卷积神经网络
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卷积层设置及输出大小计算
参考自：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935 1.卷积神经网络的结构 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成， 即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层） 2.卷积神经网络的计算 计…
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python自己实现卷积操作
代码： def easy_conv1(img, kernal, step = 1): N = img.shape[0] # 图片边长 F = kernal.shape[0] # filter长 L = int((N-F)/step) + 1 # 输出结果边长 res = torch.zeros(L, L, requires_grad = True) for …
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Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积）的实现方式
按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积，如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下： tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding…
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Tensorflow之CNN卷积层池化层padding规则
padding的规则 · padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 输出宽度：output_width = （in_width-filter_width+1）/strides_width =（5-3+1）/2=1.5【向上取整=2】 输出高度：output_height …
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图像处理——卷积原理、二维卷积python实现
一：什么是卷积 离散卷积的数学公式可以表示为如下形式： f(x) = – 其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。 举例如下： 假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1] 则输出结果f(x)可以表示为 F…
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卷积中的参数
卷积参数 :(参数,filter多少,卷积核大小) 32*32*3 5*5*3卷积后,得到 28*28*1 计算公式 32-5+1,若使用6个filter 那么就是得到28*28*6个输出 即:加上bias后,5*5*3*6+6 456个参数 卷积后的大小计算:关键参数(步长,卷积核大小) (N-F)/stride + 1 , 在卷积核大于1时,不…
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Deconvolution 反卷积理解
引入网友的一个回答如下 Deconvolution layer is a very unfortunate name and should rather be called a transposed convolutional layer. Visually, for a transposed convolution with stride on…
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卷积深层网络+图像定位
卷积： 前层先识别线条等低级单位， 后层从卷积核抽象出形状等高级单位， 前层每一块卷积， 映射后层一个特征点。 input: 7*7*3 filter(kernel): 3*3*3 stride: 2 padding: 1 输出为: (7-3+2*1) / 2 + 1 = 4*4 如果有3个…
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Convolutional neural network (卷积神经网络)
我们都知道CNN常常被用在影像处理上，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类， 那么你就是training一个neural network,input一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。output就是(假如你有1000个类别，output就是100…
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卷积神经网络各种池化
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。图像具有一种”静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图片，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值…
