Stride 第9页

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积边缘检测之传统边缘检测算子和基于pytorch的Canny边缘检测

ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride

真不想再学了·2022-12-22 13:49

利用numpy实现卷积操作

importnumpyasnpdefConv2(img,kernel,n,stride,p):#img：输入图片；kernel：卷积核值；n：卷积核大小为n*n；stride:步长。

zouxiaolv·2022-12-22 13:35

用Numpy实现卷积和反卷积操作

importnumpyasnpbatch_size=1stride=1padding="VALID"input_channel=1input_size=5output_channel=1filter_size

黑夜里游荡·2022-12-22 12:03

python卷积,卷积的实现(python)

importnumpyasnpimportmathclassConv2D(object):def__init__(self,shape,output_channels,ksize=3,stride=1,

何为自律·2022-12-22 12:32

numpy中一种卷积操作as_strided

github.com/sebgao/cTensor在之前的一篇笔记中推导了卷积运算的im2col方法的实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63974249numpy.lib.stride_tricks.as_strided

永远爱好技术的王师傅·2022-12-22 12:00

python使用numpy实现卷积操作

python使用numpy实现卷积操作talkischeap，showyouthecodeimportnumpyasnpdefConv2(img,kernel,n,stride):#img：输入图片；kernel

Shashank497·2022-12-22 12:25

MobileNet-yolov4

一、MobileNetV11、定义conv_bn结构defconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride

有温度的AI·2022-12-22 10:45

阿里天池-基于人脸的常见表情识别实战-1

填充（Padding）步长（Stride）池化卷积和池化输出尺寸计算为什么要用卷积来学习呢？卷积神经网络的优势在哪？

散步411·2022-12-22 10:48

Pytorch实现Alexnet训练CIFAR-10数据集

声明：本次训练的准确率并不高，因为为了想自己体验炼丹的过程，卷积层和池化层的kernel_size以及stride这些参数我都是自己手动设置的，并没有用现成的网络，所以期待下次自己的调参能使准确率变高。

王大队长·2022-12-22 09:14

nn.AdaptiveAvgPool2d()笔记

MaxPool2d()常用参数：kernel_size核大小stride窗口滑动步长padding增加的边距更多参数见官网输出尺寸大小计算公式代码演示importtorchMP=torch.nn.MaxPool2d

dzm1204·2022-12-21 20:54

Pytorch深度学习随手记（2）pytorch中nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d() 的区别

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)#参数指定输出固定尺寸自适应就是这个意思就是你在下面休息它会自己动，所以给定输出尺寸如（H,W）就行nn.AvgPool2d(kernel_size,stride

为了硕士文凭而学习·2022-12-21 20:23

nni的简单使用

git链接1、训练cifar10模型网络结构主要基于torchvision的resnet18修改，conv1的卷积核由7x7变成3x3，layer2的stride换成1importtorchimportnumpyasnpfromnni.compression.pytorch.utils.counterimportcount_flops_paramsfromcifar_resnetimportRes

jstzwjr·2022-12-21 19:04

深度学习大图切成小块图片代码---针对图像分割而言

importglobimportos.pathimportnumpyasnpfromskimageimportioassiofromparamsimport*#这个是我自己的一个超参数文件fromskimageimportexposure#一般来说，stride

老油条666·2022-12-21 07:30

【无标题】3DCNN在高光谱数据中的运算过程，以nn.Conv3D为例

直接上代码//m=nn.Conv3d(3,4,(2,7,7),stride=1)input=autograd.Variable(torch.randn(

qq_43243539·2022-12-21 05:49

池化层、感受野、空洞卷积、反卷积

其中，池化层的池化核大小为2×2，在输入上滑动步伐stride=2。根据上图，池化层能够降低特征图的维度。局部特征图像素间存在相关性，最大池化法将选取输入特征图中局部特征图

不会声调的博er·2022-12-21 01:41

卷积操作的过程、参数说明、用CNN实现分类任务的代码

因为自己初学时候混淆过CNN中图像尺寸变化与通道数变化，本文从理论=>使用，根据自己遇到的问题对相关概念作出说明卷积-相关理论笼统地说，卷积操作是通过滤波器对原图像进行特征提取的过程其中涉及卷积核（kernel），步长（stride

JunyiChen_robot·2022-12-19 19:07

【杂记】对2D卷积层输出维度的理解

今天记一下2D卷积层输出维度和参数(inputshape,kernelsize,padding,stride)之间的关系，虽然是小学数学，但还是怕以后忘了。

wjpwjpwjp0831·2022-12-19 17:33

pytorch的nn.ConvTranspose2d()反卷积函数参数及尺寸计算详解

in_channels,#输入数据的通道数out_channels,#输出数据的通道数（就是我想让输出多少通道，就设置为多少）kernel_size,#卷积核的尺寸（如（3，2），3与（3,3）等同）stride

CV干饭王·2022-12-19 17:32

pytorch nn.conv2d参数个数计算

其中C_in是输入通道数，H，W是数据的尺寸，K是核大小，P是padding大小，S是步长stride

起名字什么的好难·2022-12-19 17:02

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d区别

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d参数说明及区别1、nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=

浪子私房菜·2022-12-19 17:29

【PyTorch】nn.MaxPool2d函数详解

文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.尺寸关系4.使用案例5.nn.functional.max_pool2d1.函数语法格式官方链接torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride

望天边星宿·2022-12-19 17:27

Pytorch中Conv2d、ConvTranspose2d和MaxPool2d参数计算公式

参数计算2ConvTranspose2d参数计算3MaxPool2d参数计算1Conv2d参数计算torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

Philo`·2022-12-19 17:56

Pytorch学习(二)Conv2d卷积

generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d函数原型torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

liu_jie_bin·2022-12-19 17:50

pytorch 反卷积ConvTranspose2d

pytorch反卷积ConvTranspose2d引入nn.convTranspose2dnn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

系统随机·2022-12-19 17:18

pytorch反卷积函数ConvTransposed2d参数以及使用方法

反卷积函数ConvTransposed2d参数使用方法1.打五角星的5个公式，只要满足前1，2，3，5，kernal_size和stride大小随便选2.中间运算流程看看就行了，用于了解每个参数的意义classBasicDeConv2d

qq_40840829·2022-12-19 17:47

Pytorch中的卷积操作——nn.Conv2d, nn.ConvTranspose2d

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

菜鸟12134·2022-12-19 17:16

Pytorch: conv2d、空洞卷积、maxpool2d、 ConvTranspose2d的输出特征图计算方式

1、conv2dnn.Conv2d(in_dim,out_dim,kernel_size=3,stride=1,padding=1)输入为（h1,w1）,输出为（h2,w2）,h2的计算如下，w2同理：

init_bin·2022-12-19 17:16

PyTorch Conv2d自定义卷积核

很简单，只需要给它的实例中的weight.data属性赋值即可，比如这样：c=torch.nn.Conv2d(1,1,(3,3),stride=2,paddin

青颜君·2022-12-19 17:44

上采样、下采样以及Pytorch中的卷积与反卷积(转置卷积)方法介绍(conv2d和convTranspose2d)

文章目录1.上采样与下采样1.1上采样1.2下采样2.卷积函数——Conv2d2.1卷积函数说明2.2卷积操作可视化与举例（1）举例一：padding=0,stride=1,kernel_size=3（

非晚非晚·2022-12-19 17:12

Pytorch中的卷积与反卷积(conv2d和convTranspose2d)

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(1,1,4,4)model=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride

南妮儿·2022-12-19 17:10

反卷积计算

假设一个2*2大小的图片，经过反卷积核大小为2*2运算，stride=2，计算结果。示例二：假设输入为2*2，卷积核大小为3*3，stride=2

_-周-_·2022-12-19 16:18

pytorch实现残差网络restnet50

网络结构框架：(state1有3个残差块，state2有4个残差块，state3有6个残差块，state4有3个残差块)总结一下restnet50网络结构：1.输入图片是3*224*224，经过7*7*64,stride

_-周-_·2022-12-19 16:48

Pytorch 卷积函数nn.Conv2d()运行报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

tensorimporttorchfromtorchimportnnclassNet():def__init__(self):self.conv1=nn.Conv2d(1,4,kernel_size=3,stride

CT??·2022-12-19 11:32

pytorch实现segnet_SegNet网络的Pytorch实现

1importtorch.nnasnn2importtorch34classconv2DBatchNormRelu(nn.Module):5def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride

小女巫诺诺·2022-12-18 11:58

解决Pytorch AvgPool2d层不能转TensorRT的问题

问题起因今天在导出onnx的时候，有一个AvgPool2d层是如下定义的self.resnetv1d_down3_pool0_fwd=nn.AvgPool2d(kernel_size=(2,2),stride

BokyLiu·2022-12-18 10:36

CNN | 04卷积反向传播代码实现

defbackward_numba(self,delta_in,flag):#如果正向计算中的stride不是1，转换成是1的等价误差数组dz_stride_1=expand_delta_map

“逛丢一只鞋”·2022-12-18 09:31

pytorch 深度学习实践第10讲卷积神经网络(基础篇)_代码

——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py一个简单的卷积层padding.py卷积层参数——padding填充stride.py

会游泳的小雁·2022-12-18 08:28

对于pytorch中张量的理解

tensor分为头信息区（Tensor）和存储区（Storage），信息区主要存放以下信息：形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等。而真正的数据则保存成连续数组，保存

Mirocle007·2022-12-18 07:16

【matlab深度学习工具箱】convolution2dLayer参数详解

描述创造语法描述输入参数`Padding`—输入边填充`[0000]`（默认）|非负整数的向量|`“相同”`性能卷积`FilterSize`—两个正整数的滤波器向量的高度和宽度`NumFilters`—滤波器数量正整数`Stride

魚香肉丝盖饭·2022-12-18 02:07

Pytorch-卷积神经网络CNN

Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o):""":

gy-7·2022-12-17 10:17

3.1 卷积神经网络基础

文章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

一条大蟒蛇6666·2022-12-17 07:22

python3|出现‘float‘ object cannot be interpreted as an integer的错误

objectcannotbeinterpretedasaninteger的错误，出错代码如下：xx,yy,zz=np.meshgrid(np.linspace(-0.5,0.5,imgs.shape[1]/self.stride

AnneMOMO·2022-12-16 18:35

自己搭建Resnet50并在FashionMNIST训练-pytorch

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimporttorchsummaryclassBottleneck(nn.Module):"""__init__in_channel：残差块输入通道数out_channel：残差块输出通道数stride

ZzBoAYU·2022-12-16 17:52

pytorch默认初始化_Pytorch参数初始化--默认与自定义

Convclass_ConvNd(Module):__constants__=['stride','padding','dilation','groups','bias','padding_mode',

weixin_39580950·2022-12-16 13:16

【深度学习】可视化pytorch网络结构

__init__()self.first_conv=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=2,stride=2,padding=0)#/1sel

Baily24·2022-12-16 10:00

9.初识Pytorch使用卷积层并对其进行可视化

首先，查看Pytorch官方文档torch.nn.conv2d其中常用的参数有：in_channels为输入通道；out_channels为输出通道；kernel_size为使用卷积的大小；stride

游客26024·2022-12-16 10:59

Tensorflow2.0 Resnet18与cifar100

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,Sequential#基础卷积单元网络#conv+bn+reluclassBasicBlock(layers.Layer):def__init__(self,filter_num,stride

廷益--飞鸟·2022-12-16 08:05

DeeplabV3+网络结构搭建

importmathimportosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooBatchNorm2d=nn.BatchNorm2ddefconv_bn(inp,oup,stride

有温度的AI·2022-12-15 16:45

深度学习实验六卷积神经网络（1）卷积 torch.nn

目录第5章卷积神经网络5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种5.1.5.1步长（Stride）5.1.5.2零填充（

岳轩子·2022-12-15 15:27

卷积神经网络(CNN)

目录卷积神经网络(CNN)CNN网络的构成卷积层卷积的计算方法padding（填充）stride（步长）多通道卷积多卷积核卷积特征图大小池化层(Pooling)最大池化平均池化全连接层卷积神经网络的构建数据加载数据处理模型搭建模型编译模型训练模型评估总结卷积神经网络

最白の白菜·2022-12-15 15:21

推荐频道

Stride

NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积 边缘检测之传统边缘检测算子和基于pytorch的Canny边缘检测