Stride

关于pytorch膨胀卷积的程序

膨胀卷积的程序nn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=kernel_size,stride=stride,padding=padding,dilation=
w_xiaomu·2023-11-24 06:15

网络代码理解

__init__()self.CA=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_spectral,1,kernel_size=1,stride=1),nn.LeakyReLU(),nn.Conv2
油豆皮·2023-11-24 00:13

MobileNetV2-SSDLite代码分析-3 models-mobilenet_v2

Github-pytorch-ssdvision/ssdmobilenet_v2image.png其中：t表示“扩张”倍数，c表示输出通道数，n表示重复次数，s表示步长stride。
祁晏晏·2023-11-23 22:19

神经网络中FLOPs和MACs的计算（基于thop和fvcore.nn）

以输入为(1,1,200,3)的张量卷积取nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(8,1),stride=(2,1),padding=(0,0))为例。
Chauncey_Wang·2023-11-23 10:07

pytorch.nn.Conv1d详解

kernel_size(intortuple)-卷积核的尺寸，经测试后卷积核的大小应为in_channels（行）*kernel_size（列）stride(intortuple,optional)-卷积步长
张文琪2023·2023-11-19 04:10

SDL安全设计工具，一款支持多人协作实施威胁建模的微信小程序

用于安全威胁评估的微信小程序，方便团队开展STRIDE建模，支持项目向导、中英文以及多人协作。楔子对于任何安全工具的使用不要拘泥于现有的用法，本微信小程序并不是简单罗列安全评估的步骤要点，而是进
安全乐观主义·2023-11-19 01:38

《白帽子讲web安全》读书笔记

安全三要素：机密性，完整性，可用性实施安全评估：资产等级划分，威胁分析（微软STRIDE模型），风险分析（DREAD），确认解决方案。
人间且慢行呀·2023-11-16 21:43

卷积操作中的padding和strides

卷积操作中的padding和strides作者：原文网址：来源网络，如有侵犯到您的权益请联系lmc22#qq.com（#换成@）进行下架处理Pad和Stride都是深度神经网络里的惯例操作，所以要记住它两的作用和概念
cuisidong1997·2023-11-13 20:34

卷积操作中的padding和strides

卷积操作中的padding和strides作者：原文网址：来源网络，如有侵犯到您的权益请联系lmc22#qq.com（#换成@）进行下架处理Pad和Stride都是深度神经网络里的惯例操作，所以要记住它两的作用和概念
cuisidong1997·2023-11-13 20:32

感受野计算公式

typesizestrideconv131pool122conv231pool222conv331conv431pool332感受野计算公式：(最后一层感受野大小-1)×stride+size(过滤器)
cuisidong1997·2023-11-13 16:03

pytorch的一些细节记录

DilationofConvDilationofConv关于pytorch中卷积的dilation参数，文档中定义如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
Woolseyyy·2023-11-11 05:15

Torch.nn常见用法及用途

torch.nnimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp#classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride
JMU-HZH·2023-11-10 08:02

deeplab v3+ 源码详解

modeldeeplabv3plus_mobilenet--gpu_id0--year2012_aug--crop_val--lr0.01--crop_size513--batch_size4--output_stride16
樱花的浪漫·2023-11-09 12:15

【深度学习】卷积层填充和步幅以及其大小关系

参考链接【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》卷积神经网络2-2：填充(padding)和步幅(stride)一、卷积卷积是在深度学习中的一种重要操作，但实际上它是一种互相关操作，，首先我们来了解一下二维互相关
大龙唉·2023-11-08 16:03

加密和安全

目录1安全机制1.1墨菲定律1.2信息安全防护的目标1.3安全防护环节1.4常见的安全攻击STRIDE1.5安全设计基本原则1.6常用安全技术1.7加密算法和协议1.7.1对称加密算法1.7.2非对称加密算法
C。L.·2023-11-08 13:54

关于卷积神经网络的步幅（stride）

认识步幅（stride）卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。
GarsonW·2023-11-08 06:28

【寒武纪（4）】图像处理硬件加速，基于CNCVE

6、跨度stride，单位By
Hali_Botebie·2023-11-07 08:49

pytorch初始化权重方法总结

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,3,(3,3),stride=(1,1),padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(3)self.relu=nn.ReLU
一子慢·2023-11-07 05:16

pytorch 中 nn.Conv2d 解释

1.pytorchnn.Con2d中填充模式torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation
mingqian_chu·2023-11-05 08:06

conv2d的输入_Conv1d, conv2d, conv3d

conv1d输入数据格式为(batch_size,channel,length)nn.conv1d(in_channels,outchannel,kernel_size,stride=1,padding
weixin_39781323·2023-11-04 14:29

最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。为了检查一个我不太了解的新层，我通常尝试查看该层的输入和输出，如下所示，在该层我首先初
The_syx·2023-11-03 07:54

neon实现图像缩放算法（双线性插值法）

C：voidresizeBilinearGray(unsignedchar*src,intw,inth,intsrc_stride,intw2,inth2,unsignedchar*dst){intst
nan1994·2023-11-02 15:03

pytorch复现_maxpooling

importnumpyasnpdefmax_pooling(inputs,pool_size,stride):"""最大池化操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)pool_size:池化核的大小
王佳Gre·2023-11-01 15:37

pytorch复现_conv2d

importnumpyasnpdefconv2d(inputs,kernels,bias,stride,padding):"""正向卷积操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)kernels:卷积核
王佳Gre·2023-11-01 15:02

上采样(UnSampling) 和 下采样(DownSampling)

上采样和下采样都是一种抽象描述，其具体实现有很多种方式：下采样：用stride为2的卷积层
梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:00

ConvTranspose2d 的简单例子理解

文章目录参考基础概念output_padding简单例子：stride=2step1step2step3参考逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-stridedconvolutions
RessCris·2023-11-01 03:28

什么是 CNN? 卷积神经网络？ 怎么用 CNN 进行分类？（2）

v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu视频4：CNN中stride的概念如上图，stride其实就是”步伐“的概念。
shimly123456·2023-10-31 09:29

caffe Layers及参数

lr_mult:学习率系数，最终的学习率=lr_mult*base_lr,如果存在两个则第二个为偏置项的学习率，偏置项学习率为权值学习率的2倍num_output:卷积核的个数kernel_size:卷积核大小stride
小明大白·2023-10-30 19:32

【pytorch】反卷积中输出尺寸计算公式

pytorch框架下的反卷积：nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding
机器不学习我学习·2023-10-28 10:16

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

遇到的问题RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR详细错误***.pyreturnF.conv1d(input,weight,bias,self.stride
weixin_43870390·2023-10-26 12:32

Yolov7代码解析

代码解析backbone#-1代表前一层，channel:32size:3stride:1[[-1,1,Conv,[32,3,1]],#0[-1,1,Conv,[64,3,2]],#1-P1/2[-1,1
暗魂b·2023-10-25 05:52

TensorFlow2代码解读(7)

Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'classBasicBlock(layers.Layer):def__init__(self,filter_num,stride
艺术就是CtrlC·2023-10-24 08:23

使用resNet网络 进行图像分类（jupyter notebook）

importtorch.nnasnnimporttorchclassBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,in_channel,out_channel,stride
pjiang000·2023-10-22 13:40

卷积神经网络CNN学习笔记-卷积计算&Conv2D函数的理解

目录1.全连接层存在的问题2.卷积运算3.填充(padding)3.1填充(padding)的意义4.步幅(stride)5.三维数据的卷积运算6.结合方块思考7.批处理8.Conv2D函数解析9.conv2d
阿维的博客日记·2023-10-21 17:10

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

目录1.函数签名:2.学习中的疑问3.代码1.函数签名:torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices
阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

棋盘效应(Checkerboard Artifacts)

使图像中某个部位的颜色比其他部位更深：具体原因：在反卷积操作时，如果卷积核（Kernel）大小不能被步长（Stride）整除时，反卷积输出的结果就会不均匀重叠：在二维情况下棋盘效应更为严重，如下：原则上
JNingWei·2023-10-19 02:53

深度学习 | CNN卷积核与通道

假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。
西皮呦·2023-10-18 12:07

深度学习-卷积神经网络CNN计算输出特征大小以及参数数量

42239797/article/details/90646935计算其每一层的特征大小及参数数量的方法nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=12,stride
mxr-·2023-10-17 01:25

8.Mobilenetv2网络代码实现

importmathimportosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#1.建立带有bn的卷积网络defconv_bn(inp,oup,stride
YANQ662·2023-10-14 18:43

9.FPN网络代码实现

#1.resNet的基本BottleBlock类##classBottleneck(nn.Module):#expension=4#def__init__(self,in_planes,planes,stride
YANQ662·2023-10-14 18:37

11-1-转置卷积ConvTransposed2d

使用方法3.计算放大后的size参考：能实现实现上采样，用于解码、图像超分辨···卷积&转置卷积的不同之处Conv2dvsConvTransposed2d1.卷积Conv2dConv2d是valid卷积stride
nutron-ma·2023-10-14 03:33

13.初识Pytorch 复现VGG16及卷积神经网络图的可视化(Tensorboard)

stage2)，s3(stage3)，s4，s5，s6，s7，s8，其中stage出自RetinaNet分析公式out_size=1+(in_size+2*padding_size-kernel_size)/stride
游客26024·2023-10-13 16:59

TensorFlow2.0之LeNet-5实战

datasetsimporttensorflowastfdefmain():#网络容器network=Sequential([#第一个卷积层，6个3*3卷积核layers.Conv2D(6,kernel_size=3,stride
xingS1992·2023-10-13 09:54

P18 神经网络专题——卷积层

再来读文档inchannel输入通道数outchannel输出通道数（卷积核个数）kernel_size卷积核大小stride=1卷积过程路径大小padding卷积过程是否进行padding操作dilation
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:45

卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

步长+1一、卷积中的相关函数的参数定义如下：in_channels(int)–输入信号的通道out_channels(int)–卷积产生的通道kerner_size(intortuple)-卷积核的尺寸stride
Zephyr H·2023-10-09 04:15

深度学习基础之参数量（3）

一般的CNN网络的参数量估计代码classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,in_planes,planes,norm_fn='group',stride
小枫小疯·2023-10-06 01:48

WebGL-学习笔记（三）

继续研究二维图形的颜色渲染以及纹理操作1.颜色渲染1.1利用步进和偏移拆分缓冲区数据利用缓冲区可以一次存储点的多个信息，继续利用这一特性，并在利用vertexAttribPointer()函数的时候，利用上stride
Patrick浩·2023-10-02 19:29

PyTorch: tensor操作(一) contiguous

tensor在内存中的存储信息区和存储区tensor在内存中的存储包含信息区和存储区信息区（Tensor）包含tensor的形状size，步长stride，数据类型type等存储区（Storage）包含存储的
harry_tea·2023-10-01 14:25

Anchors

500的图片，那么经过第一步深度卷积网络之后（4次池化），最终就会变成一个32×32的特征：在开源代码实现里面：所以经过卷积完之后，每一个红点就是32×32上的每一个特征像素点经过乘以16(feat_stride
每天都是被迫学习·2023-10-01 05:32

np.lib.stride_tricks.as_strided函数的一点理解

题目及代码来自numpy100：https://github.com/rougier/numpy-100/blob/master/100_Numpy_exercises_with_hints_with_solutions.md#42-consider-two-random-array-a-and-b-check-if-they-are-equal-76.Consideraone-dimension
精神科尔多瓦小伙·2023-09-30 01:38
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他