转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33194385
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：卷积与相关 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
MATLAB中空间滤波卷积有什么作用
上一篇
2023年4月6日
卷积神经网络各层基本知识
深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识
下一篇
2023年4月6日
相关文章
-
Keras模型保存的几个方法和它们的区别
github博客传送门csdn博客传送门 Keras模型保存简介 model.save() model_save_path = “model_file_path.h5” # 保存模型 model.save(model_save_path) # 删除当前已存在的模型 del model # 加载模型 from keras.models import load_…
-
目标检测–Selective Search for Object Recognition(IJCV, 2013)
Selective Search for Object Recognition 作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders. 引用: Uijlings, Jasper RR, et al. “Selective search for object re…
-
keras常见参数input_dim、input_length理解
在看keras文档embedding层的时候，不太理解其中的input_dim 和input_length 这两个参数，查阅了一下资料，记录下来。 keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer=\’uniform\’, embeddings_regularizer=N…
-
Python机器学习（七十七）Keras 编译模型
接下来编译模型。在编译模型时，设置损失函数与优化器。 model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’]) Keras有多种损失函数和开箱即用的优化器可供选择。
-
#Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测（阅读小结）
原文链接：https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展。 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程： 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架，主要包括三个步骤： 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域； 提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用…
-
CNN的卷积核是单层的还是多层的？
解析： 一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。 层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。 不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通道数（比如RGB三色图层称为输入通道数…
-
PyTorch ImageFolder自定义数据集
在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。 ImageFolder介绍 ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，…
-
基于pytorch框架的手写数字识别(mnist数据集)
前段时间开始学习pytorch，学习了一点pytorch的小语法，在网上找到了pytorch入门写CNN的代码，自己尝试读懂加上注释。更多的了解一下pytorch，代码注释写的还算清楚，在阅读代码之前可以看一下我收获的知识都是在代码里遇到的不会的语句，我自己通过阅读别博客获取的知识，大多数都是torch在读取数据的操作。先读一下这个有利于阅读代码。 收获的知…
