Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动,巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性,但又不会像分组卷积那样死板,是个很不错的想法   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions 论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.01330 论文代码:https://githu…

最近研究了下如何通过GSM Channel Mode Modify和Channel Mode Modify Acknowledge信令,获知GSM终端支持的data Rate   思路与原理: • I n   an RR connected state, acknowledges a CHANNEL MODE MODIFY message by sending a CHANNEL MODE MODIFY ACKNOWLEDGEMENT message specifying and switchi…

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.…

Go语言中的有缓冲channel和无缓冲channel区别 结论 ch1:=make(chan int)// 无缓冲 ch2:=make(chan int,1)// 有缓冲 无缓冲: 当向ch1中存值后需要其他协程取值,否则一直阻塞 有缓冲: 不会阻塞,因为缓冲大小是1,只有当放第二个值的时候,第一个还没被人拿走,才会阻塞. 测试程序 测试1,声明无缓冲channel func Test_1(t *testing.T) { // 无缓冲 ch := make(chan int) // fatal…

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能.整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的表现,值得读一读.试一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.06717 论文代码:https://github.com…

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置…

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(…

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n…

话说golang的channel同步的定义真是让人无力吐槽,码农的用户体验就这么难搞么,超耐磨阿,无缓冲和缓冲居然有这么大区别....靠 转载一段网上的资料 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- golang channel 有缓冲…

1. https://github.com/174high/simple_cnn  自己fork的 2. https://github.com/can1357/simple_cnn   最初始的 3. 开始移植为 Python 或者 Java 版本的.…