I422,YUV422P)YV16(YUV422P)
呆呆的猫·2022-11-24 18:30

pytorch中卷积层的使用方法

2.stride:为卷积核在input中的移动步伐大小3.padding:为是否进行填充4.padding_mode:填充的模式为多少，一般默认为05.in_channels:输入图片的size6.out_ch
AIM—洋·2022-11-24 16:01

卷积神经网络基本概念

卷积神经网络基本概念1.感受野2.卷积核3.特征图【featuremap】4.通道【channel】5.填充【padding】6.步长【stride】7.池化【pooling】8.dropout数字1处
荼靡，·2022-11-24 14:04

Pytorch系列:（五）CNN

nn.MaxPool2dnn.AvgPool2dnn.MaxUnpool2d卷积Conv2d2D卷积函数和参数如下nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
克莱因胡·2022-11-24 10:39

【学习记录】Pytorch CNN model

全连接层全局平均池化层【模型训练相关】优化器SGDnn.sequentialnn.Conv2dl【模型融合】nn.ReLU(inplace=True)nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride
Emmchier·2022-11-24 10:56

解决yolov7/detect.py中调用摄像头进行识别时报错“ TypeError: argument of type ‘int‘ is not iterable”

line184,indetect()File“D:/yolo/yolov7/detect.py”,line55,indetectdataset=LoadStreams(source,img_size=imgsz,stride
Bobo爱学习·2022-11-24 09:40

图像分割总结

在DeepLab中，将输入图片与输出特征图的尺度之比记为output_stride，如输入图片是256*256，输出是16*16，那么output_stride为16。
学渣在路上·2022-11-24 06:13

一文看尽物体检测中的各种FPN

由于单stage物体检测算法中，Backbone的最后一个stage的stride通常是32，导致输出的特征图分辨率是输入图片分辨率的1/32，太小，不利
Bruce_0712·2022-11-24 05:21

Pytorch实现AlexNet 动手深度学习

__init__()#卷积部分self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,11,4),#in_channels,out_channels,kernel,stride,paddingnn.ReLU
花生吃花生·2022-11-24 02:19

AlexNet pytorch实现

论文附图的几个问题：输入图像尺寸应为227M=⌊N−kernelsize+2∗paddingstride+1⌋M=\lfloor\frac{N-kernelsize+2*padding}{stride}
明天一定早睡早起·2022-11-24 02:48

runtimeerror: input type (torch.cuda.floattensor) and weight type (torch.floattensor) should be the

DetectMultiBackend(weights,device=device,dnn=dnn,data=data,fp16=half)model.cuda()#使用gpu，用这个将模型数据导入，如用cpu跑把这段注释即可stride
泰迪狒·2022-11-24 00:25

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
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:14

pytorch怎么使用model.eval()和BN层

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16
失之毫厘，差之千里·2022-11-23 12:18

pytorch的nn.Conv2d()参数及尺寸计算详解（与Tensorflow.nn.Conv2d相比）

#输入数据的通道数（如彩色图片，一般为3）out_channels,#输出数据的通道数（就是我想让输出多少通道，就设置为多少）kernel_size,#卷积核的尺寸（如（3，2），3与（3,3）等同）stride
CV干饭王·2022-11-23 04:39

【pytorch】2.7 卷积函数 nn.conv2d

torch.nn.Conv2d(in_channel,out_channel,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_module
Enzo 想砸电脑·2022-11-23 04:08

Pytorch——Conv2d、conv2d

1Conv2dConv2d是torch.nn中的类1.1初始化CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding
NPC_0001·2022-11-23 04:37

初识 卷积

的卷积输出层通道数=卷积核的个数卷积后维度计算公式：N=(W−F+2P)/S+1N：output_shape为NxNW：input_shape为W×WF：Filter大小F×FP：Padding大小S：步长stride
外星人喵宁·2022-11-23 03:37

深度学习基础知识——Conv中通道变换

在学习VGGNet框架时，发现每一卷积段第一个conv时，通过conv2d(kernel_size=3,stride=1,padding=same,kernel_num=m)，就可以将一个通道数为n的featuremap
INVinci_BY·2022-11-23 03:03

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的特点

卷积核的参数P=边距(padding)S=步长(stride)输出尺寸=(N-P
编程方法论·2022-11-22 21:56

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（VGG、NIN）

（1）更多的全连接层【太贵】（2）更多的卷积层（3）讲卷积层组合成块2.vgg（1）vgg16包括3个全连接+13个卷积层（2）CNN感受野计算公式：F(i)=(F(i+1)-1)stride+ksize
Jul7_LYY·2022-11-22 18:50

opencv 图像填充

定义pad_image_stride函数，将图像的长和宽填充到可以被指定整数整除。这个整数倍通常定义为stride。
Coding的叶子·2022-11-22 17:00

mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied ( )的解决

__init__()#nn.Conv2d(input_channel,output_channel,kernel,stride)self.conv1=nn.Conv2d(3,64,5,1,1)#64个5
SkyeCat·2022-11-22 13:15

PyTorch实现基于ResNet18的CIFAR-10数据集的分类

残差构建模块封装成类，代码如下：classResBlock(torch.nn.Module):def__init__(self,ch_in,ch_out,stride=1):super(ResBlock
心️升明月·2022-11-22 13:14

使用Pytorch搭建ResNet分类网络并基于迁移学习训练

如果stride=1，padding=1，卷积处理是不会改变特征矩阵的高和宽使用BN层时，卷积中的参数bias置为False(有无偏置BN层的输出都相同)，BN层放在conv层和relu层的中间复习BN
@会飞的毛毛虫·2022-11-22 13:10

UNet网络详解

1、Unet网络简介2、网络讲解蓝色箭头：卷积块，卷积的输入参数：输入通道数chin，输出通道数chout，卷积核kernel_size，padding，stride。
雨 蛮好看的·2022-11-22 12:47
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