Stride 第3页

webgl一些常用参数的学习

1.逐顶点和逐片元2.uniform变量3.varing变量的作用4.vertexAttribPointer的stride和offset参数（创建一个缓存区保存多种数据：坐标和尺寸）

第一最寂寞·2023-09-30 00:41

系统安全测试要怎么做？

2、威胁建模和风险评估：使用威胁建模工具（如STRIDE）对系统进行威胁建模，识别潜在的威胁和攻击面。根据风险评估方法，确定威胁的严重程度和影响，为测试优先级提供依据。

程序员曦曦·2023-09-27 01:04

VGG网络

Conv：stride=1padding=1（对于3×3的卷积核来说，得到的特征图长宽不变

MyDreamingCode·2023-09-26 13:32

cannot assign module before Module.init() call

在类的初始化里面没有加上父类的初始化，比如：classConv2dBatchLeaky(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride

AI视觉网奇·2023-09-26 09:44

Swift 数组平分

需求：在一个一维数组中，需要等分成为二维数组例：[1,2,3,4,5,6,7]=>[[1,2],[3,4],[5,6],[7]]利用stride函数进行等分vararray=Array(1...10)letstep

younger_times·2023-09-24 06:37

Pytorch

1.Pythonformat格式化函数:#Addtheconvolutionallayerconv=nn.Conv2d(prev_filters,filters,kernel_size,stride,pad

Dong_Chen·2023-09-23 01:14

现代卷积网络实战系列5：PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集

1、GoogLeNet2、GoogLeNet网络架构GoogLeNet((pre_layers):Sequential((0):Conv2d(1,192,kernel_size=(3,3),stride

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

YOLO物体检测-系列教程7：YOLOV3源码解读5之 Darknet

config\yolov3.cfg部分参数展示：batch=16subdivisions=1width=416[convolutional]batch_normalize=1filters=32size=3stride

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:18

普通卷积、转置卷积详细介绍以及用法

转置卷积（普通卷积、转置卷积详细介绍以及用法1、普通卷积操作2、转置卷积2.1Pytorch转置卷积实验1、普通卷积操作首先回顾下普通卷积，下图以stride=1，padding=0，kernel_size

郭庆汝·2023-09-22 05:50

【Pytorch深度学习笔记 10】基本的卷积操作conv1d

第一种：torch.nn.Conv1d调用格式torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation

坚果仙人·2023-09-20 08:21

Octave Conv 全面解析(原理解析+代码解析)

OctaveConvOctaveConvolution代码详解_octconv代码_zghydx1924的博客-CSDN博客1简单介绍2结构图我的理解输入：XH、XL是两个featurepool(XH,2)下采样操作：是stride

计算机视觉-Archer·2023-09-20 05:33

8.21笔记

还有五个支线输出，他们池化层与VGG网络不同，其中卷积核大小是3，而VGG中卷积核大小为2（这个网络一开始是基于VGG网络提出的，因为那时候提出比较早，没有现在那么先进一些的网络），然后它的每个分支的stride

灼清回梦·2023-09-18 05:39

【pytorch】模型常用函数（conv2d、linear、loss、maxpooling等）

1、二维卷积函数——cnv2d():'''in_channels(int):输入通道数out_channels(int):输出通道数kernel_size(intortuple):卷积核大小stride

是饿梦啊·2023-09-17 20:18

论文阅读：SPPnet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文章目录1、网络总述2、为什么CNN需要固定的输入3、crop与wrap4、Visualizationofthefeaturemaps.5、不同池化尺度下的win与stride计算6、Multi-sizetraining7

贾小树·2023-09-17 19:41

深度学习-卷积神经网络-纹理表示&卷积神经网络-卷积神经网络-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题参考文章全连接神经网络全连接神经网络的瓶颈全连接神经网络应用场景卷积神经网络卷积层(CONV)卷积核卷积操作卷积层设计卷积步长(stride)边界填充特征响应图组尺寸计算激活层池化层(POOL

古董a·2023-09-17 08:40

10X单细胞-10X空间转录组联合分析之八----STRIDE（三维重构）

这一次我们来分享一下单细胞空间联合分析的软件STRIDE，文章在STRIDE:accuratelydecomposingandintegratingspatialtranscriptomicsusingsinglecellRNAsequencing

单细胞空间交响乐·2023-09-15 23:21

音视频 — 图像基础

称为8bit图像stride：跨距，图像存储时内存中每行像素所占用的空间，与宽width不同；为了能够快速读取一行像素，

为了维护世界和平_·2023-09-15 22:32

wangshusen学习笔记

参数->权重weights(卷积核、参数矩阵…)Hyper-parameters:超参->搭建神经网络、开始训练之前需要设置的数值；包括Architecture（网络结构：多少个卷积核、每个卷积核多大、stride

王小燊oom·2023-09-14 08:51

python卷积操作

importnumpyasnpimportmathclassConv2D():def__init__(self,inputShape,outputChannel,kernelSize,stride=1,

你就是那片最美的风景·2023-09-14 04:37

yolov5手机版移植

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/7c929414761840db8a2556843abcb2b3.jpeg)yolov5ncnn_jni.cpp修改修改stride16

GodGump·2023-09-11 14:17

八动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之卷积+填充步幅+池化

核矩阵和偏移是可学习的参数核矩阵大小是超参数填充和步幅padding和stride填充：在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。

王二小、·2023-09-09 13:57

swift 指针学习

UnsafePointerUnsafeSwift:UsingPointersandInteractingWithC，这个有中文翻译版本：[译]UnsafeSwift-指针与C交互swift-指针类型MemoryLayout的简介与使用Size,Stride

云上听风·2023-09-09 12:20

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d()的用法：上述示例中，输入张量input经过最大池化操作后，使用了kernel_size=2和stride

诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

stride与padding对输出尺寸的计算

公式：练习：图1：input=4，filter=3，padding=0，stride=1output=2图2：input=5，filter=3，padding=0，stride=2output=2图3：

就叫你天选之人啦·2023-09-08 12:44

K210-AI视觉

1、颜色识别image.find_blobs(thresholds,invert=False,roi,x_stride=2,y_stride=1,area_threshold=10,pixels_threshold

ai_moe·2023-09-07 15:07

借助CIFAR10模型结构理解卷积神经网络及Sequential的使用

两种方法推导出padding=2、stride=1的值：•公式法：=32，=32，dilation=1(默认值，此时没

做程序员的第一天·2023-09-07 07:47

解决“RuntimeError: expected backend CUDA and dtype Float but got backend CUDA and dtype Half”问题

.-0.5+self.grid[i].to(x[i].device))*self.stride[i]#xyRuntimeError:expectedbackendCUDAanddtypeFloatbutgotbackendCUDAanddtypeHalf

Zpadger·2023-09-05 20:09

矩阵分析-深度学习

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,pad

vcoy·2023-09-04 06:09

深度学习输入数据的归一化

res_w,res_h=self.resoffset=[1,res_h/res_w]trainset=self.dt_dataset['train']['joint_2d'][::self.sample_stride

子燕若水·2023-09-03 23:11

用深度强化学习来玩Flappy Bird

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(4,32,kernel_size=8,stride=4)

timberman666·2023-09-01 10:59

学习pytorch8 土堆说卷积操作

卷积核从输入图像左上角，先向右遍历行，stride为1挪一个格位置，向右遍历完，向下一格

陌上阳光·2023-09-01 09:27

WebGL 同一缓冲区多种数据传入顶点着色器 gl.vertexAttribPointer（）的步进和偏移参数

示例代码：gl.vertexAttribPointer（）的函数规范stride参数顶点坐标数据offset参数顶点尺寸数据首先，分析如何实现下方示例为三个不同大小位置的点为了将顶点坐标传入着色器，需要遵循一下五步

山楂树の·2023-09-01 01:26

PyTorch 深度学习实践第10讲刘二大人

假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。

weixin_47552564·2023-08-31 08:31

RPN的anchor生成可视化，源码分析，以SiamDW为例

假设我们将一张255*255的图片输入backbone，经过两次stride=2的卷积以及一个pooling，最终得到了17*17的特征图，backbone的总步长为total_stride=2*2*2

Misakaya·2023-08-29 13:43

计算机视觉-卷积神经网络

目录计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算感受野（ReceptiveField）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积算子应用举例计算机视觉作为一门让机器学会如何去

ZhangJiQun&MXP·2023-08-29 10:10

pytorch中 nn.Conv2d的简单用法

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

golitter.·2023-08-29 05:43

卷积神经网络的输出计算

www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480假设有一个7\times7\times3的输入层(补白padding为1),使用一个3\times3\times3\times2的Filter,步长(stride

techping·2023-08-28 15:10

经过卷积神经网络之后的图片的尺寸如何计算

计算图片经过卷积神经网络后的尺寸变化通常需要考虑卷积核大小、步幅（stride）、填充（padding）以及池化操作等因素。

小鹿学程序·2023-08-28 09:04

textcnn详解

1.3、池化层1.3.1、步长步长(stride)是指每次移动的跨度；填充(padding)是指在矩阵周边进行扩充的长度1.3.2、池化选择一个区域，进行池化；池化一般有两种，平均池化和

frostjsy·2023-08-27 18:29

ResNet 模型原理

1.ResNet相较于Vgg具有更加深的网络结构2.ResNet相较于Vgg引入了残差连接的结构3.ResNet引入了BatchNorm层，使得ResNet能够训练更加深的网络结构4.ResNet使用stride

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 15:25

卷积过程详细讲解

假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。

Python图像识别·2023-08-25 07:41

手写二维卷积，池化，IoU

1.二维卷积，池化#二维卷积，最大池化，平均池化的实现defconv2(x,stride,kernal):"""x二维数组输入kernal为卷积核，二维数组"""x=np.array(x)kernal=

老男孩li·2023-08-23 19:23

李沐pytorch学习-经典CNN的原理及代码实现

一、LeNet1.1模型结构LeNet结构如图1所示，汇聚层即池化层，这里池化Stride（步幅）与池化层长宽一致，因此使得池化后大小减半。

三年级王垄翔·2023-08-21 21:31

【音视频原理】图像相关概念 ① ( 像素 | 分辨率 | 位深 )

:像素:图片基本单位;分辨率:图像的像素尺寸;位深:记录每个像素点颜色时使用的位数;帧率:一秒钟传输图片的帧数,单位fps,FramePerSecond;码率:单位时间内视频的数据流量,如1Mbps;Stride

韩曙亮·2023-08-20 23:30

pytorch复现ResNet

importtorchfromtorchimportnn#layer18&34classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self,in_channel,out_channel,stride

一个小猴子｀·2023-08-17 15:49

打印网络名称以及相应shape

importtorchfromtorchimportnnnet05=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU

一名CV界的小学生·2023-08-17 05:20

音视频学习-音视频基础

`文章目录一、音视频录制原理二、音视频播放原理三、图像基础概念1.像素2.分辨率3.位深4.帧率5.码率6.Stride跨距四、RGB、YUV1.RGB2.YUV1.4:4:4格式2.4:2:2格式3.4

骑车的码农·2023-08-17 04:35

【图像处理】pitch和stride

pitch和stride都表示图像一行占用的字节数，即图像行跨度，此值大于等于图像的一行像素的字节数。简单来说：图像行跨度=图像像素宽度+对齐填充字节

撬动未来的支点·2023-08-17 04:51

CNN卷积详解（三）

一、卷积层的计算4∗*∗4的输入矩阵III和3∗*∗3的卷积核KKK:在步长（stride）为1时，输出的大小为(4−3+1)×(4−3+1)计算公式：●输入图片矩阵III大小：w×ww×ww×w●卷积核

梦在黎明破晓时啊·2023-08-16 20:34

Swift条件编译

MemoryLayout.size(ofValue:name))print("内存对齐大小",MemoryLayout.alignment(ofValue:name))print("分配的内存大小",MemoryLayout.stride

诗颜语·2023-08-15 22:00

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