separable

Depthwise Separable Convolution详解

转载自常规卷积运算假设输入层为一个大小为64×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4个Filter的卷积层，最终输出4个FeatureMap，且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。此时，卷积层共4个Filter，每个Filter包含了3个Kernel，每个Kernel的大小为3×3。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算：N_std=4×3×3×3=108SeparableConvol
在路上的咸鱼·2019-04-07 22:13

【论文学习记录】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception网络是Google与2017年发表的新的网络结构，是对InceptionV3的进一步改进，也是现在用的比较多的基础网络了。论文原文《Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions》。一个标准的InceptionV3模块的结构如下：再能够简化一下：然后如果先对输入统一做1x1的conv，然后再划分不同的channels做
heiheiya·2019-03-20 15:46

论文阅读：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

google出品，deeplabv3+，在v3的基础上添加了decoder模块，以此来改进算法，在性能上有0.8%的提升。写的蛮不错的，做了很多实验来论证，insight也很清楚，motivation也讲得很明白。给作者笔芯芯。
涂山容容·2018-09-13 23:39

TensorFlow实战：TensorFlow中的CNN

(单独处理每个通道的滤波器)separable_conv2d:Adep
频率52HZ·2018-08-04 16:56

2.4 Learning to Answer Yes/No-Non-Separable Data|机器学习基石（林轩田）-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-07-16学习链接:2.4LearningtoAnswerYes/No-Non-SeparableData学习参考链接:1、台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记2--LearningtoAnswerYes/No2、林轩田机器学习基石——Non-SeparableData上一部分，我们证明了线性可分的情况下，PLA是可以停下来并正确分类的，但对于非线性可分的情况，Wf
努力奋斗的durian·2018-07-16 19:05

《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》论文笔记

论文地址：XInception源码地址：Tensorflow这是一篇深度学习网络框架理论的文章，研究的点是比较热的深度，并不具体对某一任务（detection,tracking,segmentation）进行研究。What:XIception是InceptionV3的改进版。模型将InceptionV3的嵌入的卷积替换成了deepwiseseparableconvolution。基于这种思想的卷积
An_chen_·2018-04-27 19:00

《Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》论文笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf源码地址：TENSORFLOW语意分割相关，Deeplab3+看了几篇Deeplab的文章。觉得Deeplab的文章的思想还是很相近的，可能方法的创新上不是非常重大的突破。但是方法的应用上都是非常的...嗯，集大成的。通过实验的方式去探索各种方法的结合。探究每一个因素对于网络的影响，从而把前人的精髓都集成到自己的方法
An_chen_·2018-04-23 22:46

论文阅读学习 - (DeeplabV3+)Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution

论文阅读学习-(DeepLabV3+)Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation[Paper][Code-TensorFlow]摘要：空间金字塔池化模块(spatialpyramidpooling，SPP)和编码-解码结构(encode-decoder)用于语义分割的深度网络结构.SPP利用对多
AIHGF·2018-03-14 16:25

卷积函数-separable_conv2d

importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_data=tf.Variable(np.random.rand(10,9,9,3),dtype=np.float32)depthwise_filter=tf.Variable(np.random.rand(2,2,3,5),dtype=np.float32)pointwise_filter=tf.Variable(n
clickyeah·2017-12-10 00:00

【Tensorflow】tf.nn.separable_conv2d如何实现深度可分卷积?

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍tf.nn.separable_conv2d可以看做，深度卷积tf.nn.depthwise_conv2d的扩展，所以首先我们需要了解
xf__mao·2017-09-16 13:12

tenforflow学习笔记（七）：cnn

,data_format=None,name=None)2.tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,name=None)3.tf.nn.separable_con
u012436149·2016-10-22 10:00

【机器学习】支持向量机[续1]

规则化和不可分情况处理(Regularization and the Non-separable Case) 当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。
·2015-11-13 11:53

《模式识别与机器学习》学习笔记：4.0 线性分类模型：前言

备注 decision regions   p179 decision boundaries (decision surfaces)     linearly separable
·2015-11-13 07:07

《机器学习》学习笔记

但是，文中清楚说明了他们的区别，即能否适用于线性不可分（Linearly Separable）网络。个人理解：首先，前者是对多个样本逐个
·2015-11-13 02:31

支持向量机（四）

9 规则化和不可分情况处理（Regularization and the non-separable case） 我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维
·2015-10-30 12:17

Support Vector Machines for Non-Linearly Separable Data

GoalInthistutorialyouwilllearnhowto:DefinetheoptimizationproblemforSVMswhenitisnotpossibletoseparatelinearlythetrainingdata.HowtoconfiguretheparametersinCvSVMParamstoadaptyourSVMforthisclassofproblems
wanglang3081·2013-12-30 16:00

Support Vector Machines for Non-Linearly Separable Data

GoalInthistutorialyouwilllearnhowto:DefinetheoptimizationproblemforSVMswhenitisnotpossibletoseparatelinearlythetrainingdata.HowtoconfiguretheparametersinCvSVMParamstoadaptyourSVMforthisclassofproblems
wanglang3081·2013-12-22 22:00

coroutine资源索引

它最早出现于”Design of a Separable .
codePrac·2011-05-27 10:00

cuda sdk 2.3 convolution separable之存疑

convolution是图像处理中最常用的一个算法。cudasdk2.3中的convolutionseparable与以前版本有点不同，用同一个block去处理一系列相邻的图像块。这个不晓得为什么？在俺的quadroFx5800上跑了跑，不同的ROWS_RESULT_STEPS也有不同的运行速度，不过每次运行的差别比较大。看到论坛里有人说这是为了资源均衡。。。还是不太理解
euler1983·2010-03-29 18:00

扩展CUDA SDK 2.3 の convolutionSeparable

convolutionSeparable之所以”Separable”，是因为它在row、col两个维上分别做了卷积操作。在此先奉上CPU代码，无敌明了/
ijuliet·2009-08-03 21:00
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