conv1

感受野大小计算、卷积参数量与计算量、空洞卷积计算量与参数量

感受野大小计算、卷积参数量与计算量、空洞卷积计算量与参数量卷积计算，反卷积计算，特征图大小计算，空洞卷积计算感受野大小计算这是自顶向下方法，也就是从后面向前面计算，初始rf=1比如conv1(f=3x3
别说话写代码·2020-06-25 01:19

AlexNet 论文总结

多GPU训练3.局部响应归一化（LRN）4.重叠池化5.整体架构（四）减少过拟合1.数据增强2.Dropout（五）学习细节（六）结果1.定性评估（七）探讨二、论文笔记（一）网络架构梳理1.卷积层1（conv1
*青云*·2020-06-24 12:34

R_50_FPN的module和各层维度

(backbone):Sequential((body):ResNet((stem):StemWithFixedBatchNorm((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-06-24 11:32

(tensorflow学习) Deep Dream原理及实现

如图各个卷积层，如Conv1提取edge和blob，Conv3提取纹理，后面的提取ObjectParts了当然，这是已经训练好的网络，参数已经固定了才能做到以上分类。给一张图像，能计算属于哪一类。
Isaac320·2020-06-21 22:01

CS231N Lecture9: CNN Architectures

2.AlexNet（图中第一层的输出被分为了两部分，因为作者在做实验使用GTX580，放不下这么大的网络，所以用了两个GPU，分别放一半的网络结构）即如下结构：输入：227x227x3的图像第一层：(CONV1
best___me·2020-03-21 15:30

基于Pytorch的CapsNet源码详解

因不支持公式渲染，公式完整版请移步个人博客CapsNet基本结构参考CapsNet的论文，提出的基本结构如下所示：capsnet_mnist.jpg可以看出，CapsNet的基本结构如下所示：普通卷积层Conv1
月见樽·2020-03-06 16:10

【论文笔记】Looking GLAMORous: Vehicle Re-Id in Heterogeneous Cameras Networks with Global and Local Attention

通过使用全局注意网络来减少输入conv1层的稀疏性，改进了全局特征提取。同时，利用一种新颖的局部注意机制，从全局特征中
西西嘛呦·2020-02-08 22:00

tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

conv1=tf.layers.conv2d
董煎饼·2020-01-20 09:00

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)inputs=torch.Tensor([[[
qq_30468133·2020-01-10 11:29

Tensorflow Error笔记3

weightsnotfoundincheckpoint这是一个困扰我好久的问题，在我们保存一个训练好的模型，然后找了一些测试数据来调用该模型测试模型的效果时，出现了上述错误，local3/weights可能会随机变化（比如conv1
BookThief·2019-11-29 15:42

Caffe各种层

VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型：CONVOLUTION例子layers{name:"conv1"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:"conv1
陈继科·2019-10-31 04:22

微调(Fine-tune)原理

卷积层分为5个部分共13层，即图中的conv1~conv5。还有3层是全连接层，即图中的fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一
|旧市拾荒|·2019-10-25 23:00

ResNet 18 网络结构

importtorchfromtorchvisionimportmodelsresnet=models.resnet18(pretrained=True)print(resnet)"""ResNet((conv1
纵心似水·2019-09-25 16:46

卷积计算量参数计算

=I*J*M*N*K*LIJ为卷积核大小MN为卷积之后输出特征的大小K表示输入通道个数L表示输出通道个数（这里的通道数可以理解为单样本特征图的个数）以lenet中的参数为示例：layer{name:"conv1
hellocsz·2019-09-21 00:45

(八) TensorFlow实现AlexNet 卷积网络模型

2模型结构第一段卷积(conv1)中，AlexNet使用96个11*11卷积核对输入的224*224大小且深度为3的图像进行滤波操作，
Alex0Young·2019-08-14 11:03

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（十）：ResNet101网络结构

ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(
lockonlxf·2019-05-21 09:00

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（九）：ResNet50网络结构

ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(
lockonlxf·2019-05-21 09:15

感受野的计算

net_struct={'alexnet':{'net':[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0]],'name':['conv1
breeze_blows·2019-05-16 15:11

海思Hi3519A NNIE开发中mobilenet-ssd模型转换过程中遇到的坑

（dw）的prototxt如下通过group来实现（代码中就是输入的8个featuremap经过分8组，每组各和一个卷积核做卷积运算，最后运算输出还是8个featuremap）layer{name:"conv1
Goodbye despair·2019-04-15 15:28

pytorch 模型部分参数的加载

如果对预训练模型的结构进行了一些改动，在训练的开始前希望加载未改动部分的参数，如将resnet18的第一层卷积层conv1的输入由3通道改为6通道的new_conv1，将分类层fc的1000类输出改为2
genous110·2019-02-20 15:48

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小

conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)inputs=torch.Tensor([[[
qq_30468133·2019-02-19 15:53

深度学习(Pytorch) 卷积神经网络训练 fashion mnist

FashionMnist论文给出的网址下载数据集：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist网络结构包括输入层，两个卷积层，全连接层和输出层，下面是详细信息Net((conv1
RYAN-LZ·2019-02-11 00:39

CNN输出数据维度计算公式

输入图片大小：WxWFilter大小：FxFStride：SPadding：P输出图片：NxNN=(W-F+2*P)/S+1另：对于一个28*28的数组，输入数据首先连接1个卷积层和一个池化层，conv1
一_月·2019-01-15 21:49

CNN FLOPs数计算

1MAC=2FLOPs1次MAC=2Flops吧，卷积乘法+卷积乘法自后所有数相加（所有数-1，如果有bias正好+1抵消）例子：resnet18算flops，只计算卷积，没考虑relu，bn，add这些conv1
ForABiggerWorld·2018-12-24 22:43

Pytorch学习笔记_1_尝试自己搭建一个AlexNet用来分类，并进行训练

一、关于AlexNetAlexNet的结构论文中的结构如下：Input(224x224x3)（1）Conv1(96x55x55)（2）MaxPool1(96x27x27)（3）Conv2(256x27x27
MortimerLi·2018-12-12 17:35

tensorflow使用tf.keras.Mode写模型并使用tf.data.Dataset作为数据输入

tf.data.Dataset类型的变量,直接传入由tf.keras.Model构成的模型进行model.fit即可,例如:a=tf.keras.layers.Input(shape=(368,368,3))conv1
MatthewHsw·2018-11-07 21:25

基于caffe的模型压缩

裁剪、量化和蒸馏是常用的三种方式，本文将介绍其中的前两种方法.1.裁剪看下在Mnist数据集训练精度达99%的LeNet网络的滤波器权重,conv1第一个和fc2第一个，
迷若烟雨·2018-11-02 17:51

ImageNet打造自己的图像识别

卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc
莫凡的博客·2018-10-24 04:29

caffe学习笔记2--卷积层和池化层、激活函数、全连接层的编写

layer{name:“conv1”type:“Convolution”top:“conv1”bottom:“data”#跟数据层的输出相对应，表示输入的数值的属性，因为在数据层中输出的是data属性，
鬼夫子·2018-10-16 23:16

NCNN（2）--网络结构文件.param解析

LeNet"layer{name:"data"type:"Input"top:"data"input_param{shape:{dim:1dim:1dim:28dim:28}}}layer{name:"conv1
零尾·2018-10-09 16:06

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution代码详解

conv1=_conv_layer(image,32,9,1)conv2=_conv_layer(conv1,64,3,2)conv3=_conv_layer(conv2,128,3,2
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:54

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution代码详解

conv1=_conv_layer(image,32,9,1)conv2=_conv_layer(conv1,64,3,2)conv3=_conv_layer(conv2,128,3,2
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-31 00:54

简谈caffe中的LRN层

ＬＲＮ层的作用是对局部区域进行归一化，对响应比较大的值变得更大，对响应比较小的值抑制．先看一下ｃａｆｆｅ的代码可以看到四个参数．layer{name:"norm1"type:"LRN"bottom:"conv1
hjxu2016·2018-08-18 15:35

Residual Network - Python

Zero-paddingpadstheinputwithapadof(3,3)Stage1:The2DConvolutionhas64filtersofshape(7,7)andusesastrideof(2,2).Itsnameis"conv1
Xwei1226·2018-08-14 20:12

Tensorflow 一边训练一边验证（training and validation）

conv1=tf.layers.conv2d
董煎饼·2018-07-20 11:13

如何使用TensorFlow在自己的图像数据上训练深度学习模型

卷积层分为五个部分，共13层，即图中的conv1~conv5。还有全连接层fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层总共16层，因此被称为VGG16。如果要将VGG16的结构
全部梭哈一夜暴富·2018-06-25 17:26

浅谈Tensorflow由于版本问题出现的几种错误及解决方法

TypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype'_Message'instead.S：由于tf.concat的问题，将tf.concat(1,[conv1
Tsingzao-于廷照·2018-06-13 15:07

使用Tensorflow来读取训练自己的数据（二）

importtensorflowastfdefinference(images,batch_size,n_classess):#conv1,shape=[kernelsize,kernelsize,channels
小哥哥th·2018-05-10 11:38

pytorch 模型部分参数的加载

如果对预训练模型的结构进行了一些改动，在训练的开始前希望加载未改动部分的参数，如将resnet18的第一层卷积层conv1的输入由3通道改为6通道的new_conv1，将分类层fc的1000类输出改为2
lxx516·2018-04-28 14:46

pytorch学习笔记-mnist

下面详细解释各层：conv1层：输入channel=1，输出chanael=10，滤波器5*5maxpooling=2*2conv2层：输入channel=10，输出cha
xz1308579340·2018-03-11 22:44

深度学习总结（lecture 4）LeNet5

lecture4：LeNet5（1998）目录lecture4：LeNet5（1998）目录1、LeNet5模型1、LeNet5模型Conv1:f=[5,5],s=[1,1],padding=’valid
九方先生·2018-02-27 20:14

机器学习入门（四）：关于卷积运算量和参数数量的计算

I*J*M*N*K*LIJ为卷积核大小MN为卷积之后输出特征的大小K表示输入通道个数L表示输出通道个数（这里的通道数可以理解为单样本特征图的个数）以lenet中的参数为示例：layer{ name:"conv1
crazyeden·2018-01-24 22:14

用卷积对心音进行分类的总结1

batch,n_w,n_c]，相对于2d少了高度n_h）：如下：tf.nn.conv1d（），tf.layers.max_pooling1d（）input_tmp=input_data###第一层卷积conv1
dengyishu·2018-01-17 20:13

Alexnet学习笔记

一、Alexnet结构：输入图片尺寸227*227*3、5个卷积层、3个全连接层、输出1000类1、conv1：3*11*11*96，步长为4，RELU；pooling1：3*3，步长为2；LRN；输出为
南极的瞪眼鱼·2018-01-10 10:52

卷积步长strides参数的具体解释

conv1=tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')这是一个常见的卷积操作，其中strides=
deeplearningfeng·2017-11-16 14:28

Faster RCNN训练出现问题：Matlab版本训练

Zeiler_conv5"input:"data"input_dim:1input_dim:3input_dim:224input_dim:224state{phase:TEST}layer{name:"conv1
dp_research·2017-11-13 21:58

卷积神经网络CNN-高级

我们会依据这个公式来提取特征图：【img_size-filter_size】/stride+1=new_feture_sizeINPUT：224×224×3（RGB图像）,实际上会经过预处理变为227×227×3的大小；CONV1
大树先生的博客·2017-08-28 09:26

深度神经网络之2.0 AlexNet

image.pngconv1阶段DFD（dataflowdiagram）：图中有个问题是在这一层的conv1就已经有group:2的属性了，这里并没有写上。
单人远行·2017-08-03 16:00

caffe中train_val.prototxt和deploy.prototxt转换 ResNet_18_deploy.prototxt

:"data"type:"Input"top:"data"input_param{shape:{dim:10dim:3dim:224dim:224}}}layer{bottom:"data"top:"conv1
dp_research·2017-05-04 11:04

TensorFlow学习笔记（7）--实现卷积神经网络（同(5),不同的程序风格）

data/',one_hot=True)print("MNISTready")n_input=784#28*28的灰度图，像素个数784n_output=10#是10分类问题#权重项weights={#conv1
零尾·2017-03-15 20:32
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