Stride 第20页

Python 操作一个64bit转成三个21bit并最后转成16

``foriinrange(0,64,stride):targetData=int(struct.unpack(dataFormat,fileDatas.read(stride))[0])#test=bitarray

流川枫与苍井小姐·2020-08-20 18:16

深度学习（四）——卷积神经网络CNN

例：如下图，从绿色的第0行开始先选33和黄色的33相乘（这里是对应位置相乘）后有4个地方是1，所以红色的第0行0列就填4，然后绿色继续右移Stride=2步，再与黄色的相乘…依次类推，最后的结果就是把4

qq_41386300·2020-08-20 13:49

大疆2018机器学习笔试

1.CNN计算outsize=（insize-flitersize+2*padding）/stride+1对于感受野，设当前层n感受野大小RF=1;stride等于当前层前面所有层stride的乘积迭代

ALVIN爱in·2020-08-20 01:40

用graphics画一个矩形怎么能保存到一张图片上！

BitmapDatabitmapData;bitmapData.Width=bmpInfo->biWidth;bitmapData.Height=bmpInfo->biHeight;bitmapData.Stride

hazy·2020-08-20 00:31

2019届大疆提前批校招机器学习岗笔试B卷

Output=(Input+2*Padding-Filter)/Stride+12.[0,0,0,1,1,1,1,1]为一组数据集的标签，求该组数据集标签的熵。

LeeTioN·2020-08-19 23:20

Pytorch上下采样函数--interpolate

stride2也能增大感受野#importmishdefconv_bn(inp,oup,stride=1,leaky=0):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3

ShellCollector·2020-08-19 17:14

卷积神经网络（CNN）简介

文章目录整体构造卷积层卷积运算填充（padding）步幅（stride）3维数据的卷积运算批处理（batch）池化层卷积层和池化层的实现整体构造卷积神经网络（CNN）一般由卷积层（Convolution

Vincent123Mei·2020-08-19 08:47

001 Conv2d、BatchNorm2d、MaxPool2d

Conv2dhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#conv2dtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

SilentLittleCat·2020-08-19 05:04

Pytorch中二维卷积nn.Conv2d的理解

目录函数定义例子第一次卷积池化第二次卷积第一次全连接第二次全连接函数定义classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=

#追风筝的人#·2020-08-19 05:07

Pytorch 1：torch.nn.Conv2d()函数详解

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

一个浪漫务实的菜鸟·2020-08-19 05:51

pytorch中的model.eval()和BN层

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16

weixin_30684743·2020-08-19 04:10

卷积神经网络

卷积层每个滤波器作用得到激活图，激活图中白色表示响应强烈的部分，黑色表示响应弱的部分只有原图尺寸减去滤波器尺寸得到值N，N可整除的步长stride才是有效的步长如果滤波器尺寸为F*F,stride为1，

快剑青衣·2020-08-19 04:42

CNN中的filter

滤波器滑动的间隔被称作stride（步长）。这是你可以调

ncst·2020-08-19 03:36

torch.nn.functional.conv2d的用法

torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)→Tensor注意：！！

鱼木木和木木鱼·2020-08-19 03:03

深度学习实战（十七）——学习率 (learning rate)的设置

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的η：学习率大小学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用

马大哈先生·2020-08-19 03:57

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

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

孙小l懒_keep_update·2020-08-19 03:56

pytorch 学习　简单resnet殘差网络

：02-intermediate/deep_residual_network１．看下面的网络结构：#3x3convolutiondefconv3x3(in_channels,out_channels,stride

南有木兮木不知·2020-08-19 02:35

深度学习: 学习率 (learning rate)

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的ηη：ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn学习率大小学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用

longgggggggggggggggg·2020-08-19 02:22

Pytorch中的Conv1d()和Conv2d()函数

pytorch中的MaxPool2d()函数参考资料一、Pytorch中的Conv1d()函数classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

潘多拉星系·2020-08-19 02:06

从零开始编写深度学习库（五）Eigen Tensor学习笔记2.0

1、extract_image_patches函数的使用：假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维、第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2)，那么如果tensor

hjimce·2020-08-19 02:35

CNN网络感受野计算

=lk−1+[(fk−1)i=1∏k−1si]其中lkl_{k}lk为k层的感受野，fkf_{k}fk为k层的卷积核大小，∏i=1k−1si\prod_{i=1}^{k-1}s_i∏i=1k−1si为stride

Dovy·2020-08-19 01:40

torch.nn.functional.conv2d 函数详解

形式：torch.nn.functional.conv2d(input,filters,bias,stride,padding,dilation,groups)返回值：一个Tensor变量作用：在输入图像

迷迷糊糊的刺猬·2020-08-19 01:28

pytorch 之 nn.BatchNorm2d(oup)( 100 )

我的疑惑在于：网络片段：nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU(inplace=True),我打印model

VisionZQ·2020-08-19 00:36

初始PyTorch（六+）：ResNet18的网络结构

classResBlk(nn.Module):def__init__(self,ch_in,ch_out,stride=1):super(ResBlk,self).__init__()'

sleepinghm·2020-08-19 00:00

深度学习与Pytorch入门实战（十二）实现ResNet-18并在Cifar-10数据集上进行验证

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk(nn.Module):"""ResNetblock子模块"""def__init__(self,ch_in,ch_out,stride

Douzi1024·2020-08-19 00:59

NV12与YV12，YUV的主要格式

”表示明亮度（Luminance、Luma），“U”和“V”则是色度与浓度（Chrominance、Chroma）YV12是常用的CODEC格式，它的格式如下：图1中：W即图像的宽度，H即图像的高度，Stride

Evankaka·2020-08-18 19:01

Python--学习笔记

scipy.ndimage.zoomscipy.sparse.csr_matrixscipy.sparse.csc_matrixnumpy模块np.flipnp.argmaxnp.maxnp.ndarrary.stridesnp.lib.stride_tricks.as_stridednp.ravelnp.flatt

studyeboy·2020-08-18 16:04

SSD学习小结

特征图的不同由以下三个卷积核/滤波器/特征检测器参数控制：1.深度（Depth）卷积操作所需的特征检测器个数2.步长（Stride）在输入矩阵上滑动滤波矩阵的像素数

千金不·2020-08-18 16:34

卷积im2col函数

函数一个图像input_num=1;图像通道input_channel=1;图像高input_h=4;图像宽input_w=4;kernel高kernel_h=3;kernel宽kernel_w=3;stride

肖飒风·2020-08-18 15:00

图像处理、显示中的行宽（linesize）、步长（stride）、间距（pitch）

图像处理、显示中的行宽（linesize）、步长（stride）、间距（pitch）在图像数据传输和显示的过程中有一个不常用的参数：间距。

太上绝情·2020-08-18 14:01

im2col函数解析

先上代码defim2col(input_img,FH,FW,stride=1,pad=0):""":paraminput_img:输入的数据:paramFH:卷积核

monk1992·2020-08-18 13:28

faster rcnn训练时，出现image invalid，skipping

blocks结构写错了，正确的应该是这个样子（resnet_50）：blocks=[resnet_v1_block('block1',bottleneck,base_depth=64,num_units=3,stride

SwordKii·2020-08-18 11:39

ResNet，GoogleNet的基本架构，与VGGNet，AlexNet等网络的对比和创新点。

设定卷积步长stride=1之后，只要分别设定pad=0、1、2，那么卷积之后便可以得到相

小星星*·2020-08-17 18:53

pytorch中data shape和卷积层的weight shape

batch_size,in_channel,width,height)#convlayerclasstorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

sayhi_yang·2020-08-17 18:50

CNN网络学习：VGG 以及Tensorflow实现

VGG网络像素值计算这是VGG的网络：下面算一下每一层的像素值计算：输入：224*224*31.conv3-64（卷积核的数量）：kernelsize:3stride:1pad:1像素：（224-3+2

z大酱·2020-08-17 17:44

public void setPixels (int[] pixels, int offset, int stride, int x, int y, int width, int height)

参数pixels写到位图中的颜色值offset从pixels[]中读取的第一个颜色值的索引stride位图行之间跳过的颜色个数。通常这个值等于位图宽度，但它可以

__King__·2020-08-17 17:29

tensorflow的padding操作

2、filter矩阵F×F，卷积核3、stride值S，步长4、输出宽高为new_height、new_width当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。

framebreak·2020-08-17 16:34

VGGNet论文

一、介绍1、提升卷积神经网络原始架构性能的方法1）使用更小的接受窗口(receptivewindowsize)和对第一个卷积层使用更小的步幅(stride)2）通过所有图像和多种规模平反地对训练网络和测试网络进行处理

passion&patience·2020-08-17 16:52

感受野

如上图所示，第一次卷积，卷积核大小（kernelsize）k=3*3，填充大小（paddingsize）p=1*1，步长（stride）s=2*2，（如图左上）对5*5的输入特征图进行卷积生成3*3的绿色特征

寻梦梦飞扬·2020-08-17 16:35

pytorch方法测试——卷积（三维）

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.autogradasautogradm=nn.Conv3d(2,1,3,stride=2)input=autograd.Variable

tmk_01·2020-08-17 15:21

CNN经典模型AlexNET、VGG、ResNET总结

蓝色矩形：输入尺寸n=5，5x5的图片绿色矩形：输出尺寸计算：（n+2p-f）/s+1=(5+2x1-3)/2+1=2+1=3得到3x3的输出动态阴影：过滤器（filter）f=3，3x3的卷积核、步长（stride

摸金青年v·2020-08-17 15:17

卷积核大小与卷积后特征图大小

1.如果计算方式采用’VALID’，则：其中为Wout输出特征图的大小，Win为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。不能整除时向上取整。

小小糯米呀·2020-08-17 14:54

彻底搞懂ResNet50

这段代码中，1x1的卷积核只是为了改变输出通道数，3x3的卷积可能改变卷积核大小，与参数stride有关。

小小糯米呀·2020-08-17 14:54

【深度学习】VGGNet学习笔记

两层3*3卷积操作的有效区域是5*5（所有filter的stride=1，pad=0），示

原来zz·2020-08-17 13:57

Pytorch中计算卷积方法的区别（conv2d的区别）

在二维矩阵间的运算：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups

娃乐呵·2020-08-17 13:47

Bitmap类getPixels()方法中参数stride理解

在学习Graphics中遇到位图(Bitmap)中getPixels()方法，对该方法的用法大体理解，但对其中的stride参数却不明白具体的用法以及用意，经过一番折腾后，有些明了，现记述过程如下：行文有些详细

e_qing·2020-08-17 12:20

VGGNet及Tensorflow实现

转载自：点击打开链接VGG网络像素值计算这是VGG的网络：下面算一下每一层的像素值计算：输入：224*224*31.conv3-64（卷积核的数量）：kernelsize:3stride:1pad:1像素

jiangjiane·2020-08-17 12:47

VGG

步长为1，填充（padding）为1；池化2*2，步长为2全连接层卷积核1*1InputLayer：224*224*3图像Conv1-1Layer：包含64个卷积核，kernalsize：3*3*3，stride

csdn_1HAO·2020-08-17 12:38

深度学习（8）深入理解pytorch的卷积池化及tensor shape的计算

卷积层1、classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1

Bamboozq·2020-08-17 11:18

【网络结构】VGG-Net论文解析

在网络中，使用了更小的卷积核(3x3)，stride为1，同时不单单的使用卷积层，而是组合成了“卷积组”，即一个卷积组包括2-

急流勇进·2020-08-17 11:30

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