对于convolution:

output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1;

对于deconvolution:

output = (input - 1) * s + k - 2 * p;

net.deconv = caffe.layers.Deconvolution(
net.conv1,
param={"lr_mult": 1, "decay_mult": 1},
convolution_param=dict(
num_output=10,
stride=32,
kernel_size=64,
bias_term=False,
weight_filler=dict(type="xavier" ),
bias_filler=dict(type='constant', value=0))
) 输出:
layer {
name: "deconv"
type: "Deconvolution"
bottom: "conv1"
top: "deconv"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
convolution_param {
num_output: 10
bias_term: false
kernel_size: 64
stride: 32
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}

caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)的更多相关文章

  1. caffe Python API 之卷积层(Convolution)

    1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配 ...

  2. caffe Python API 之可视化

    一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...

  3. caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)

    import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...

  4. caffe Python API 之图片预处理

    # 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ...

  5. caffe Python API 之中值转换

    # 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobPro ...

  6. caffe Python API 之激活函数ReLU

    import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...

  7. caffe Python API 之BatchNormal

    net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...

  8. caffe Python API 之Inference

    #以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...

  9. caffe Python API 之Model训练

    # 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu( ...

随机推荐

  1. bzoj5127[Lydsy12月赛]数据校验

    多少年不写题解了 题目描述: 著名出题人小 Q 出了一道题,这个题给定一个正整数序列 a1, a2, ..., an,并保证输入数据中,对于 a 的任意一个非空连续子区间 [l, r],该区间内出现过 ...

  2. 【Jmeter】集合点Synchronizing Timer

    集合点: 简单来理解一下,虽然我们的“性能测试”理解为“多用户并发测试”,但真正的并发是不存在的,为了更真实的实现并发这感念,我们可以在需要压力的地方设置集合点,每到输入用户名和密码登录时,所有的虚拟 ...

  3. DjangoORM外键操作

    Django ORM 外键操作 经常修改的东西一般不放到内存里面,而是放到一张表里.表跟表之间是可以存在关系的,最基本的就是一对多的关系. models.ForeignKey(ColorDic) 1. ...

  4. TCP的拥塞控制 (一)

    拥塞控制不同于流量控制,拥塞控制是在拥塞发生时,发送方根据一定的反馈,主动调节自己的发送速率,以防止拥塞恶化的行为. 1.   网络拥塞 路由器是网络中的关键组件,其内部有一定量的缓冲区,用于缓存来不 ...

  5. Java判断一个字符串str不为空:方法及时间效率

    判断一个字符串str不为空的方法有: 1.str == null; 2.”“.equals(str): 3.str.length <= 0; 4.str.isEmpty(): 注意:length ...

  6. Eclipse在线安装spring-tool-suit插件

    查看eclipse版本:Help–>About Eclipse;如图1所示. 访问http://spring.io/tools/sts/all,复制在线安装url地址,不要下载ZIP文件,复制链 ...

  7. hdu5279 YJC plays Minecraft 【分治NTT】

    题目链接 hdu5279 题解 给出若干个完全图,然后完全图之间首尾相连并成环,要求删边使得两点之间路径数不超过\(1\),求方案数 容易想到各个完全图是独立的,每个完全图要删成一个森林,其实就是询问 ...

  8. Linux内核分析第四周学习总结——系统调用的工作机制

    Linux内核分析第四周学习总结--系统调用的工作机制 内核态 执行级别高,可以执行特权指令,访问任意物理地址,在intel X86 CPU的权限分级为0级. 用户态 执行级别低,只能访问0x0000 ...

  9. 【codechef】Children Trips

    Portal -->CC_Children Trips Solution (英文题解看得真爽qwq不过写的好详细啊ovo) 首先这题有一个很重要的条件就是边权是\(1\)或者\(2\),所以虽然 ...

  10. 专题训练之数位DP

    推荐以下一篇博客:https://blog.csdn.net/wust_zzwh/article/details/52100392 1.(HDOJ2089)http://acm.hdu.edu.cn/ ...