convolution 第4页

RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution问题解决

问题：使用YOLOv5训练模型时，报错RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution原因：设置的批大小batch-size过大解决方法：根据自己显卡的显存（通过nvidia-smi查看），降低batch-size，惯例是设置成2的幂次方（当然，不是2的幂其实也无妨）

NOAHCHAN1987·2023-04-10 20:44

CUDNN入坑指南（0）卷积算法实现类型

cuDNN目前提供以下几种卷积算法的实现方式[1]CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM该实现方式将卷积隐式转换成矩阵乘法，完成计算。

NoNNus·2023-04-08 11:23

机器学习理论杂记

Adam2BoundingBoxRegression3最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）4SoftMax5Transformer6self-attention与Transformer补充7Backpropagation反向传播8Convolution-CNN

椰子奶糖·2023-04-07 18:17

Tensorflow学习笔记：CNN篇（4）——CIFAR-10数据集LeNet实现（Keras版）

fromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequential,load_modelfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flatten,Convolution2D

Laurenitum·2023-04-05 13:25

7.1、Convolution Neural Network (CNN)

ConvolutionNeuralNetwork(CNN)MNISTCNN,gpu,deepnetwork,dropout,ensembles结果达到接近人肉眼识别水平：9,967/10,000识别正确以下是误识别的图片右上角为标签，右下角为识别图像其中很多对于人肉眼都不容易识别，之前的神经网络，相邻层之前所有的神经元都两两相连。输入层：图像像素值输出层：0-9CNN结构很不一样,输入是一个二维的

遇见百分百·2023-04-04 21:28

《PyTorch深度学习实践8》——卷积神经网络-基础篇（Basic-Convolution Neural Network）

目录一、卷积层1.卷积层理解2.卷积层参数二、池化层三、MNIST分类1.网络结构2.CPU版本3.GPU版本一、卷积层1.卷积层理解假如我们有一张图像，RGB三通道，我们对每个通道都用一个卷积核，就可以得到三个通道的特征图，之后我们可以将这三个特征图进行简单叠加，就可以得到一张特征图。如下所示：我们也可以这样表示：也就是说，我们有一张n∗5∗5n*5*5n∗5∗5的图像，可以用一个n∗3∗3n*

☆下山☆·2023-04-02 00:59

《PyTorch深度学习实践9》——卷积神经网络-高级篇（Advanced-Convolution Neural Network）

一、1∗11*11∗1卷积由下面两张图，可以看出1∗11*11∗1卷积可以显著降低计算量。通常1∗11*11∗1卷积还有以下功能：一是用于信息聚合，同时增加非线性，1∗11*11∗1卷积可以看作是对所有通道的信息进行线性加权，即信息聚合，同时，在卷积之后可以使用非线性激活，可以一定程度地增加模型的表达能力；二是用于通道数的变换，可以增加或者减少输出特征图的通道数。二、InceptionModule

☆下山☆·2023-04-02 00:17

MLP-Mixer论文与代码阅读

MLP-Mixer思路网络结构代码idea没有采用convolution以及attention的网络结构，纯粹使用MLP作为主要架构。

黑洞是不黑·2023-04-01 07:55

Dilation convolution

假设kernelsize为k，dilation为d，则加上dilation后的kernelsize为d*(k-1)+1，可以这么理解：原始的kernel，相邻两个元素之间的stride变为d。例如k=3，d=2，则相邻两个元素相隔2，kernelsize变成2*(3-1)+1=5。

漫彻思特·2023-03-29 23:38

pytorch-DeformableConvolution可形变卷积：pytorch自定义网络实现

https://github.com/1zb/deformable-convolution-pytorchhttps://github.com/oeway/pytorch-deform-convPytorch

知识在于分享·2023-03-29 14:57

python多输入识别_python-用于多位数识别的Keras

我正在尝试通过Keras(theano后端)中的一些练习来了解CNN.我无法拟合以下模型(错误：AttributeError：’Convolution2D’对象没有属性’get_shape’).此数据集是来自

一口闰心·2023-03-29 03:54

多模态----MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video

无意识积累中·2023-03-29 01:22

Task03：字符识别模型

0.CNN原理和发展CNN由卷积（convolution）、池化（pooling）、非线性激活函数（non-linearactivationfunction）和全连接层（fullyconnectedlayer

英文名字叫dawntown·2023-03-26 08:20

2018-04-09 第二周

多隐层的神经网络很难直接使用BP算法进行直接训练，因为反向传播误差时往往会发散，很难收敛CNN节省训练开销的方式是权共享weightsharing，让一组神经元使用相同的权值主要用于图像识别领域卷积（Convolution

朝着他们笑·2023-03-24 08:11

图卷积网络(GCN)原理解析

前言GraphConvolutionalNetworks涉及到两个很重要的概念：graph和Convolution。

花枝俏土豆·2023-03-20 10:53

“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误的解决办法

最近在使用TF2.0,运行程序时出现以下错误：Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize.sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.[Op:Conv2D]一开始怀疑是CUDA和CuDNN配置错误。反复试验后发现可能是GPU内存

遇事不决_可问春风_·2023-03-18 21:19

【读点论文】DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

DetectoRS:DetectingObjectswithRecursiveFeaturePyramidandSwitchableAtrousConvolutionAbstract许多现代的物体探测器都是通过观察和思考两遍的机制表现出出色的性能。在本文中，本文在目标检测的主干设计中探讨了这种机制。在宏观层面，本文提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层。在微观

羞儿·2023-03-09 11:27

一文看懂卷积运算（convolution）与互相关运算（cross-correlation）的区别

阿_旭·2023-03-08 22:09

对话involution一作：它名字很“内卷”，实力却超越了卷积和自注意力

李铎表示，involution比convolution（卷积）更高效，比self-attention（自注意力）更简单。作者|李铎编辑|陈彩娴来源|AI科技评论本文是对我们CVPR2021被接收的文章

人工智能与算法学习·2023-02-24 15:46

Involution-Convolution

卷积（Convolution）卷积神经网络一直都是计算机视觉任务的标配。

studyeboy·2023-02-24 15:46

论文阅读笔记：内卷involution《Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition》

论文阅读笔记：内卷involution《Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition》背景InvolutionInvolution与self-attention的关系实验本笔记是根据论文和作者的论文讲解视频理解而写的，中间可能会存在理解偏差，望大佬们指正论文链接：https://arxiv.org/abs/210

为啥不能叫小明了·2023-02-24 15:16

CVPR 2021 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition

动机卷积操作具有两个显著特性，即spatial-agnostic和channel-specific。spatial-agnostic：图像所有位置都使用同一个卷积核，实现了平移不变性。但它剥夺了卷积核在不同空间位置采用不同视觉模式的能力，从而限制了卷积核提取特征的的能力。此外，它还限制了卷积的感受野，对识别小目标或者模糊图像构成了挑战。channel-specific：每个channel都提取不同

smile909·2023-02-24 15:45

卷积操作改进之Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition

Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/frxyq3#FVXRR文章目录Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition前言具体实现文章动机传统卷积I

有为少年·2023-02-24 15:15

改进YOLO系列 | CVPR 2021 | Involution：超越convolution和self-attention的神经网络算子

CVPR2021|Involution：超越convolution和self-attention的神经网络算子论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06255v2.pdf代码地址

迪菲赫尔曼·2023-02-24 15:44

基于Java机器学习自学笔记（第81-87天：CNN卷积神经网络的入门到全代码编写）

目录1.CNN的基本概念1.1CNN的诞生环境1.2传统全连接神经网络的不足1.3卷积(Convolution)1.4池化(Pooling)1.5卷积的神经网络的权值共享与限制连接1.6卷积的神经网络的处理流程

LTA_ALBlack·2023-02-23 07:54

CNN 卷积神经网络

文章目录9、CNN卷积神经网络9.1Revision9.2Introduction9.3Convolution9.3.1Channel9.3.2Layer9.3.3Padding9.3.4Stride9.4MaxPooling9.5ASimpleCNN9.5.1GPU9.5.2Code19.5.3Exercise9.5.4Code29.6GoogLeNet9.6.1InceptionModule9

LeoATLiang·2023-02-22 09:47

Dynamic Region-Aware Convolution论文解读

DRConv(CVPR2021)本文提出了一种动态区域感知卷积DynamicRegion-AwareConvolution(DRconv)算法。它可以自动地将多个卷积分配给特征表示相似的空间区域，在local动态卷积的基础上引入了空间维度的分组。在提升性能的同时，还维持了一定的空间不变性。引言当前主流的标准卷积是在空间域上进行滤波器共享实现的(即同一个卷积通道)，因此想要提取更丰富的信息只能通过增

Mr.小蔡·2023-02-22 07:51

CVPR 2020| Dynamic Convolution动态卷积(keras实现)

微软研究院DynamicConvolution:AttentionoverConvolutionKernelspaper:https://arxiv.org/abs/1912.03458摘要轻量级权重卷积神经网络（CNN）由于其较低的计算预算限制了CNN的深度（卷积层的数量）和宽度（通道的数量），因此性能下降，导致特征表达能力有限。为了解决这个问题，提出了动态卷积，一种在不增加网络深度或宽度的情况

xdhe1216·2023-02-22 07:50

ConvBERT: Improving BERT with Span-based Dynamic Convolution稿

类bert的语言模型是当下几乎所有nlp任务都会运用到的基本模型，他在大规模的无标签的语料上进行预训练，然后在下游任务微调。他是由transformer的encoder构成的。因此，训练这个模型，需要大量的计算资源。人们开始研究如何降低计算资源的消耗，有模型压缩，蒸馏等等方法。之前有论文发现bert中的某些注意力头只学习局部依赖，那么完全就没必要使用selfattention的方法来学习这些依

Tyyy`·2023-02-22 07:49

【论文阅读】Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels（CVPR2020）

AttentionoverConvolutionKernels（CVPR2020）论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.03458代码地址：https://github.com/kaijieshi7/Dynamic-convolution-Pytorchhttps

络小绎·2023-02-22 07:46

（二）动态卷积之Dynamic Convolution

代码地址：code论文题目：DynamicConvolution:AttentionoverConvolutionKernels论文地址：paper目录前言DynamicConvolution解决的问题动态感知机DynamicConvolution结构实验结果DynamicConvolution代码实现(Pytorch)参考前言动态卷积现在的诸多task中，普遍需要capacity较大的模型，而随

Billie使劲学·2023-02-22 07:43

Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

摘要文章提出的动态卷积能够根据输入，动态地集成多个并行的卷积核为一个动态核，可以提升模型表达能力而无需提升网络深度与宽度。通过简单替换成动态卷积，MobileNetV3-small取得了2.3%的性能提升且仅增加了4%的FLOPS，在COCO关键点检测任务中取得了2.9MAP性能提升。文章地址：DynamicConvolution:AttentionoverConvolutionKernels方法

与光i·2023-02-22 07:41

改进YOLO系列 | Microsoft 团队 | Dynamic Convolution ：自适应地调整卷积参数

动态卷积的卷积核可以根据输入数据进行动态调整，从而提高模型的表达能力。传统的卷积操作是使用静态的卷积核来对输入数据进行卷积操作，而动态卷积核则可以根据输入数据的特征自适应地调整卷积核的形状。这样做的好处是，动态卷积核可以更好地捕捉输入数据中的局部特征，从而提高模型的表达能力。动态卷积核的实现方式有多种，其中一种常见的方法是使用注意力机制（AttentionMechanism）。在这种方法中，输入数

迪菲赫尔曼·2023-02-22 07:39

UniFormer: Unifying Convolution and Self-attention for Visual Recognition

paper链接:https://arxiv.org/abs/2201.09450UniFormer:UnifyingConvolutionandSelf-attentionforVisualRecognition一、引言二、实现细节(一)、LocalMHRA(二)、全局MHR(三)、动态位置嵌入三、框架设计四、实验(一)、图像分类(二)、视频分类(三)、目标检测(三)、语义分割一、引言虽然CNN可

小小小~·2023-02-17 12:35

Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

@cuDnn无法找到算法进行卷积最近在复现一个项目，但是在运行训练文件时一直在报UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution这个问题，搜了一下貌似这个问题很小众，也没看到什么好的解决办法。目前已经尝试过更换cuDNN版本到8.0.3还是会有同样的错误，现在版本为7.6.5,还更改了pytoch版本1.5和1.6都试过了，依旧报错。当前配置情况：a

weixin_43615569·2023-02-07 09:41

nnUnet模型训练时报错：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

跑模型时报错，遂解决记录。这个错误出现原因是模型所需显存过大，GPU显存不足导致的错误，这时需要将batch-size,patch-size改小即可：64-32等。使用如下代码：importnumpyasnpimportpickleaspklfrombatchgenerators.utilities.file_and_folder_operationsimport*path=r'/home/all

Nimmermehr。·2023-02-07 09:41

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

今天跑YOLOv5-6.1时出现这个问题：RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution网络上有些说是cuda版本不对之类的，但是我比较确定我这个没有问题，因为之前一直都可以弄。后来发现是batch_size弄太大了，调小以后就可以了

PandAiTech_Seven·2023-02-07 09:40

DNCNN结构描述

(ii)Conv+BN+ReLU:对于层2~(D−1)，使用64个3×3×64大小的过滤器，并在convolution和ReLU之间添加b

TTr_第三方·2023-02-06 14:02

卷积神经网络CNN的初理解

CNN新的内容是，出现了卷积层（convolution层）和池化层（pooling层）对比神经网络的学习神经网络中，相邻层的所有

压垮草的骆驼·2023-02-05 13:46

论文推荐：ACMix整合self-Attention和Convolution (ACMix)的优点的混合模型

混合模型ACmix将自注意与卷积的整合，同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文卷积分解与自注意力卷积分解标准卷积:重写为来自不同内核位置的特征映射的总和:这里的：为了进一步简化公式，使用Shift操作的定义:g(p,q)ij可以改写为:由上得出，标准卷积可以概括为两个阶段:在第一阶段，输入特征从某个位置(p,q)核权重进行线性投影。这

·2023-02-05 11:17

2019-05-04 Day13

Day13CNN的实现&CNN可视化&具有代表性的CNN7.5CNN的实现按照Convolution->ReLU->Pooling->Affine->ReLU->Affine->Softmax进行构建代码实现细节上传到

BA蓬莱传说·2023-02-04 16:12

可变形卷积 Deformable Convolution

概念DCNv1DCNv2由输入特征学习得到的偏移量来改变标准卷积的采样位置，类似于attention机制，特征本身包含了需要关注的位置的信息，通过卷积将其提取出来，然后反向作用于特征本身。SE通过通道均值和线性层提取需要关注的层的信息，然后反向作用于层。V1使用卷积给出x，y偏移位置，然后插值提取特征V2除了给出x，y以外还给出额外的权重控制系数w，决定卷积核中某个系数的重要性，取值0~1.另外还

carry_xz·2023-02-03 17:06

1x1卷积、Inception网络、

目录1.1x1卷积(1x1convolution)又称网络中的网络(networkinnetwork)池化层只能压缩图像的宽和高，1x1卷积能压缩通道数量，减少计算成本。

劳埃德·福杰·2023-02-03 08:53

改进YOLOv7系列：当YOLO遇见ACmix结构，自注意力和卷积集成，Self-Attention和Convolution的融合，性能高效涨点

统一使用YOLOv7代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。YOLO系列+ACmix结构结合应用为CSDN芒果汁没

芒果汁没有芒果·2023-02-03 07:40

RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument

tohavethesamedeviceastensorforargument#2‘weight’;butdevice0doesnotequal1(whilecheckingargumentsforcudnn_convolution

chenpan0615·2023-02-02 23:08

轻量级网络ESPNet系列空洞卷积简介

空洞卷积(Dilated/AtrousConvolution)相比原来的正常convolution，dilatedconvolution多了一个hyper-parameter称之为dilationrate

胖虎记录学习·2023-02-02 22:27

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(

Zking~·2023-02-02 18:02

python cnn 实例_在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D

猫球·2023-02-02 12:26

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

2020-NeurIPS-PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/2006.16811Code:基于路径积分的图神经网络卷积与池化图神经网络将传统神经网络的功能扩展到图结构数据。与CNNs类似，图卷积和池化的优化设计是成功的关键。作者借鉴物理学的思想，提出了一种基

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

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