convolution 第11页

计算机视觉-卷积神经网络基础(paddle学习笔记)

让机器学会如何去“看”识别图像总的物体检测出物体所在位置对目标物体进行追踪理解并能描述图像里面的场景和故事最基本的子任务：a.图像分类b.物体检测c.图像语义分割d.实例分割卷积神经网络基础主要内容卷积（Convolution

tuohai teng·2022-11-12 17:12

深度学习之空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)

空洞卷积Convolutionwithholes是在标准的卷积映射（convolutionmap）里注入空洞，以此来增加感受野（receptionfield），捕获多尺度上下文信息。空洞卷积实际卷积核大小K：K=k+(k-1)(r-1)k为原始卷积核大小;r(dilationrate)为空洞卷积参数空洞率---kernel的间隔数量，标准卷积r=1。当r=2时，3×3卷积核尺寸扩大为3+(3-1)

maly_Sunshine·2022-11-10 07:32

李宏毅深度学习--卷积神经网络

datawhalechina.github.io/leeml-notes视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef下面这张图展示了CNN的全过程：-convolution

Rachale_·2022-11-06 14:21

李宏毅机器学习笔记——卷积神经网络

卷积神经网络为什么CNN来做图片识别CNN的整体框架卷积Convolution最大池化MaxPooling压平FlattenCNNinKerasCNN学习了什么DeepDreamCNN的应用为什么CNN

Brandon1017·2022-11-06 14:50

最简单用TensorFlow实现CNN（cifar10数据集）

前面特征提取的部分可以概括为CBAPD，C表示卷积（convolution），B表示批标准化（batchnormalization），A表示激活（activation），P表示池化（pool），D表示（

全栈O-Jay·2022-11-05 22:41

CNN的实现与可视化

如下图所示，网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

fakerth·2022-11-05 10:59

ReLU函数简介

首先看网络结构描述的形式：layer{ name:"conv1" type:"Convolution" bottom:"data" top:"conv1" param{ lr_mult:1 } param

rocling·2022-11-04 13:05

深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层

深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层文章目录深入理解CNN卷积层、池化层、全连接层卷积层(Convolution)池化层(Pooling)全连接层(Fullyconnected)全连接层到底什么用？

Bingogo.cn·2022-11-04 13:33

yolov5-6.1 RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

错误信息：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate26.00MiB(GPU0;2.00GiBtotalcapacity;745.25MiBalreadyallocated;0bytesfree;788.00MiBreservedintotalbyPyTorch)原因：运行时错误：CUDA显卡内存不足解决方法：尝试减小输入的Batch-size，我多次

佪眸伊笑·2022-11-02 15:12

神经网络卷积层以及池化层介绍

你回到了你的家·2022-11-01 11:54

脑电时频分析II：时频分析

前言：为什么需要做时频分析脑电信号为非平稳信号，不能直接使用傅里叶变换进行操作时频分析将连续数据划分为一个个小片再做傅里叶变换谱分析不能反映各个频段能量随时间的变化1、时频分析的原理——卷积（Convolution

行秋即离·2022-10-31 18:09

语音论文阅读(Conformer：基于卷积增强的Transformer语音识别模型)

论文：Conformer:Convolution-augmentedTransformerforSpeechRecognition摘要：讲了基于CNN和Transformer的语音识别模型表现比以RNN

尚歌·2022-10-27 18:35

卷积（Convolution）（三）

可分离卷积（SeparableConvolution）可分离卷积提出背景传统的卷积神经网络在计算机视觉领域已经取得了非常好的成绩，但是依然存在一个待改进的问题—计算量大。当卷积神经网络应用到实际工业场景时，模型的参数量和计算量都是十分重要的指标，较小的模型可以高效地进行分布式训练，减小模型更新开销，降低平台体积功耗存储和计算能力的限制，方便部署在移动端。因此，为了更好地实现这个需求，在卷积运算的基

不负韶华ღ·2022-10-25 17:34

卷积（Convolution）（一）

标准卷积卷积提出背景在全连接网络中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如下图所示，28x28的输入数据被展开成为784x1的数据作为输入。这样往往会存在如下两个问题：1、输入数据的空间信息被丢失。空间上相邻的像素点往往具有相似的RGB值，RGB的各个通道之间的数据通常密切相关，但是转化成1维向量时，这些信息被丢失。如下图所示，空间位置相邻的两个点A和B，转化成1维向量后并没有体

不负韶华ღ·2022-10-25 17:03

傅里叶变换（二）—— 卷积 Convolution

【参考资料】1.万门大学：傅立叶变换、拉普拉斯变换与小波变换【傅里叶变换系列博客】1.傅里叶变化（一）——复数2.傅里叶变换（二）——卷积3.傅里叶变换（三）——傅里叶变换1什么是卷积先给出卷积的定义（图源自维基）：(f∗g)(x)=∫f(t)g(x−t)dt(f*g)(x)=\intf(t)g(x-t)dt(f∗g)(x)=∫f(t)g(x−t)dt理解卷积的意义，结合例子——计算粮仓中粮食的存

江湖留名·2022-10-25 17:32

课程笔记：卷积Convolution和转置卷积ConvTranspose

卷积Convolution：分为3种：（一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积）1）一维卷积2）二维卷积3）三维卷积一维卷积：卷积核只在一个方向上滑动二维卷积：卷积核在横轴和纵轴两个方向上滑动三维卷积

笨笨同学·2022-10-25 17:01

卷积（Convolution）

目录一，线性卷积1，连续卷积2，离散卷积3，卷积的性质（1）交换律（2）结合律（3）分配律（4）数乘（5）微分二，周期卷积三，循环卷积四，高斯卷积五，滤波器一，线性卷积1，连续卷积设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，作积分可以证明，关于几乎所有的实数x，上述积分是存在的。这样，随着x的不同取值，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为函数f与g的卷积，记为h(x)=(f*g)(x)对于二

csuzhucong·2022-10-25 16:30

卷积convolution，卷积反向传播BP of convolution，反卷积详解DeConv / TransposeConv

1.卷积1.1卷积gifNopadding,nostridesArbitrarypadding,nostridesHalfpadding,nostridesFullpadding,nostridesNopadding,stridesPadding,stridesPadding,strides(odd)已nopadding，nostride为例，具体来看，卷积可以解释如下图下图中O即为卷积所对应的输

sgx_hit·2022-10-25 16:57

卷积（Convolution）（二）

转置卷积（TransposeConvolution）转置卷积提出背景通常情况下，对图像进行卷积运算时，经过多层的卷积运算后，输出图像的尺寸会变得很小，即图像被约减。而对于某些特定的任务（比如：图像分割、GAN），我们需要将图像恢复到原来的尺寸再进行进一步的计算。这个恢复图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample），如下图所示。上采样有多种方式，常见的包括：最近邻

不负韶华ღ·2022-10-25 16:56

图卷积神经网络(GCN)综述与实现（PyTorch版)

一、图卷积神经网络介绍1.1传统图像卷积卷积神经网络中的卷积(Convolution)指的是在图像上进行的输入和卷积核之间离散内积运算，其本质上就是利用共享参数的滤波器，通过计算中心值以及相邻节点的值进行加权获得带有局部空间特征的特征

快乐小虎鲸biubiu·2022-10-23 09:30

计算机视觉理论笔记 (4) - 图像质量和增强 (Image Quality & Enhancement)

Enhancement总览失真(distortion)和质量标准清晰度/锐度(Sharpness)图片缩放(调整大小)下采样(sub-sampling)带限滤波器(BandLimitedFilter)滤波器+下采样卷积(convolution

王踹踹·2022-10-17 07:59

Deformable Convolution（形变卷积操作）

参考链接形变卷积提出——DeformableConvolutionalNetworks在标准卷积操作中，卷积核作用区域始终为中心点周围标准卷积核大小的矩形区域内（如下图a所示），而形变卷积则可以改变卷积核的作用像素点（如下图b，c，d所示，其中b的偏置量随机；c，d为固定偏置量）。形变卷积的具体计算：1、标准卷积计算：Inputfeaturemap（batch,H,W,C）→offsetfield

张好好-学习·2022-10-16 07:02

可变形卷积Deformable Convolution Net（DCN）理解

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.06211相关代码（非官方）：https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2/tree/529abbbe9b81e852d272220c855255fd631c43c61.为什么做DCN传统的卷积采用固定尺寸的卷积核，不能很好地适应几何形变2.什么是DCN可形变卷积，卷积核的形状是

scut_salmon·2022-10-16 07:00

可变性卷积（Deformable Convolution network）系列论文学习

DeformableConvolutionnetwork0.摘要iccv2017作者觉得传统的卷积感受野太小了，如果进行pooling减少图片的尺寸，在进行卷积肯定会损失很多信息，论文太偏理论，比较难阅读，但是代码写的不错。可变性卷积和空洞卷积有点类似，从周围的像素点中提取信息。作者一共提供了两种新的方法：可变性卷积和可变性池化（原理都是一样的）1.可变形网络1.1可变形卷积b中的图是学习后的产生

Diros1g·2022-10-16 07:58

Deformable Convolution（可变形卷积）代码解析（有错误，修改中）

目录基本原理代码解读Offsets转换双线性插值参考基本原理本文主要从代码的角度解析下deformableconvolution的原理，因为在看代码的时候各种transpose、stack、tile、reshape操作，看了一会维度就搞晕了，因此将过程注释一下方便理解，本文以keras实现GitHub-kastnerkyle/deform-conv:DeformableConvolutioninT

00000cj·2022-10-16 07:24

可变形卷积Deformable convolution过程学习记录

可变形卷积Deformableconvolution过程学习记录首先，特征图要经过两条路径，一条学习offset，一条根据offset实现可变形卷积。我们可以从可变形卷积的最终结果倒退整个过程。根据论文内容，以3x3卷积为例，标准的3x3卷积核就是3x3的正方形感受野，而可变形卷积，卷积核的采样位置是“变形的”，是不固定位置的。从标准卷积到可变形卷积很明显需要一个偏移来引导卷积核采样位置去变性。如

张好芒·2022-10-16 07:50

Deformable Convolution 可变形卷积

可变形卷积概念出自2017年论文：DeformableConvolutionalNetworks 顾名思义，可变形卷积的是相对于标准卷积的概念而来。(a)一个经典的3×33\times33×3卷积，每一个卷积输入的都是绿色的部分。(b)DeformableConvolution，虽然也是做这九个点的卷积，但是这个卷积具体采在这个像素的位置是可以变化的，所以叫做deformable。那么变形的

蓝子娃娃·2022-10-16 07:17

matlab 加入高频噪声_Wavelet Integrated CNNs提高图像分类的噪声鲁棒性

WaveletIntegratedCNNsforNoise-RobustImageClassification，CVPR2020本文主要选自CSIG-CVPR2020论文交流学术报告会上QiufuLi的报告深度学习中的下采样（max-pooing,average-pooling,strided-convolution

Rhokois Phisolis·2022-10-11 23:44

cnn系列文章四 --池化层和简单卷积网络示例

cnn系列文章三--padding和strides详解一句歌词继续中:《霜雪千年》苔绿青石板街斑驳了流水般岁月小酌三盏两杯理不清缠绕的情结典型的卷积神经网络convolution(Conv)卷积层pooling

墨氲·2022-10-10 12:44

全连接神经网络、卷积神经网络

全连接神经网络、卷积神经网络前言全连接神经网络介绍结构损失函数梯度下降链式法则反向传播总结卷积神经网络背景结构卷积(Convolution)池化(MaxPooling)激活机制Example:风格迁移前言刚开始学习机器学习没多久

Yruner·2022-10-05 08:12

一维卷积与二维卷积：Conv1d与Conv2d详解

Codefmeister·2022-10-01 07:13

RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

一、报错代码#报错代码Traceback(mostrecentcalllast):File"train_plate.py",line691,inmain(opt)File"train_plate.py",line588,inmaintrain(opt.hyp,opt,device,callbacks)File"train_plate.py",line382,intrainpred=model(im

五小白·2022-09-30 07:53

动态卷积 Dynamic convolution

每周汇报，实属不易。近期学习了关于动态卷积的相关内容，写成一个小节，帮助理解什么为动态卷积。内容较为宽泛，若想学习细节知识，可以参考论文。和知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141868898?from_voters_page=true首先看到的是这篇ICLR2022年的文章：omnidimensionaldynamicconvolution但为了理解这一篇文章，

Code坑似海·2022-09-30 07:07

第七章卷积神经网络——整体结构&卷积层&池化层&卷积层和池化层的实现&CNN的实现

卷积神经网络（CNN）被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础*基于全链接层（Affine层）的网络的例子：*基于CNN的网络例子：CNN中新增了Convolution

桃桃tao·2022-09-29 16:53

Conformer阅读笔记

论文：《Conformer:Convolution-augmentedTransformerforSpeechRecognition》摘要基于transformer和卷积神经网络cnn的模型在ASR上已经达到了较好的效果

44070509·2022-09-29 07:04

【神经网络与深度学习】卷积神经网络 ① 卷积 ② 互相关 ③ 卷积层和池化层 ④ 四种典型的卷积网络 ⑤ 转置卷积 ⑥ 空洞卷积 ⑦ 微步卷积

文章目录一、全连接前馈神经网络的缺陷二、卷积神经网络①卷积（Convolution）（1）一维卷积（2）二维卷积（3）卷积的变式==（4）卷积计算公式==（5）宽卷积，窄卷积和等宽卷积②互相关（Cross-Correlation

Bessie_Lee·2022-09-29 07:34

cnn输出每一类的概率matlab,[Deep Learning]两层CNN的MATLAB实现

这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol

楚予微茫·2022-09-28 12:37

卷积神经网络NIN

1.概述在传统的CNN网络中，使用卷积（Convolution）操作来提取感受野中的特征，卷积操作是由一个线性变换与非线性激活函数组成，为了能增强CNN网络的局部辨识能力，2014年NetworkInNetwork

zhiyong_will·2022-09-25 07:49

简单易懂--可形变卷积deformable convolution

可形变卷积解决什么问题？1.很多目标物体的形状不是固定的，比如纸袋子，再比如动物跑跳、睡觉情况下会有不同的形状，简言之，目标除了光照、位置会发生变化，还有形变！传统CNN对应位置采用固定的系数去卷积，对于形变物体就会缺少建模和表达能力，所以需要可形变卷积！什么是可形变卷积？下图当中a是普通卷积；b,c,d是可形变卷积，可以看到不是固定对应位置的卷积；每个待卷积的点的位置会发生偏移！且偏移不固定！这

Jumi爱笑笑·2022-09-22 21:09

2021-06-23 各种经典卷积神经网络总结

分组卷积(Groupconvolution)2.1组卷积案例12.2组卷积案例2——Resnext2.3ShuffleNet3、转置卷积(TransposedConvolution)4、1×1卷积(1×1Convolution

没有头发的小白·2022-09-22 21:28

深度学习之 DCN（Deformable Convolution）-可变形卷积

Paperlink:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV_2017_paper.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1703.06211Codelink:https://github.com/msracver/Deformable

奔跑的大西吉·2022-09-22 21:26

Deformable Convolution Networks 代码思路及解析

最近在看一篇CV任务中的Attention机制综述时，觉得其中一篇于2017年发表在CVPR上的DeformableConvNets很有意思，觉得文章中思路及公式都是清晰明了，在Github上找了份PyTorch代码时，嗯……发现事情并不简单。终于在拜读大佬的deformableconvolution可变形卷积（4uiiurz1-pytorch版）源码分析和一篇文章为你讲透双线性插值后，清楚了一二

Strange_Gu·2022-09-22 21:24

Deformable Convolution 关于可变形卷积

Abstract如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。这两种方法都有很大的局限性：几何形变被假设是固定和已知的，这是一种先验信息，用这些已知的形变去处理未知的形变是不合理的；手工设计的特征或算法无法应对过度复杂的形变，即使该形变是已知的。近年来，CNNs在计算机

Bruce_0712·2022-09-22 21:53

可变形卷积（Deformable Convolution）

可变形卷积前言：一、可变形卷积1.原文摘要（Abstract）2.可变形卷积前言：之前分了两次将深度学习中常用的各种卷积操作进行了汇总介绍，具体包括标准2D卷积、1×1卷积、转置卷积、膨胀卷积、深度卷积以及可分离卷积和分组卷积，之前在读文献时碰巧见过还有一个可变形卷积，这种卷积方式可以更好的根据目标本身的形状进行特征提取。这篇文章主要目的是为了学习理解可变形卷积，以便后面实验使用。原文链接：htt

NorthSmile·2022-09-22 21:22

Keras深度学习实战（23）——DCGAN详解与实现

从之前的相关学习中，我们已经知道，使用卷积神经网络(Convolution

盼小辉丶·2022-09-19 07:28

DeepLabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文解读

Introduction这篇文章是DeepLab系列文章的第三篇，也可以说是DeepLabv3.这篇文章主要是对DeepLab系列的不断改进，在介绍这篇文章之前，我们先来看一下DeepLab系列论文的大致内容。DilatedConvolutionDilatedConvolution，也可以叫做空洞卷积，最早在文章Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvo

心态已炸_沉迷学习·2022-09-15 13:14

语义分割 DeepLabv3--Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/1706.05587v1代码还没开源本文主要还是在DeepLab基础上进一步完善。一个是加入Multigrid，第二个是改进AtrousSpatialPyramidPooling，加入image-levelfeaturesencodingglob

O天涯海阁O·2022-09-15 13:44

【语义分割—Deeplab V3】Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

论文翻译RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation摘要本文中，我们再次讨论atrous卷积，一个调整卷积核感受野的强大工具，并且可以控制深度卷积神经网络计算得到特征的分辨率，应用在图像语义分割上。为了处理在多尺度条件下的语义分割难题，我们设计了级联和并行的atrous卷积模块，采用多种不同的孔洞步长来获取多尺度的内容信息。除此之外

gkm0120·2022-09-15 13:37

【读点论文】deeplabv3 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation-ASPP

RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation多尺度速度的级联或并行卷积的模块来捕获多尺度上下文，为了解决多尺度目标分割的问题AtrousSpatialPyramidPoolingmodule：Atrous空间金字塔池模块该模块探测多个尺度的卷积特征，使用图像级特征编码全局上下文，进一步提高性能tips：提出的“DeepLabv3”系

羞儿·2022-09-15 13:37

DeepLab-v3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation目前的问题：当前DCNN在语义分割的两个挑战：1由连续池化操作或卷积所导致的特征分辨率降低，这使得DCNNs能够在不断增加的抽象特征表示中学习。然而，这种局部图像变换的不变性可能会妨碍密集的预测任务，因为在这些任务中需要详细的空间信息。2另一个困难来自存在多个尺度的物体相关工作：1.为解决

用GAN得有GPU·2022-09-15 12:27

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