stride 第8页

avg_pool2d平均池化的使用方法

input：输入张量kernel_sizepool的大小，可以是一个单个数字，也可以是一个tuple，如果是单个数字，例如2，就是（2，2）stride：pool移动的大小，可以为单个数字，也可以是一个

Zherui Cao·2023-01-12 18:05

《YOLOF：You Only Look One-level Feature》论文笔记

参考代码：YOLOF1.概述导读：回顾之前检测网络中普遍使用的FPN网络进行不同尺度特征的融合，以及在不同scale下进行目标检测（不同size的目标会被分配到不同stride的FPN特征图上），这其实是一种分而治之的策略

m_buddy·2023-01-12 16:20

几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）

stride为1的时候，当kernel为3padding为1或者kernel为5padding为2一看就是卷积前后尺寸不变一：转置卷积上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等转置卷积：上采样的一种方法

郑建宇Jy·2023-01-12 07:41

一维卷积 tf.nn.conv1d

tendorflow里面怎么用tf.nn.conv1d基本格式：tf.nn.conv1d（value,filters,stride,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format

写bug吗·2023-01-11 08:54

nn.Conv1d卷积与nn.Conv2d卷积参数说明与实例

框架中的卷积神经网络，对此进行记录一、nn.Conv1d一维卷积1.1参数解释一维的卷积能处理多维数据nn.Conv2d(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride

知识它难道硌你脑子吗·2023-01-11 08:53

一维卷积以例子说明 tf.nn.conv1d 矩阵运算过程

然后看网上关于一维卷积介绍的文档很多，但是对于tf.nn.conv1d矩阵运算过程几乎没有介绍，这里我就将刚弄懂的写出来，希望能帮到大家理解这个函数，也为了让自己以后能更好的查阅~~conv1d(value,filters,stride

Foyn_·2023-01-11 07:16

【无标题】

Tensor参数的顺序为(batch,channel,height,width)，下面代码中没有写batch卷积的参数为Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride

一个小腊鸡·2023-01-10 16:55

【动手学深度学习】20.卷积层里的填充和步幅

1、填充2、步幅这里的P是填充的总行数；nn.Conv2d(1,1,kernel_size=3,padding=1,stride=2),以此为例Ph和Pw就是为2，padding只是一边要加的行数或列数

ShadoooWM·2023-01-09 06:52

二、Pytorch的常规组件

Pytorch的常规组件1.最大池化操作importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFm=nn.MaxPool2d(3,stride=

614b阿智·2023-01-07 08:13

SPP的理解

值得注意的是：虽然使用了不同大小的池化核，但池化前后每条分支的高宽一致，因为stride=1，padding=(kernel_size-1)/2=kerner//2classSPPBottleneck(

沐辰光·2023-01-06 22:35

PyTorch搭建VGGNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了90%）

）目前准确率超过了2021年提出的ReActNet-18模型VGG-16：VGGNet((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride

DeeGLMath·2023-01-06 12:18

Pytorch：获得模型每一层的名字

fromtorchvisionimportmodelsmodel=models.resnet18()print(model)'''打印结果'''#ResNet(#(conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride

Flyforever-Tang·2023-01-06 11:07

yolov5 多版本共存

但是如果一个项目中需要多个版本的yolov5检测项目，检测不同的物体，加载不同版本的网络会报错self.weights='yolov5s.pth'model=torch.load(self.weights)stride

AI视觉网奇·2023-01-05 13:49

【torch】自定义卷积权重

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCNN(nn.Module):def__init__(self,in_channels=1,out_channels=2,kernel=3,stride

椰子奶糖·2023-01-05 03:19

NumPy的实用函数整理之sliding_window_view

NumPy的实用函数整理之sliding_window_viewnumpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view()NumPy函数sliding_window_view

学习爱好者fz·2023-01-04 22:06

Pytorch之经典神经网络Generative Model(四) —— DCGAN (MNIST)

在一定程度上提高了训练的结果，但是这仅仅是一个治标不治本的架构Discriminator卷积判别网络Discriminator就是一个一般的卷积网络，结构如下32Filters,5x5,Stride1,

hxxjxw·2023-01-04 15:33

卷积操作，特征图尺寸大小、感受野、参数量的计算过程

在水平方向上，从左侧开始滑动，滑动的距离为（Input_s-Filter_s），设滑动步长为Stride，那么滑动的次数为（Input_s-Filter_s）/Stride未滑动之前，卷积核已经在蓝色位置提取了一个值所以

admin``·2023-01-04 10:07

PaddlePaddle入门06：猫狗分类

1conv_pool_1=fluid.nets.simple_img_conv_pool(input=img,filter_size=5,num_filters=20,pool_size=2,pool_stride

道友去往何处·2023-01-03 11:55

pytorch深度学习——卷积操作以及代码示例

torch.nn.functional.conv2d在官方文档可以查看参数其中input表示输入的图像，weight表示卷积核，图像和卷积核都有固定的shape，所以在卷积之前要用reshape()将两个矩阵的shape转换为固定的格式，stride

头发没了还会再长·2023-01-03 02:01

resnet50特征图分辨率和通道数的变化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=Fal

qq_37025073·2023-01-02 15:51

特征图分辨率的降低，保持，提高

参考卷积前后特征图分辨率的计算公式特征图分辨率降低为1/2卷积，kernel_size为7，stride为2，padding为3卷积，kernel_size为1，stride为2，padding为0卷积

qq_37025073·2023-01-02 15:20

Invalid argument: Subshape must have computed start ＞= end since stride is negative, but is 0 and 2

keras-yolov3在win10下训练目标检测算法，【win10+gpu3090+cuda_10.0.130_411.31_win10+cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32】报错如下：......Etensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502]layoutfailed:Invalidargum

至尊宝♬·2023-01-02 14:19

ResNet模型——pytorch实现

nn.Module):#定义残差块，resnet18、resnet34使用此残差块expansion=1#残差操作维度变化倍数def__init__(self,in_channel,out_channel,stride

Peach_____·2023-01-02 10:42

pytorch搭建YOLOv5网络

--——-classFoucs(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None,g=1,act=True):#ch_in,ch_out,kernel,stride

weixin_45639189·2023-01-01 14:01

深度学习经典论文（四）Inception V3

比如你上来就来个kernel=7,stride=5,这样显然不合适。另外输出的维度chann

UHL1107·2023-01-01 08:11

【深度学习基础】池化

pool池化的方式：最大池化和平均池化池化的作用1、增大感受野所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个33，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是33的区域，再加一个stride

夏日轻风有你·2022-12-31 11:51

计算机视觉——卷积神经网络基础

计算机视觉——卷积神经网络基础文章目录计算机视觉——卷积神经网络基础一、计算机视觉的发展历程二、卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

完美解决RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride.

RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor'ssizeandstride(atleastonedimensionspansacrosstwocontiguoussubspaces).Use.reshape(…)instead.报错在这一句：correct_k=correct[:k].view(-1).float().sum(0)加入.co

不瘦8斤的妥球球饼·2022-12-30 13:04

卷积、转置卷积、膨胀卷积学习记录

Conv计算：计算公示1、pytorch中默认参数，以conv1d为例torch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding

吴大炮·2022-12-30 12:17

Pytorch深度学习实战——第3章课后习题

importtorcha=torch.tensor(list(range(9)))print(a.storage_offset())#偏移量print(a.stride())#步长print(a.size

看星河的兔子·2022-12-30 08:50

【pytorch】1.4 tensor.view()、tensor.reshape()、tensor.resize_() 三者的区别

目录1、Tensor内部存储结构1.1tensor的步长属性:stride()1.2tensor的偏移属性：storage_offset()1.3存储区2、tensor的连续性3、tensor.view

Enzo 想砸电脑·2022-12-30 03:34

pytorch自定义卷积核权值参数

中的卷积参数是不允许自定义的，此时可以使用torch.nn.functional.conv2d简称F.conv2dtorch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride

Mr.Jcak·2022-12-28 21:21

深度学习笔记 - FCN全卷积神经网络

存在的问题在全卷积神经网络中感受域问题存在和熊掌不可兼得的问题：增大stride能够获得更大的感受野，但同时会丢失图像中的信息

地表最菜研究生·2022-12-28 08:48

深度学习卷积算法指南

convolutionarithmetic介绍1简介1.1离散卷积1.2池化1.3卷积算法相关词汇卷积核步长(Stride)填充(padding)通道(chennel）FeatureMap是什么2卷积算法

GIS哼哈哈·2022-12-28 07:43

反卷积理解和推导

图1反卷积原理图（stride=1）图1反卷积原理图（stride=2）2.数学推导假设输入图像input尺寸为4×4，元素矩阵为：卷积核kernel尺寸为3×3，元素矩阵为：步长strides=1，填充

qq_54867493·2022-12-27 18:02

神经网络的学习

Conv2d(imput,output,kernel_size,stride,padding)其中output就是卷积核个数，下层卷积层的输入跟上层卷积层的输出应保持一致。

王梦辰今天背单词了吗·2022-12-27 07:03

pytorch DCNv2使用方式

fromtorchvision.opsimportDeformConv2dclassDConv(nn.Module):def__init__(self,inplanes,planes,kernel_size=3,stride

街道口扛把子·2022-12-25 09:38

MMDetection——resnet.py

首先是BasicBlock：初始化参数为：in_planes：第一个卷积层输入通道数；planes：第一个和第二个卷积层输出通道数；stride：默认1，第一个卷积层步长；dilation：默认1，第一个卷积层

倔强一撮毛·2022-12-25 03:15

Pytorch 卷积核填充和步幅、多输入多输出通道、池化层

1.填充（padding）和步幅（stride）注：CNN可视化网站：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/1.1填充（padding）假设以下情景

哇咔咔负负得正·2022-12-25 01:31

0908-2卷积层里的填充和步幅

填充步幅控制输出大小paddingstride这里有一个吴恩达不同的点（N+2P-K+1）/S个人觉得这个会好理解，但对于torch来说也是这么来计算padding和stride的填充可以增加输出的⾼度和宽度

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-25 01:30

【学习笔记】AlexNet

第一层输入图像为224*224*3的图像，这样需要说明一下的就是，学术界普遍认为这里的224*224*3是不合适的，后面改成了227*227*3的大小，然后通过11*11*3的卷积核进行卷积运算，卷积核的步长（Stride

安河桥北以北·2022-12-24 14:19

Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现

Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o):""":

gy-7·2022-12-24 11:28

端到端OCR-ABCNet论文笔记

网络结构网络结构示意图如下，检测head在featuremap之后，包含了4个stride=1，padding=1的3*3卷积核。

阿飞大魔王·2022-12-24 11:53

【Classical Network】DeepLabv3+ 中Dilation ASPP 以及Decoder模块

一个很好的讲解Pytorch完整代码1Pytorch完整代码2对于DilatedFCN，主要是修改分类网络的后面block，用空洞卷积来替换stride=2的下采样层，引入空洞卷积，在维持特征图大小的同时保证了感受野和原始网络一致

__一条秋刀鱼·2022-12-24 08:08

视频特征提取常用范式总结

简单总结一下视频特征提取的常见范式：直接使用3D卷积(时间轴stride>=2，实现时间维度的下采样)+3Davgpooling，得到视频的全局表征使用帧级别的图像特征+序列模型：使用2D卷积神经网络提取帧图像特征使用

AmibitionWei·2022-12-23 12:40

tensorflow-Alexnet学习笔记

1）卷积滤波器大小一般为奇数，如11×11,5×5,3×3;2）stride为卷积步幅，一般为4×4,2×2,1×1;3）padding为步长移动方式，有两种参数，分别为Valid和Same,Valid

xiaoyang19910623·2022-12-22 21:20

Swin_transformer网络

打印出来的网络结构ft_net_swin((model):SwinTransformer((patch_embed):PatchEmbed((proj):Conv2d(3,128,kernel_size=(4,4),stride

多笑一笑啊·2022-12-22 18:47

李宏毅深度学习HW7

4、训练数据窗口划分5、测试数据窗口划分6、提示（1）线性学习速率衰减（2）stride（3）预处理（4）其他预训练模型（5）后加工（7）自动混合精度（8）梯度累积7、实验（1）SimpleBaseline

Raphael9900·2022-12-22 18:29

深度学习之目标检测backone篇——ResNet网络（50,101,152）

importtorchfromtorchimportTensorimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassBottleneck(nn.Module):expansion=4def__init__(self,in_channel,out_channel,stride

小陈phd·2022-12-22 15:48

im2col函数解析

先上代码defim2col(input_img,FH,FW,stride=1,pad=0):""":paraminput_img:输入的数据:paramFH:卷积核

夜半罟霖·2022-12-22 13:32

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