convolution 第9页

opencv编写均值滤波_opencv简单实践5：中值滤波、均值滤波（普通滤波高斯滤波）、边缘提取和磨皮程序...

https://github.com/DawnYue/Convolution练习1中值滤波：读取摄像头图像，并对摄像头图像进行中值滤波输入，灰度图或彩色图2.输出3.中值区域size，3,5,7等#include

weixin_39920415·2022-12-01 15:20

【PyTorch】PyTorch深度学习实践|视频学习笔记|P10-11|CNN

kodoshinichi·2022-11-30 17:53

论文复现——MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models

本次复现的论文是前几天谷歌团队开发出来的MOAT，目前还没有开源，我复现的代码可以在ImageNet或自己的数据集上训练，支持apex混合精度，各种图像增强技术等。原论文：https://arxiv.org/pdf/2210.01820.pdf复现的代码：https://github.com/RooKichenn/pytorch-MOAT文章目录一、MOAT整体结构二、MBConv结构导入需要的库

RooKiChen·2022-11-30 12:47

MOAT: ALTERNATING MOBILE CONVOLUTION AND ATTENTION BRINGS STRONG VISION MODELS

MOAT:ALTERNATINGMOBILECONVOLUTIONANDATTENTIONBRINGSSTRONGVISIONMODELS一、引言二、实现细节(一)、MBConvblock(二)、Transformerblock(三)、ComparingMBConvandTransformerblocks(四)、MOATblock(五)、Macro-levelnetworkdesign三、实验部分

小小小~·2022-11-30 12:16

CVPR'21 | Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

进入公众号，在消息对话框回复【CVPR2021】即可获取CVPR2021最新论文集来源：我爱计算机视觉本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成

深度学习技术前沿·2022-11-29 18:43

CVPR'21 | involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

本文是对我们CVPR2021被接收的文章Involution:InvertingtheInherenceofConvolutionforVisualRecognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启峰和张潼老师的讨论。0概要我们的贡献点简单来讲：（1）提出了一

我爱计算机视觉·2022-11-29 18:12

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

CVPR2021|Involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子论

加勒比海带66·2022-11-29 18:10

PyTorch学习笔记-Convolution Layers与Pooling Layers

1.ConvolutionLayers由于图像是二维的，因此基本上最常用到的就是二维的卷积类：torch.nn.Conv2d，官方文档：torch.nn.Conv2d。Conv2d的主要参数有以下几个：in_channels：输入图像的通道数，彩色图像一般都是三通道。out_channels：通过卷积后产生的输出图像的通道数。kernel_size：可以是一个数或一个元组，表示卷积核的大小，卷积核

柃歌·2022-11-29 11:15

going deeper with convolutions （Googlenet网络解读）

http://www.gageet.com/2014/09203.php这个网址已都经把文章翻译好了，这里主要是说两点：1.Googlenet借鉴了networkinnetwork里的多层感知器结构，也就是convolution

后脑勺·2022-11-29 05:47

深度可分离网络－－》depthwise separable convolution

前言：这里只是对比一下深度可分离网络和标准网络的区别。传统的标准卷积，这是一步完成的。图一（左）代表宽度和高度为，通道数为的特征图，通过个宽度和高度为的卷积核进行特征提取，这里的卷积核的通道都为，最后得到的特征图。这里生成的要把通道为的特征图进行合并，既每一个最后合并为一个的特征图，所以最后得到的是。参数计算：深度可分离卷积：这是分两步计算的传统上是直接使用N个通道的卷积核进行特征提取，再进行组合

ypp1·2022-11-28 17:55

转置卷积（Transposed Convolution）的介绍以及理论讲解

1.转置卷积（TransposedConvolution）论文：Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearning转置卷积（TransposedConvolution）也叫Fractionally-stridedConvolution和Deconvolution，但用的最多的是TransposedConvolution。Deconvolution这个名称是不建

Le0v1n·2022-11-28 15:42

转置卷积Deconvolution/Transposed Convolution

来源转置卷积也成为分数步卷积、反卷积；当需要进行上采样是，可以使用转置卷积，与插值方法相比（Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放），他具有可学习的参数；转置卷积通常用在两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；FCN全卷积网络，由于要对图像进行像素级的

永不言弃的小颖子·2022-11-28 15:12

转置卷积和反卷积（Transposed Convolution/ DeConvolution）

反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图像到

Fighting_1997·2022-11-28 15:27

反卷积/转置卷积：Transposed convolution介绍

反卷积/转置卷积：Transposedconvolution介绍1.上采样（UpSampling）2.正向卷积的实现过程3.用矩阵乘法描述卷积4.反卷积4.1反卷积操作4.2反卷积输入输出尺寸关系Transposedconvolution称为转置卷积，也被称作:"分数步长卷积(Fractionally-stridedconvolution)“和"反卷积(Deconvolution)”.1.上采样（

Airs_Gao·2022-11-28 15:27

上采样(UpSampling)之转置卷积(Transposed Convolution)

文章目录前言转置卷积Pytorch中的转置卷积函数1.参数说明2.代码总结前言对一个较小尺寸的矩阵进行变换，得到较大尺寸矩阵的过程就叫上采样(UpSampling)。在图像分割任务和GAN网络中，上采样都是必不可少的。常用的上采样方式有：插值法，反池化，反卷积（转置卷积），本文着重介绍转置卷积原理和用法。转置卷积卷积不会增大输入矩阵的高宽，输入矩阵在进行卷积操作之后，高宽保持不变或者减小。使用pa

兮xi_酱·2022-11-28 15:23

UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initial

遇到这个问题除了网上说的加代码以外还可以关闭其他占用显卡的程序,重启pycharm再次运行,一般就解决问题.

我们都是路明非·2022-11-27 19:35

FFC-SE: Fast Fourier Convolution for Speech Enhancement

[arXiv:2204.03042v1]Motivation谱图相位的直接估计是一个挑战。为此，提出各种解决办法。这些方法包括解耦幅度和相位估计，以及使用单独的网络进行波形合成。然而，这些方法倾向于使用大型神经网络，需要大量的计算资源。从而发现这些网络的局部感受野是相位预测的限制因素之一，阻碍了模型参数的有效利用。本文观察到，非局部神经算子可以显著促进相位估计，导致更小的模型尺寸，同时获得更好的质

路飞快来找我·2022-11-27 06:26

FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶)

概念介绍Convolution卷积(Convolution)，说是一种通过两个函数(f·g)生成第三个函数的一种数学算子

是一只小兔兔！·2022-11-27 05:17

Fast Fourier Convolution

FastFourierConvolution背景：感受野的概念：卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点映射回输入图像上的区域大小例如：扩大感受野的方法：非局部神经网络、膨胀卷积或可变形卷积非局部神经网络：为了确定某个位置的新值，它计算该位置与所有其他位置的相似性得分，然后对所有位置的特征进行加权平均。其中i为输入位置，j为所有搜索的位置缺点：低效率膨胀卷积或可变形卷积：本

爱跳舞的小胖子·2022-11-27 05:12

神经网络的隐藏层

通常，卷积神经网络除了输入和输出层之外还有四个基本的神经元层，在三层神经网络中，这基层被称为隐藏层卷积层（Convolution）激活层（Activation）池化层（Pooling）完全连接层（Fullyconnected

什么啊什么Q·2022-11-27 04:45

009_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十讲——卷积神经网络（CNN）基础篇

2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsampling(或

王泽的随笔·2022-11-27 04:02

李宏毅深度学习笔记（全连接、CNN、RNN）一

李宏毅深度学习笔记（全连接、CNN、RNN）一摘要目录1.Fullyconnectedlayer(1)全连接网络基本结构(2)总结：2.Convolutional/poolinglayer(1)概述：(2)convolution

小志红铜·2022-11-27 02:13

空洞卷积/扩张卷积（Dilated convolution)-笔记

空洞卷积/膨胀卷积（1）普通卷积操作3*3的kernel，上方深绿色为输出特征图，下方蓝色为原输入图（2）空洞卷积其中r为扩张率，指的是卷积核的点的间隔数量。特别的，当r=1时，为普通卷积。作用：1.增大感受野2.保持原输入特征图W、H（宽度和高度）在实际应用中，会对参数p进行操作，以保证原输入特征图W、H不会发生变化（3）能否简单粗暴的堆叠膨胀卷积层？不能！！！！！（详见论文Understand

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:07

深度学习算子求导的学习笔记

2介绍在这篇文章中，我们将跟随知乎文章《卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导·南柯一梦宁沉沦》来学习Convolution的Backpropagation计算；3Convolution的卷积：nn.Conv2d

songyuc·2022-11-27 00:51

卷积神经网络——非线性激活

卷积神经网络——非线性激活首先我们回顾一下在《卷积神经网络简介》一文中提到的经典LeNet网络结构，如图1所示：图1LeNet网络结构我们注意到在每个卷积操作“Convolution”之后紧跟了一个“ReLU

ZZTGO·2022-11-26 20:50

报错：Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initial

一、问题描述我在使用tensorflow-gpu的时候出现了报错：1)Unknown:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.这个错误。二、问题分析1、这个报错信息翻译回中文，大概

JJJasmine的H君·2022-11-26 12:26

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（五）

这里主要讲述两种并行计算模式，前缀求和（PrefixSum）以及卷积（Convolution）。1.PrefixSum前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成，虽然名字叫求和，但操作符不一定是加法。

苏幕洲·2022-11-26 10:58

代码报错：Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

今天在做李宏毅机器学习第八个作业的时候，遇到一个代码报错UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution，网上搜了搜，有的说显存不够，调小bach_size，有的说要调小num_workers，有的说torch版本与cuda版本兼容，但是这些都不能解决我的问题。排查了2个小时，要吐了，最后找到了问题。代码如下，在读取文件名并提取字符的时候，使用了“\

iwill323·2022-11-26 10:16

YOLOv5 Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

YOLOv5遇到的bug处理方法当我们测试yolov5l.pt这个模型进行预训练的时候，会报UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution这个错误，当你重新安装cudnn后仍然不能解决问题。其实这个问题很简单，并不是我们的cudnn出问题了。而是，由于yolov5l属于大模型。显存可能不足，这时候只需调小batch_size即可。

程序之巅·2022-11-26 01:19

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

正常可运行的代码，突然出现bug:File"D:\ProgramFiles\Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph,create_graph)File"D:\ProgramFiles\Anaconda\lib\si

小卜妞~·2022-11-26 01:12

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution解决！

File"D:\ProgramFiles\Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph,create_graph)File"D:\ProgramFiles\Anaconda\lib\site-packages\torch

qq_40929682·2022-11-26 01:12

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

RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution前言解决办法前言今天使用yolov5.6版本训练模型，修改batchsize为32。出现如下错误：Startingtrainingfor100epochs...Epochgpu_memboxobjclslabelsimg_size0%||0/483[00:04main(opt)

excelNo1·2022-11-26 01:38

Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution （内有解决方法）

前几天在云服务器上跑Yolo代码时报的错：autoanchor:Analyzinganchors...anchors/target=5.04,BestPossibleRecall(BPR)=1.0000Imagesizes416train,416valUsing4dataloaderworkersLoggingresultstoruns/train/yolov5s_results15Startin

M_ovo·2022-11-26 01:06

【bug解决】RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

进行深度学习的算法模型训练的时候，终端报错:RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution产生报错的原因可能有两种：1.模型训练的环境中cudnn，CUDA的版本号不匹配解决办法：安装对应的cudnn，以及cuda，找到对应的torch框架，进行安装2.其实问题更加简单，是模型的训练的batch-size训练过大了，调整更

千与编程·2022-11-26 01:04

python实现高斯滤波器_均值滤波、高斯滤波python实现

首先编写卷积代码保证可以实现各种size滤波defimage_convolution(image,kernel):[img_height,img_width]=image.shape[kernel_height

陈小严·2022-11-25 23:55

卷积神经网络之一维卷积（笔记）

卷积的定义卷积(Convolution)，也叫做褶积，是分析数学的一种重要的运算，在信号处理和图像处理中，经常使用一维或者二位卷积[1]。一维卷积一维卷积经常用到信号处理中，用于计算信号的延迟累计。

Refrain*·2022-11-25 21:10

pytorch深度学习实战lesson27

虽然我们之前看到的那些层比如pooling或convolution，其实他们在80年代就出现过了，只是现在我们把它做得更深更大。

光·宇·2022-11-25 20:53

AlexeyAB版yolov3编译时遇到的问题

errorC2065:“CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST”:未声明的标识符解决办法使用v7版本的cudnn，v8版本的cudnn不支持

K. O. Long·2022-11-25 13:14

Matlab：搭建神经网络

Matlab有两种方式搭建神经网络①直接敲代码layers=[imageInputLayer([28281],"Name","imageinput")convolution2dLayer([55],32

璇焱如柳·2022-11-25 12:04

【重参数化】《Diverse Branch Block: Building a Convolution as an Inception-like Unit》 2021

摘要：我们提出一种通用的卷积网络构造块用来在不增加任何推理时间的前提下提升卷积网络的性能。我们将这个块命名为分离分支块（DiverseBranchBlock）。通过结合不同尺寸和复杂度的分离分支（包括串联卷积、多尺度卷积和平均池化层）来增加特征空间的方法，它提升了单个卷积的表达能力。完成训练后，一个DBB(DiverseBranchBlock)可以被等价地转换为一个单独的卷积操作以方便部署。不同于

善plusplus·2022-11-25 07:59

Transposed convolution：pytorch ConvTranspose2d参数设置

一、卷积操作：假设cnn中某一层：输入特征图：H*H，卷积核：k*k，步长stride：s，padding：p那么经过这层卷积之后特征图大小：（H-k+2*p）/s+1二、Transposedconvolution（逆卷积）逆卷积先根据输入H，k，s，p得到相应的H'，k'，s'，p'，然后执行和卷积一样的变化。例如：逆卷积输入：变化后：特征图：H*H特征图：H’*H'(H'=H+(s-1)*(H

weixin_35338624·2022-11-25 07:50

Deconvolution layer或者Transposed convolution layer的理解

这个是github上关于反卷积的一些动态示意图一文读懂卷积反卷积，博主的对反卷积的理解，主要来自这篇文章下面，主要结合上面的第二个链接，来理解Deconvolutionlayer看它是怎么进行计算的。同时附上pytorch库里面关于这个layer参数的介绍：参考这个链接看pytorch其实在实际应用的时候，convTranspose2d主要是前面（inchannel,outchannel,kern

欢仔要学习·2022-11-25 07:19

论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文翻译：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds论文：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds代码地址：【here】摘要我们提出了一种核点卷积KPConv，一种新型的点卷积的方式，它可以在点云上工作而不需要任何的中间表示。KPConv这种卷积的权重通过核点来定位到欧

btee·2022-11-24 20:55

论文翻译：2020_DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement...

论文地址：DCCRN：用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络论文代码：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent

凌逆战·2022-11-24 19:13

卷积神经网络中的基本概念

CNN的应用二、Convolution（卷积）1、概念2、卷积的应用3、三种卷积方式：三、Pooling（池化层）四、FullConnection（全连接）五、Kernels（卷积核）六、Padding

GGXix·2022-11-24 14:08

【数字图像处理】【Matlab】【实验二】图像增强（1）

author：zox实验环境：Matlab2019a图像增强（1）一、实验目的二、实验题目三、实验内容3.1相关知识1.噪声2.空域滤波3.中值滤波4.均值滤波`5.加墙+卷积操作(convolution

zoxiii·2022-11-23 22:15

Understanding Convolution in Deep Learning

from:http://timdettmers.com/2015/03/26/convolution-deep-learning/UnderstandingConvolutioninDeepLearning2015

凌风探梅·2022-11-23 17:07

【论文】Cascade RPN: Delving into high-quality region proposal network with Adaptive Convolution

__一条秋刀鱼·2022-11-23 13:11

点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1]SpatialTransformerPointConvolution为了满足点云置换不变性问题，以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合，但是这种操作是各向同的，不能更好的建模局部几何结构。本文提出spatialtransformerpointconvolution试图实现各相异性的滤波器。引入空间方向字典来捕获点云的几何结构。利用方向字典学习将无序的邻居转换成规范有序的字典空间中。转化

疯子_Zhang·2022-11-23 09:32

【Conformer】2.Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

论文题目：contromer：用于语音识别的卷积增强变压器论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.08100论文代码：https://github.com/sooftware/conformer摘要：近年来，基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的模型在自动语音识别(ASR)中表现出了优于递归神经网络的良好效果。Transformer模型善于捕捉基于内容的全局交

一根藤～·2022-11-23 07:22

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