默认feature maps的宽和高相等. 常规卷积 输入的feature maps尺寸为i,卷积核的尺寸为k,stride为s,padding为p,则输出的feature maps的尺寸o为 当padding为 VALID 时,p 值等于 0,代入相应的 i,k,p,s 就可以相应的计算出 o 值了. 当padding为 SAME 时,步长 s 为 1 时,输出的 o == i,我们则可以计算出相应的 p 值为 p = (f-1) / 2 空洞卷积(Dilated convolutions)

实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel,假设卷积核的kernel为33,那么这个卷积层的参数就有17733,那么,对于一个具体的操作而言 比如说,输出feature map有17个通道,对于输出feature map的第一个通道,是由其他7个kernel对输入的7个channel的featu

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52166388 以VGG_16的网络为例,在测试时,一张输入图像,在卷积层conv5_3,feature map的shape是(1,512,M,N),这样一个高维矩阵,如何输出呢? 借用numpy中的numpy.savetxt可以轻松解决: import numpy as np import caffe ... feature_conv

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules> from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520   Hinton大神前一段时间推出的capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules>可谓是火了朋友圈,吸引了无数科研人员的眼球.现实生活中,无论你持什么样的观点,总有人站在“对立面”,比如知乎中不乏“高人”跳出来“怒喷”这篇论文.那些怒喷的回

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤 本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =

上一篇介绍了卷积的输出分辨率计算,现在这一篇就来写下转置卷积的分辨率计算.转置卷积(Transposed convolution),转置卷积也有叫反卷积(deconvolution)或者fractionally strided convolutions. 根据<A guide to convolution arithmetic for deep learning>的介绍的话,在进行卷积操作的时候我们是可以把卷积操作重写为以下的形式: 这个时候,输出是可以表示为 如果反向操作,输入为y的话,要得

符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S.当然K=S仅仅是一种特殊情况而已. 正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事. 因此最后的公式就是

转自https://blog.csdn.net/u012370185/article/details/95238828 通常用外部api进行卷积的时候,会面临mode选择. 这三种mode的不同点:对卷积核移动范围的不同限制. 设 image的大小是7x7(橙色部分),filter的大小是3x3(蓝色部分) 1. full mode full mode:从filter和image刚相交开始做卷积,不足的部分padding 0.filter的运动范围如图所示. 2. same mode same

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

在CNN(1)中,我们用到下图来说明卷积之后feature maps尺寸和深度的变化.这一节中,我们讨论feature map size, padding and stride. 首先,在Layer1中,输入是32x32的图片,而卷积之后为28x28,试问filter的size(no padding)? (答案是5x5). 如果没答上来,请看下图: I是一张7x7的图片,filter是3x3的,I*K生成的feature map是5x5的.所以我们推出feature map size公式为: 其

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013

在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r

个人学习CNN的一些笔记,比较基础,整合了其他博客的内容 feature map的理解在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的.你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样),其中每一个称为一个feature map. feature map 是怎么生成的?输入层:在输入层,如果是灰度图片,那就只有一个feature map:如果是彩色图片(RGB),一般就是3个feature map(红绿蓝) [ 下图中三大部分依次是输入RGB图片,卷积核(也称过滤器),卷积结果(

完成几个小代码练习?让自己更加强大?学习新知识回顾一下基础? 1.输入数组计算最大值 2.输出数组反向打印 3.求数组平均值与总和 4.键盘输两int,并求总和 5.键盘输三个int,并求最值 /* 要求:输入一组数组,计算出最大值. */ public class cesi{ public static void main (String[] args) { int[] array = {5, 15, 100, 999, 1000}; int max = array[0]; for (int

用DFT计算线性卷积 两有限长序列之间的卷积 我们知道,两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替,假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为: 首先将两序列在尾部补零,延拓成长度为L=M+N-1的序列 将两序列进行圆周卷积,卷积后的结果即为线性卷积的结果   而圆周卷积的实现可以通过下图实现 现讨论\(X[k]\)的\(IDFT\)使用\(DFT\)实现 \[ x[n]=\frac{1}{N}\sum_{

通常,利用transform: rotate()元素之后,我们并不会去在意元素大小的变化,因为看上去并没有什么变化.虽然看上去没有变化,其实是有变化的.下面用一个例子来说明一下. html: <div id="rect"></div> css: div { width:100px; height:100px; margin: 100px auto; background:red; transform: rotate(45deg); } 效果如下: 图中四边形的宽

<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="author" content"郭菊锋,702004176@qq.com"> <title>开发页面时需要按比例计算宽高值得快速计算器</title> </head> <body> <p id="j

js Code: <script> $width = $(imgobj).width(); //图原始宽 $newheight = $(imgobj).height(); //图原始高 $w = 693; //最小宽度 $h = 840; //最大宽度 //计算图片比例高度 $A=$w / $h; $A1=$width/$newheight; if($A1>$A){ $width=$w; $newheight=$w/$A1; }else if($A1<$A){ $height=$h

今天由于用GD画图, 需要把一段文字在一个框内居中, 但是文字的宽度如果用strlen($str) * $font_size来计算的话, 由于文字不是等宽高的, 所以会导致偏离, 最后选用的GD库的imagettfbbox()函数, 其原型如下 array ImageTTFBBox(int size, int angle, string fontfile, string text); 其中返回一个数组, 有八个元素, 描述了四个角的坐标 0     左下角 X 位置 1     左下角 Y 位置