卷积

keras CNN卷积核可视化,热度图教程

卷积核可视化 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras import backend as K from keras.models import load_model # 将浮点图像转换成有效图像 def deprocess_image(x): # 对张量进行规范化 x -= x.mean() x /= (x.std... »

keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作

图片的自动编码很容易就想到用卷积神经网络做为编码-解码器。在实际的操作中, 也经常使用卷积自动编码器去解决图像编码问题,而且非常有效。 下面通过**keras**完成简单的卷积自动编码。 编码器有堆叠的卷积层和池化层(max pooling用于空间降采样)组成。 对应的解码器由卷积层和上采样层组成。 @requires_authorization # -*- coding:utf-8 -*- fr... »

keras训练浅层卷积网络并保存和加载模型实例

keras训练浅层卷积网络并保存和加载模型实例

这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集: keras_mnist.py from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classifi... »

Pytorch 卷积中的 Input Shape用法

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W),输出尺度(N,C_out,H_out,W_out)的计算方式 这里比较奇怪的是这个卷积... »

基于Tensorflow一维卷积用法详解

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import tensorflow as tf import numpy as np input = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels) w = tf.constant(3,shape=(3,1,32)... »

关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍

今天在用keras添加卷积层的时候,发现了kernel_size这个参数不知怎么理解,keras中文文档是这样描述的:kernel_size: 一个整数,或者单个整数表示的元组或列表, 指明 1D 卷积窗口的长度。又经过多方查找,大体理解如下:因为是添加一维卷积层Conv1D(),一维卷积一般会处理时序数据,所以,卷积核的宽度为1,而kernel_size就是卷积核的长度了,这样的意思就是这个卷积... »

keras中的卷积层&池化层的用法

在进行卷积操作时,我希望过滤器每次跳转 2 个像素。并且,我不希望过滤器超出图片界限之外;也就是说,我不想用 0 填充图片。要构建该卷积层,我将使用下面的代码Conv2D示例 2假设我希望 CNN 的下一层级是卷积层,并将示例 1 中构建的层级作为输入。假设新层级是 32 个过滤器,每个的宽和高都是 3。我希望卷积层查看上一层级的所有区域,因此不介意过滤器在进行卷积操作时是否超过上一层级的边缘。 »

TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding="same",data_format="channels_last",activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.re... »

Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积教程

从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解,对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积,并辅以图片解释,能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程,让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子! 注意: 本文只针对batch_size=1,padding=’SAME’,stride=[1,1,1,1... »

Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论:1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recogniti... »

TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作,网上反卷积的用法的介绍比较少,希望这篇教程可以帮助到各位 反卷积出自这篇论文:Deconvolutional Networks,有兴趣的同学自行了解 首先无论你如何理解反卷积,请时刻记住一点,反卷积操作是卷积的反向 如果你随时都记住上面强调的重点,那你基本就理解一大半了,接下来通过一些函数的介绍为大家强化这个观念 conv2d_transpose... »

Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

rate: 这个参数的详细解释见tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积?out_img = tf.nn.depthwise_conv2d现在我们可以形象的解释一下depthwise_conv2d卷积了。看普通的卷积,我们对卷积核每一个out_channel的两个通道分别和输入的两个通道做卷积相加,得到feature map的一个channel,而depthwise_conv2d卷积... »

使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码

上回书说到了对人脸的检测,这回就开始正式进入人脸识别的阶段。 关于人脸识别,目前有很多经典的算法,当我大学时代,我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法,原理是先将图像灰度化,然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量,接下来为了降低运算量要用PCA降维, 最后进分类器分类,可以使用KNN、SVM、神经网络等等,甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的Eigen... »

pytorch实现CNN卷积神经网络

本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络,供大家参考,具体内容如下 我对卷积神经网络的一些认识     卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋转机械的振动信号作为数据。     对一维信号,通常... »

对pytorch的函数中的group参数的作用介绍

以上这篇对pytorch的函数中的group参数的作用介绍就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:pytorch构建网络模型的4种方法详解PyTorch批训练及优化器比较pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子 »

基于pytorch padding=SAME的解决方式

tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有考虑到strides的情况。查阅资料后发现网上方法比较麻烦。手算,实验了一个早上,终于初步解决了问题。分为两步:填充多少中文文档中有计算公式:输入:输出:因为卷 »

Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程

一. valid卷积的梯度 我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度:第一种情况,在已知卷积核的情况下,对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导);第二种情况,在已知张量的情况下,对未知卷积核求导(即对卷积核中每一个变量求导) 1.已知卷积核,对未知张量求导 我们用一个简单的例子理解valid卷积的梯度反向传播。假设有一个3×3的未知张量x,以及已知的2×2的卷积核K Te... »

使用Tensorflow实现可视化中间层和卷积层

为了查看网络训练的效果或者便于调参、更改结构等,我们常常将训练网络过程中的loss、accurcy等参数。 除此之外,有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容,这可以帮助我们思考CNN的内在机制、调整网络结构或者把这些可视化内容贴在论文当中辅助说明训练的效果等。 中间层和卷积核的可视化有多种方法,整理如下: 1. 以矩阵(matrix)格式手动输出图像: 用简单的LeNe... »

构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

在之前的文章中,我们做了如下工作: 如何设计一个类flappy-bird小游戏:【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向 DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏 BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【... »

深度可分离卷积网络的理论与实战(TF2.0)

深度可分离卷积网络的理论与实战(TF2.0)

1、深度可分离卷积网络的理论 深度可分离卷积是普通卷积操作的一个变种,它可以替代不同卷积,从而构成卷积神经网络。 以精度损失为代价去换取计算量的减少和参数量的减少,从而使得深度可分离卷积网络可以在手机端运行。 用右图的结构代替左图: 它的好处是,有不同尺寸的视野域, 如下图是Inception V3的结构:从左到右的视野域为:1*1,3*3,6*6,5*5,在这四个分支上有4种不同的视野域,4种不... »

【深度学习进阶】基于Paddle的车辆逆行检测(YOLOv3+ResNet)

【深度学习进阶】基于Paddle的车辆逆行检测(YOLOv3+ResNet)

基于Paddle的车辆逆行违章检测作者:梁瑛平QQ:1691608003博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_44936889项目地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/453620(有问题欢迎讨论~)简介:该项目使用Paddle框架开发,在 AI Studio »

为什么卷积要先反转再滑动呢?不翻转为什么不行?

为什么卷积要先反转再滑动呢?不翻转为什么不行?

卓晴老师,我一直没想明白一个问题,为什么卷积要先反转再滑动呢?不翻转为什么不行? ▲ 孔乙己:回字有四种写法|插图来自网络 的确,对于两个信号之间的卷积运算,可以理解为对其中任意个信号进行“反褶”、“平移”、“相乘”、“积分(累加)”,最后得到卷积结果: x(t)∗y(t)=∫−∞+∞x(τ)⋅y(t−τ)dτx\left( t \right) * y\left( t \right) = \int... »

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 »

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

比如网络上的Tigger,是一个常见的猫的名字,Misty也是比较常见的猫名字。你可以去掉这个Softmax层,创建你自己的Softmax单元,用来输出Tigger、Misty和neither三个类别。这个Softmax层有三种可能的输出,Tigger、Misty或者都不是。如果你有越多的标定的数据,或者越多的Tigger、Misty或者两者都不是的图片,你可以训练越多的层。总之,迁移学习是非常值... »

在这里插入图片描述

TensorFlow写卷积神经网络_数据集MNist_详细说明

导入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升级py2到py3的一些用法,division:精确除法 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorflow.example... »

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