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膨胀卷积替代了传统的 max-pooling 和 strided convolution，能够增大感受野并保持 feature map 的尺寸和原始图片一致。但是膨胀卷积仍然存在一些问题，在论文《Understanding Convolution for Semantic Segmentation》中提到：
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下： 1.Input:图像的尺寸是227*227*3.
TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题. TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。. 在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。. 论文名称：. An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent …
卷积神经网络（CNN）详解，首发于机器学习与图像处理写文章卷积神经网络（CNN）详解谭庆波 哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读151人赞同了该文章卷积神经网络结构介绍如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其 …
关于不同卷积核大小的思考 未经同意，不得转载 一、1x1卷积核的作用 （1）实现跨通道的交互和信息整合 使用1x1卷积核，其实就是对不同channel间的信息做线性组合的一个变换过程。
AlexNet论文中的第二个卷积核大小中5*5*48 这个48是怎么来的？ 2017-07-17 添加评论 分享 微博 QZONE 微信 没有找到相关结果 已邀请: 与内容相关的链接 提交 2 个回复 jimmy 赞同来自 ...
本文对形状相似、尺寸不同的20根素混凝土梁试件进行了抗折试验,对试件侧面的破坏裂缝图形作了分维测定,发现了分维与试件尺寸之间的客观规律．借助于分形几何理论对试件断面特征的描述, 对混凝土抗折强度的尺寸效应建立了新的公式．本文研究概念清晰,所得结果能较好地符合试验．
反卷积：蓝色是输入（5 x 5）, 灰色是卷积核（3 x 3）, 绿色是输出（5 x 5），padding=1，strides = 1 3 反卷积的输出尺寸 论文 A guide to convolution …
为此，论文提出可变形卷积核 (Deformable Kernels, DK)，用于进行可变形建模的新型卷积操作，在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。. 如图d，DK学习卷积核的偏移来对原卷积进行重新采样，而不改变输入数据。. 从实验结果来看，DK对分类任务和 ...
而卷积操作过程其实很简单，也就是将卷积核与数据对应相乘，然后求和。. 所以对于上图，其操作过程便是1*1+1*1+1*1=3，“3”便是得到的结果或输出。. 但这只并不是卷积的整个过程，前面提到过，卷积操作是具有时间或序列属性的，而这只是整个卷积过程的 ...
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卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量（图像）的尺寸，以及卷积神经网络（CNN）中层参数的计算。以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下： 1.Input:图像的尺寸是227*227*3.
TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题. TCN是指时间卷积网络，一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法。. 在这一两年中已有多篇论文提出，但是普遍认为下篇论文是TCN的开端。. 论文名称：. An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent …
卷积神经网络（CNN）详解，首发于机器学习与图像处理写文章卷积神经网络（CNN）详解谭庆波 哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读151人赞同了该文章卷积神经网络结构介绍如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；（2）其 …
关于不同卷积核大小的思考 未经同意，不得转载 一、1x1卷积核的作用 （1）实现跨通道的交互和信息整合 使用1x1卷积核，其实就是对不同channel间的信息做线性组合的一个变换过程。
AlexNet论文中的第二个卷积核大小中5*5*48 这个48是怎么来的？ 2017-07-17 添加评论 分享 微博 QZONE 微信 没有找到相关结果 已邀请: 与内容相关的链接 提交 2 个回复 jimmy 赞同来自 ...
本文对形状相似、尺寸不同的20根素混凝土梁试件进行了抗折试验,对试件侧面的破坏裂缝图形作了分维测定,发现了分维与试件尺寸之间的客观规律．借助于分形几何理论对试件断面特征的描述, 对混凝土抗折强度的尺寸效应建立了新的公式．本文研究概念清晰,所得结果能较好地符合试验．
反卷积：蓝色是输入（5 x 5）, 灰色是卷积核（3 x 3）, 绿色是输出（5 x 5），padding=1，strides = 1 3 反卷积的输出尺寸 论文 A guide to convolution …
为此，论文提出可变形卷积核 (Deformable Kernels, DK)，用于进行可变形建模的新型卷积操作，在推理时根据输入直接生成新的卷积核来改变有效感受域。. 如图d，DK学习卷积核的偏移来对原卷积进行重新采样，而不改变输入数据。. 从实验结果来看，DK对分类任务和 ...
而卷积操作过程其实很简单，也就是将卷积核与数据对应相乘，然后求和。. 所以对于上图，其操作过程便是1*1+1*1+1*1=3，“3”便是得到的结果或输出。. 但这只并不是卷积的整个过程，前面提到过，卷积操作是具有时间或序列属性的，而这只是整个卷积过程的 ...
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