转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146
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：【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？
上一篇
2023年4月6日 上午12:19
图像经过卷积后的尺寸计算公式
下一篇
2023年4月6日 上午12:20
相关文章
-
机器学习训练模型的一般错误
在我们构建完机器学习模型，经常会遇到训练得到模型无法正确预测，这之后我们往往会采取下面的一些方案： 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征（X1*X2 …） 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题所在，而根据随便拿出一个方案去试错，这往往都是既费力又费心，往往个把月过去了仍然在进行模型的调试。 CV 数…
-
机器学习-文本分类实例-朴素贝叶斯
1.准备训练样本 使用的复旦大学文本分类样本数据 2.训练模型 3.准备测试数据 4.分类 训练模型 import os import jieba #Bunch类 from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle from sklearn import feature_extraction from …
-
注意：卷积运算的简单理解
卷积操作是对图像处理时，经常用到的一种操作。它具有增强原信号特征，并且能降低噪音的作用。 那么具体是如何计算的呢？ 步骤： 1）将算子围绕中心旋转180度 2） 滑动算子，使其中心位于输入图像g的（i，j）像素上 3） 利用公式求和，得到输出图像的（i,j）像素值 （2,4）元素值= 1* 2+ 8* 9+15* 4 …
-
基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离
前言 基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ CPU：…
-
Keras gradCAM
#######a 加载有权重的模型 model = resnet_18_res2net(input_shape=(256, 256, 1), nclass=2)print(model.summary())model.compile(keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss=’categorical_crossentro…
-
第三十四节，目标检测之谷歌Object Detection API源码解析
我们在第三十二节，使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)那一节我们介绍了如何使用谷歌Object Detection API进行目标检测，以及如何使用谷歌提供的目标检测模型训练自己的数据。在训练自己的数据集时，主要包括以下几步： 制作自己的数据集，注意这里数据集在进行标注时，需要按照一定的格式…
-
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from torchvision.models import res…
-
Caffe-TSN 多GPU并行运算OpenMPI
TSN算是Action Recognition比较经典的方法,之前在刚入门的时候跑过一遍这个代码,当时只用了一块GPU来跑,并没有关注该版本的caffe是使用了openMPI来实现并行运算的.貌似从没有关注过多GPU训练,因为只有一张卡啊~ 一开始以为按照通用的设置caffe中多GPU的使用方法,设置完成以后,总是提示数值无效的错误. 然后我又看到解决方案里…
