https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S…
1.原始版本 最早的卷积方式还没有任何骚套路,那就也没什么好说的了. 见下图,原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络. 附上一个卷积详细流程: [TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? - CSDN博客 代表模型: LeNet:最早使用stack单卷积+单池化结构的方式,卷积层来做特征提取,池化来做空间下采样 AlexNet:后来发现单卷积提取到的特征不是很丰富,于是开始stack多卷积+单池化的结构 VGG([1409.1556] Very Deep…
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卷积运算在数学上是做矩阵点积,这样可以调整每个像素上的BGR值或HSV值来形成不同的特征.从代码上看,每次卷积核扫描完一个通道是做了一次四重循环.下面以VALID卷积方式为例进行解释. 下面是python的代码: def convolve(dateMat,kernel): m,n = dateMat.shape km,kn = kernel.shape newMat = np.ones(((m - km + 1),(n - kn + 1))) tempMat = np.ones(((km),(k…
CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…
本文整合特权(吴厚航)和coyoo(王敏志)两位大神的博文.我也很推崇这两位大神的书籍,特权的书籍要偏基础一下,大家不要一听我这么说就想买coyoo的.我还是那一句话,做技术就要step by step.闲言少叙,直入正题. 一,异步复位 先看这个电路,就是异步复位的例子.reset使用了reg的复位端 用代码实现的话是这个样子 module reset_test ( clk , rst_n , i_data, o_data ); input clk ; input rst_n ; input…
之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大…
卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,…
在CSS样式中,对超链接的样式有以下几种定义(1)设置链接未被访问时的样式,具体写法如下:a:link{font-size:10px;... }(2)设置链接在鼠标经过时的样式,具体写法如下:a:hover{font-size:10px;text-decoration:underline;color:#ff0000}(3)设置链接激活时的样式,具体写法如下:a:active{font-size:10px;...}(4)设置链接已被访问过的样式,具体写法如下:a:visited{font-size…
方法一:循环判断当前元素与其后面所有元素对比是否相等,如果相等删除:(执行速度慢) var arr = [1,23,1,1,1,3,23,5,6,7,9,9,8,5]; function removeDuplicatedItem(arr) { for(var i = 0; i < arr.length-1; i++){ for(var j = i+1; j < arr.length; j++){ if(arr[i]==arr[j]){ arr.splice(j,1);//console.log…