Stride 第19页

EffNet: An Efficient Structure for Convolutional Neural Networks

3depthwiseconvolution层.这样便可以在第一层之后就采用pool操作,从而减少第二层的计算量.如图1所示,在第一个卷积层之后,使用1×2maxpooling操作.在第二个卷积层之后,用2×1,stride

imperfect00·2020-09-14 01:05

nn.ConvTranspose2d中output_padding参数理解

解决争议的办法就是使用output_padding参数，output_padding的值默认为stride-1，这样还原得到的图

神遁克里苏·2020-09-14 00:02

可分离卷积及深度可分离卷积详解

可分离卷积再来看一下nn.Conv2d()：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation

Stefanie-q·2020-09-13 06:30

卷积、空洞卷积，反卷积输出特征图与padding,stride和dilation之间的关系

目录卷积：空洞卷积：反卷积卷积：空洞卷积：空洞卷积的计算过程，空洞卷积（Dilatedconvolutions）在卷积的时候，会在卷积核元素之间塞入空格，如下图所示：这里引入了一个新的超参数d，(d-1)的值则为塞入的空格数，假定原来的卷积核大小为k，那么塞入了(d-1)个空格后的卷积核大小n为：进而，假定原始特征图的尺寸为大小为i，步长为s,空洞卷积后特征图大小o的计算公式为：反卷积classt

叱咤风云666·2020-09-13 05:31

Pytorch复现经典卷积神经网络_AlexNet 和 ResNet

__version__)"""nn.Conv2d(1,1,kernel_size=,stride=,padding=)nn.MaxPool2d(kernel_size=,strid=)nn.AveragePool2d

乐亦亦乐·2020-09-13 02:49

Darknet 训练所需配置

一修改yolo-voc.cfg文件第一段（这里不需要修改默认值为batch=64subdivisions=8）最后一段需改[convolutional]size=31stride=1pad=1filters

rj_monck·2020-09-12 23:17

feature map大小计算方法

（1）边长的计算公式是：output_h=（originalSize_h+padding*2-kernelSize_h）/stride+1输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5

nkszjx2·2020-09-12 19:47

slim.max_pool2d()

defmax_pool2d(inputs,kernel_size,stride=2,padding='VALID',data_format=DATA_FORMAT_NHWC,outputs_collections

于小勇·2020-09-12 09:29

TensorFlow基础笔记(11) max_pool2D函数

#defmax_pool2d(inputs,#kernel_size,#stride=2,#padding='VALID',#data_format=DATA_FORMAT_NHWC,#outputs_collections

weixin_34014277·2020-09-12 09:20

Pytorch，MaxUnpool2d中size操作方法

下图所示为最大值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size:卷积核大小（一般为3，即3x3的卷积核）,stride:步，还有一个新的size。

monotonomo·2020-09-12 09:59

TensorFlow基础笔记(11) max_pool2D函数深度学习

#defmax_pool2d(inputs,#kernel_size,#stride=2,#padding='VALID',#data_format=DATA_FORMAT_NHWC,#outputs_collections

kyle1314608·2020-09-12 09:05

pytorch中池化层MaxPool2d函数的stride参数

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

comeonow·2020-09-12 08:26

Pytorch MaxPool2d

再说说我学nn.MaxPool2d时遇到的问题：importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.MaxPool2d(3,stride=2)input=torch.randn(6,6)

comeonow·2020-09-12 08:26

Depthwise Separable convlution | 举例详细解释

例如：上一层的输出为100x100x128，经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256。其中，卷积层的参数为128x5x5x256。

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-09-11 23:08

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

weixin_30622181·2020-09-11 22:47

jupyter notebook 参数传递给shell命令行

dataset=["el","tv"]model=["model"]stride=[32,64,256,512]forminmodel:fordindataset:forsinstride:print(

青盏·2020-09-11 15:20

深度学习-分类卷积网络

卷积核5x5stride1，池化2x2stride2结构CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FCAlexNet2012第一个被广泛关注的卷积网络。

why_here·2020-09-10 18:31

keras.layers.Conv2D中的padding解析

same方式：求最小整数2p，使得(img_size+2p-kernel_size)/stride为正整数，然后以右、下优先的方式进行零填充。

J_M1·2020-09-10 16:26

神经网络中关于卷积池化的计算（不为整数时，卷积向下取整，池化向上取整）

输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层卷积

qinglv1·2020-09-10 15:12

深度学习调参总结（卷积、初始化、激活函数）

b)stride的最佳选择为1，2，4。c)合理确定kernelpad。尽量使pad后的输出featuremap尺寸为16的倍数，且pad需不大于kernelsize的一半。

upDiff·2020-09-10 13:29

【darknet源码解析-18】convolutional_layer.h 和 convolutional_layer 解析

卷积前向传播卷积操作如下图所示：在这里batch=1，输入图片h*w为5*5，通道数c为3；卷积模板数n为2，卷积核大小size为3*3，卷积步幅stride为1，补零个数pad为1；1.计算卷

caicaiatnbu·2020-09-10 12:24

（pytorch-深度学习系列）pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解注：这篇blog写的不够完善，在后面的CNN网络分析padding和stride详细讲了公式，感兴趣的可以移步这里：卷积神经网络中的填充(padding

我是一颗棒棒糖·2020-08-29 19:31

使用pytorch进行深度学习所需的函数

out_size):功能:无论输入什么尺寸的张量，输出的尺寸大小均为out_size*out_sizetorch.nn.Conv2D(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

菜根檀·2020-08-29 10:32

pytorch-常用函数

卷积层classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

一技破万法·2020-08-26 21:18

卷积神经网络中卷积核参数计算和卷积操作理解

背景知识卷积神经网络中的卷积操作主要是由：卷积核大小（kearl_size），步长(stride)，填充(padding)等决定，根据输入的特征图的in_channel的个数，尺寸以及卷积核大小，步长与填充的关系可以计算出卷积后输出的特征图的

软件班那个学渣·2020-08-26 13:38

【论文阅读笔记】CenterNet：Objects as Points

CenterNet是通过heatmap提取峰值得到的边框位置信息（取峰值的操作可以通过stride=1的3∗33*33∗3最大池化层），不需要经过NMS操作，这能省去相当一部分的运行时

时光机ﾟ·2020-08-26 13:28

卷积层输出大小计算

微信公众号（1）公式：假设：输入图片（Input）大小为I*I，卷积核（Filter）大小为K*K，步长（stride）为S，填充（Padding）的像素数为P，那卷积层输出（Output）的特征图大小为多少呢

Microstrong0305·2020-08-26 13:09

机器学习练习题

1.输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层卷积

Timmy_Y·2020-08-26 13:28

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional --- Spp_net

主要思想：（1）SpatialPyramidPoolingLayer.正是因为该层，才让Spp_net能够实现任意图片的输入，并且得到固定长度的特征向量：stride和window的计算：（2）MappingaWindowtoFeatureMaps

Xiaomin-Wu·2020-08-26 13:22

Pytorch - 网络模型参数初始化与 Finetune[转]

这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值.这就是PyTorch简洁高效所在.如，卷积层的权重weight和偏置bias的初始化:importtorchimporttorch.nnasnnconv1=nn.Conv2d(3,10,5,stride

企鹅245151826·2020-08-26 13:49

faster RCNN实现细节

RPN训练设置：根据ANCHOR_SCALES和ANCHOR_RATIOS得到(1)width/RPN_FEAT_STRIDE*height/RPN_FEAT_STRIDE*len(ANCHOR_SCALES

kkkkkkkkq·2020-08-26 13:26

conv1d 卷积的理解与应用

1在tensorflow中：conv1d(value,filter,stride,padding)2pytorch中：conv1d(in_channel,out_channel,kernel_size,

牛奶还是纯的好·2020-08-26 11:09

第三章：计算机视觉（上）（中）

目录计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API介绍卷积算子应用举例池化

联言命题·2020-08-25 17:49

caffe基础-03池化层的配置

目前可用的方法有MAX,AVEkernel_size:3#池化的核大小stride:2#池化的步长，默认为1。一般我们设置为2，即不重叠。}}

-也无风雨也无晴-·2020-08-25 15:14

MaxPooling 最大池化简单实现

/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf8-*-importnumpyasnpdefmax_pooling(feature_map,size=2,stride=2):"""max_pooling

苑先森·2020-08-24 18:35

pytorch系列文档之Pooling layers详解（MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d）

MaxPool1dtorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode

yrwang_xd·2020-08-24 05:58

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——卷积神经网络

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划总目录卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算卷积的特点填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道

only one °·2020-08-24 02:59

卷积网络输出大小计算及TCN中padding大小的解释

卷积网络输出大小只考虑某一维度上的大小，卷积神经网络中设输入的大小为n，kernel_size为k，padding为p，stride为s，dilation为d，输出的大小为n'。

莫能长老·2020-08-23 05:03

深度学习之PyTorch物体检测实战(3）

Backbonefromtorchimportnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasF#dilation空洞卷积groups组卷机conv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride

东东就是我·2020-08-22 17:41

深度学习（卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战）

的编号分为测试集和训练集一般标准差指定的较小，偏置也指定一个常数tf都是在4维上，batchsize，high,wide,channel,VGG默认是1w,h要改的话是一样的maxpooling:22的小区域，2的stride

位沁·2020-08-22 13:40

CNN中padding的作用

padding是增加图片各个边的pixels的数量，具体增加的数量由filter的尺寸和stride大小共同决定。padding的上限是维持featuremap大小和原图大小一致。

幸运六叶草·2020-08-22 11:54

Very deep convolutional networks for larage-scale image recognition

卷积stride1，pad1（卷积图大小不会因为卷积而改变）共5个最大池化，窗口2×2，stride2全连接层前两层4096，输出1000所有激活选择ReLU，不使用局部响应归一化深度从11（8+3）到

ifenghao·2020-08-22 09:21

卷积神经网络

目录卷积神经网络卷积层(Convolution：Conv)卷积运算通道数(channel)Padding卷积步长(stride)1x1卷积池化层(Pooling：Pool)卷积神经网络的优点经典模型LeNet

淇时·2020-08-22 04:35

Padding，Kernel-size，stride关系公式

记录下公式，总忘记：像素宽度W，Paddingsize：P，Kernelsize：K，Stride：S，公式为Wn+1=(Wn+P∗2−K)/S+1

Kumuda·2020-08-22 01:24

54 卷积层

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFlayer=nn.Conv2d(1,3,kernel_size=3,stride=1,padding

张杰Phantom·2020-08-21 14:28

计算机视觉：卷积神经网络基础

计算机视觉：卷积神经网络基础计算机视觉概述计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道

紫芝·2020-08-21 10:02

有监督光流学习

networks）corre层：光流预测（1层卷积预测2通道数据）：defpredict_flow(in_planes):returnnn.Conv2d(in_planes,2,kernel_size=3,stride

dadaHaHa1234·2020-08-21 01:41

小目标检测的一些总结

下图是COCO网站上对于不同大小目标的定义（面积小于32∗3232*3232∗32的目标）：小目标检测困难的原因分析：1）网络的stride特性：检测网络中一般使用CNN网络作为特征提取工具，在CNN网络中为了增大感受野使得

m_buddy·2020-08-21 00:35

Python3学习笔记——列表中的切片

切片的完整格式为list[start:end:stride]其中，start为起始索引值，end为结束索引值，stride为步长，stride的默认值为1。

equalsYU·2020-08-20 21:34

英语写作教学心得之朝花夕拾（1）

而英语中有表达各种走路姿态的具体词汇：Stride,tread,trudge,strut,plod,saunter,meander,promenade,stroll,tramp,ramble,roam,

谜样男人·2020-08-20 19:25

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