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下采样和上采样

下采样的方式主要有两种：1、采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-pooling，目前通常使用Max-pooling，因为他计算简单而且能够更好的保留纹理特征；2、采用

ytusdc·2022-11-08 10:51

李宏毅深度学习--卷积神经网络

datawhalechina.github.io/leeml-notes视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef下面这张图展示了CNN的全过程：-convolution卷积stride

Rachale_·2022-11-06 14:21

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇）

目录1.简单卷积实现（主要看下shape）1.1代码展示1.2结果展示2.关于padding参数2.1代码实现2.2结果展示3.关于stride参数(降低输出的宽和高)3.1代码展示（就是修改了padding

Catherine_bling·2022-11-03 09:57

Pspnet: Pyramid Scene Parsing network

Backbone是添加了dilatedconv的resnet（stride=8

Kun Li·2022-11-01 11:30

卷积神经网络——卷积层计算

关键参数：深度depth：filter的个数步长stride：单个filter一次滑动的长度填充值zero-padding：对输入数据进行填充填充值的作用：对于一个像素为5x5的输入图片，如果滑动窗口的大小

HelloWorldQAQ。·2022-11-01 11:26

卷积神经网络各卷积层输入输出及权重尺寸

Featuremap数量和尺寸,神经元的数量，连接数量，权重size几个参数输入尺寸：in_size输出尺寸：out_size卷积核：k(kernel_size)填充值的大小：P（padding）步长大小：S(stride

白给小码农·2022-11-01 11:21

卷积神经网络

卷积运算滑动步长S：Stride，卷积核在滑动时的时间间隔零填充P：Padding，在输入向量的两端进行

nightluo·2022-11-01 03:03

UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp Segmentation代码

看一下整体的结构：首先按照惯例我们测试一下模型的参数和计算量：defmain():model=UACANet(channels=256,output_stride=16,pretrained=True)

翰墨大人·2022-10-31 11:30

如何理解卷积核中的padding参数？

能控制卷积之后的featuremap的大小；相当于对原始图像进行填充，来控制卷积之后图像的大小input=torch.randn(1,15,1,512,512)m=nn.Conv3d(15,15,(3,3,3),stride

fK0pS·2022-10-30 03:12

第四章：目标检测YoloV3（下）

目录多尺度检测开启端到端训练预测模型效果及可视化展示多尺度检测目前我们计算损失函数是在特征图P0的基础上进行的，它的步幅stride=32。

旅人_Eric·2022-10-28 15:59

动手学深度学习Pytorch（三）——卷积神经网络

冠long馨·2022-10-27 17:50

深度学习10——卷积神经网络

目录1.全连接网络复习2.卷积2.1卷积核编辑2.2卷积层的基本实现2.3padding填充2.4stride步长2.5池化层3.CNN实例3.1完整代码：3.1.1cpu训练3.1.2GPU上训练4.

Top Secret·2022-10-24 18:17

P8机器学习笔记--李宏毅（卷积神经网络CNN）

目录一、第一种理解方法1.receptivefiled(感受野）stride（滑动距离）2.共享参数以及filter3.只用全链接或者用参数共享和感受野的差别二、第二种理解方法1.用filter遍历整张图片编辑

温涛·2022-10-24 18:39

视频技术基础01：图像基础和前处理

目录1基本概念1.1图像基本概念1.1.1像素（Pixel）1.1.2位深1.1.3分辨率1.1.4跨距（Stride）1.2视频基本概念1.2.1帧率1.2.2码率2颜色空间2.1RGB颜色空间2.2YUV

麦兜的学习笔记·2022-10-13 09:08

目标检测中的各种FPN

由于单stage目标检测算法中，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

cv研究僧·2022-10-12 22:07

CNN中卷积和池化计算公式

表示输入特征图的宽C(input)表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数2、卷积层的参数有如下几个输出通道数为K正方形卷积核的边长为F步幅(stride

LN烟雨缥缈·2022-10-10 12:16

卷积/池化后图像大小计算公式

times3old_width×old_height×3卷积核的数量为NNN卷积核的尺寸为F×F×3F\timesF\times3F×F×3（卷积核的通道数应该与输入图像的通道数保持一致，均为3）卷积步长（stride

房东丢的猫·2022-10-10 12:44

填充与步幅(CNN卷积神经网络)

文章目录填充和步幅填充(Padding)步幅(Stride)小结填充和步幅由之前的学习，可以知道，假设输入形状为Xh×XwX_h\timesX_wXh×Xw，卷积核形状为Kh×KwK_h\timesK_wKh

Gaolw1102·2022-10-06 16:17

pytorch笔记：torch.nn.MaxPool2d

1基本用法classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode

UQI-LIUWJ·2022-10-04 07:20

Efficientnet网络

卷积层，一个平均池化层，一个全连接Resolution（分辨率）：，表示我们输入每个stage时，特征矩阵的高度和宽度channels:每个stage输出特征矩阵的个数layers:将MBconv重复几次stride

叫我天真·2022-10-02 07:39

Conv2d参数详解

torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True

乖乖怪123·2022-10-01 07:41

pytorch的Conv2d参数详解

pytorch的Conv2d参数详解torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,

macan_dct·2022-10-01 07:09

Keras CNN（卷积神经网络参数的理解）

relu',input_shape=input_shape)32即是filter过滤器的大小，表示一个原始输入图像经过32个过滤器提取特征，得到32个FeatureMap(特征图)，核大小即感受野的大小，stride

Bit之舞·2022-09-29 07:33

动手学深度学习_卷积神经网络CNN

目录MLP到CNN的转变transitionalinvariance平移不变性locality局部性图像卷积互相关计算：卷积层padding填充stride步长1x1卷积pooling汇聚层（池化层）MLP

CV小Rookie·2022-09-28 12:39

yolov5 C++部署学习笔记

ps:#模型统计layes数量、参数个数和Flopsfromthopimportprofilestride=max(int(model.stride.max()),32)ifhasattr(model,

baobei0112·2022-09-28 09:32

LetNet5网络结构详解

下面我们详细介绍该网络结构，在此之前，先约定一些称呼：featuremaps（f.maps）是每层网络的特征图；stride是卷积核的步长；C1层的特征图大小为28×28×6，其中28×28表示特征图的高度

dear_queen·2022-09-24 15:24

Pytorch 中打印网络结构及其参数的方法与实现

model)print只能打印最基本的网络结构，显示每一层的操作，输出结果如下：Classifier((cnn):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride

CV小Rookie·2022-09-22 17:24

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）

基础篇）1、基本概念2、卷积I卷积运算过程IIpaddingIIIstride=2步长为2，有效降低图像的WHIV下采样maxpoolinglayer最大池化层，没有w，2*2的maxpooling，默认stride

小白*进阶ing·2022-09-21 07:43

深度学习（PyTorch）——卷积神经网络（CNN）基础篇

这里还没有讲到扩充padding和滑动步长stride，所以只关注输入和输出矩阵的尺寸大小；讲到这，刘老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻，利用光强对电阻的阻值影响，对应地影响色彩亮度实现不同亮度等级像素采集的原件

清泉_流响·2022-09-21 07:12

OrthoFinder2：直系同源基因的寻找以及Orthogroup构建

寻找序列之间的同源关系（相似度的计算）：diamond，blast，mmseq2基因树的推断：DendroBLAST，其他的参考config.json2）物种树的构建STAG：从无根genetree推断无根物种树STRIDE

陈有朴·2022-09-20 14:20

Python入门到实战（十五）卷积神经网络CNN、步长、填充、池化、图像滤波、HSV、CNN猫狗识别、VGG、MLP

Python入门到实战（十五）卷积神经网络CNN、步长、填充、池化、图像滤波、HSV、CNN猫狗识别、VGG、MLPCNN卷积神经网络图像基本处理图像卷积运算Stride、Padding、卷积后尺寸大小图像存储及展现形式图像滤波灰度值

不会写程序的程序员.·2022-09-20 09:49

论文阅读：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation（DeepLabV3）

文章目录1摘要2存在的问题2.1解决多尺度问题常用的四个方法2.2空洞卷积的缺点3亮点3.1output_stride的影响3.2ASPP改进4部分结果4.1分割的数据对比4.2分割的效果对比5结论5.1

旋涡小林·2022-09-15 12:45

卷积神经网络（CNN）天气识别

2.卷积的计算4x4的输入矩阵I和3×3的卷积核K:在步长（stride）为1时，输出的

猿童学·2022-09-12 07:06

apple公司提出的MobileVit模型，自己根据论文复现了一下模型

importtorch.nnasnndefconv3x3(in_ch:int,out_ch:int,group:int=1,stride:int=1):returnnn.Conv2d(in_channels

JoesRain_机器学习算法_CVer·2022-09-07 10:41

ConvTranspose2d函数笔记

CLASStorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding

ACxz·2022-09-07 10:07

常见的几种池化操作：MaxPool2d/AdaptiveMaxPool2d/AvgPool2d/AdaptiveAvgPool2d...（Pytorch）

池化操作零、池化操作一、MaxPool：最大池化1）MaxPool1d（1）调用方式（2）参数解析：一般我们只需要设置kernel_size和stride，其他保持即可。

NorthSmile·2022-09-05 09:27

反卷积(Deconvolution)与棋盘效应(Checkerboard Artifacts)

文章目录棋盘效应问题产生：kernelsize无法被stride整除方法尝试1：多层重复转置卷积方法尝试2：stride为1的转置卷积方法尝试3：调整kernel权重分布更好的上采样方法一：采取可以被stride

THE@JOKER·2022-09-05 09:54

【Geron-机器学习实战】学习笔记 3-卷积神经网络 CNN的基本介绍

RainyMacondo·2022-08-24 18:13

ASPP - 空洞空间金字塔池化

1.1空洞卷积的理解1.1.1一维1.1.2二维1.2空洞卷积的优劣2.ASPP3.代码1空洞卷积1.1空洞卷积的理解1.1.1一维(a)正常卷积：输入特征Inputfeature，kernel=3，stride

晓野豬·2022-08-16 12:22

faster rcnn源码理解（三）之proposal_layer（网络中的proposal）

aggregate"top:"rpn/output"param{lr_mult:1.0}param{lr_mult:2.0}convolution_param{num_output:64kernel_size:3pad:1stride

啤酒饮料矿泉水花生瓜子八宝粥·2022-08-16 07:44

卷积神经网络的一些经典网络（Lenet，AlexNet，VGG16，ResNet）

LeNet–5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到

笨笨猪的学习之路·2022-08-13 21:55

ACmix 自注意力和卷积集成 On the Integration of Self-Attention and Convolution+

具有某种相似此阶段占据更多计算卷积(下图为stride=1的情

FakeOccupational·2022-08-13 07:13

PyTorch笔记 - Convolution卷积运算的原理 (1)

Convolution：元素：inputsize、kernelsize、stride、padding、group、dilation(膨胀)计算方法：F.conv2d、input展开+矩阵相乘、kernel

SpikeKing·2022-08-11 13:59

深度学习笔记（2）--slim框架

tensorlfow框架--slim它包装了一些基本的tensorflow的操作：比如说卷积：layers=sli.conv2d(self.X,num_outputs=32,kernel_size=1,stride

zhao9642·2022-08-09 09:43

Mobile V1-Keras复现

这是我第一次复现论文：复现地址复现之前你需要了解的：MobileNetV1的网络结构总结来说就是：1个3*3的普通卷积，特别注意stride=2，作用是压缩图像大小，提取关键特征6个深度可分离卷积，注意

CATs_001·2022-08-07 07:14

【深度学习】感受野的计算

下面简单介绍下感受野的计算规则：感受野(receptivefield)的计算：RF=1forlayerinreversed(range(layernum)):fsize,stride,pad=net[layer

Shwan_Ma·2022-08-01 07:11

pytorch模型

假设有一个模型为conv+bn+relu：classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size=3,stride

Mr_health·2022-07-26 12:36

金仓数据库KingbaseES安全指南--2.1. 关于数据库安全威胁

STRIDE是微软开发的用于威胁建模的一套方法论,通过此方法可识别可能影响应用程序的威胁、攻击和漏洞，进而设计对应的预防对策。

沉舟侧畔千帆过_·2022-07-22 11:02

第2周学习：卷积神经网络基础

Fully-connectednetwork）在卷积神经网络上训练打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试CIFAR10数据集分类使用VGG16对CIFAR10分类思考问题卷积神经网络基本组成结构卷积特征图的大小：(N-F)/stride

passer__·2022-07-22 07:16

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（CNN卷积神经网络）

-借我杀死庸碌的情怀-·2022-07-21 07:39

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