根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1.输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样,不多解释. 2.filter矩阵 F×F,卷积核 3.stride值 S,步长 4.输出的特征图高宽为 new_height.new_width 当然还有其他的一些具体的参数,这里就不再说明了. 我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法. 1.如果paddin

有感与第一张图, 做了第二张图.

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl

前面我们详细讨论了 Neutron 架构,包括 Neutron Server,Core 和 Service Agent.现在用两张图做个总结.先看第一张: 与 OpenStack 其他服务一样,Neutron 采用的是分布式架构,包括 Neutorn Server.各种 plugin/agent.database 和 message queue. Neutron server 接收 api 请求. plugin/agent 实现请求. database 保存 neutron 网络状态. mess

两张图解读Java异常与断言                                 --转载请注明出处:coder-pig 本节引言: 前天公布的"七张图解析Java多线程"大家的反响不错,嗯呢,今天再来两张吧, 关于Java异常与断言的,涉及到的东西有: ①什么是异常,为什么会出现异常,异常处理机制模型,常见异常信息总结,检验异常与非检验异常; 异常的捕获:try-catch块,finally块,多重catch块,try-catch块的嵌套; 异常的声明:throws回避异

原文:Javscript轮播 支持平滑和渐隐两种效果(可以只有两张图) 先上两种轮播效果:渐隐和移动   效果一:渐隐 1 2 3 4 效果二:移动 1 2 3 4 接下来,我们来大致说下整个轮播的思路: 一.先来看简单的,移动的,先上来一个图----移动效果图: 说明: 基本原则就是顺序是按照当前显示的为基准:如当前为2,那么顺序就是2,3,4,1:如当前为3,那么顺序就是3,4,1,2.以此类推. 整个移动划分为三种:1.下一个  2.上一个  3.任意个      1.下一个:margin

引用于:https://capbone.com/wolfram-alpha/ 两张图证明 WolframAlpha 的强大 之前在" 我手机中有哪些应用 "里提到过 WolframAlpha, 今天早上复习高数的时候又用到它了, 顺手截了两张图. 第一个是求微分. 图中从" Possible intermediate steps "一行往下是 WolframAlpha 给出的求微分步骤( 原图实在太长了只能缩小尺寸, 右键查看原图吧 ). 第二个是求函数极限. 连在

css31==>颜色的6种表示的方法有6种表示颜色的方法 关键字 rgb rgba(css3) 16进制 hsl hsla hsla h=>是色相,值为360, s=>饱和度,0%--100%: l-->亮度(0%--100%): a-->透明度(0 表示完全透明,1表示完全不透明) 2==>透明度 opacity一个元素的 opacity属性会完全的应用在这个元素的本身和它的子孙上, opacity的值在0--1:0表示完全的透明(看不见) 兼容所有的浏览 img{f

两张图看懂GDT.GDTR.LDT.LDTR的关系 2018-06-09 18:13:53 Six_666A 阅读数 2044更多 分类专栏: 深入理解linux内核   转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/111444 加上自己的理解 段选择符 32位汇编中16位段寄存器(CS.DS.ES.SS.FS.GS)中不再存放段基址,而 是段描述符在段描述符表中的索引值,D3-D15位是索引值,D0-D1位是优先级(RPL)用于特权检查,D2位是描述符表引用指示位TI,

有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? 知道Android究竟是如何在屏幕上显示我们期望的画面的? 对Android的视图架构有整体把握. 学会从根源处分析画面卡顿的原因. 掌握如何编写一个流畅的App的技巧. 从源码中学习Android的细想. 收获两张自制图,帮助你理解Android的视图架构. 从setContentView()说起 public class AnalyzeViewFrameworkActivity extends A

JDK1.7 HashMap一探究竟 HashMap很简单,原理一看散列表,实际数组+链表;Hash找索引.索引若为null,while下一个.Hash对对碰,链表依次查.加载因子.75,剩下无脑扩数组. 开局两张图,剩下全靠编 JDK1.7的HashMap public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable AbstractMap

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可

看起来有点绕口吧,举个例子吧,如图 两张表,字段名也不同字段gs 和另一张表 gsmc  的有些值是相同的 我们要做的就是把这个相同的值找出来 会写这个sql语句就可以 只写重点 $sql2 = " select gs from yixiangkh where gs in (select gsmc from qiandan ) " ; //执行 $result2 = $db->query($sql2,0); //取数据 $attr2 = $result2->fetch_al

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

// // MainScene.hpp // helloworld // // Created by apple on 16/9/19. // // #ifndef MainScene_hpp #define MainScene_hpp #include <stdio.h> #include "cocos2d.h" using namespace cocos2d; //定义一个场景类 class MainScene : public cocos2d::Layer{ priv