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沙龙
1
回答
仅对
非
零
值
进行
卷积
?
python
、
convolution
在python库中有没有一个
卷积
,我只能对矩阵中的
非
零
项
进行
卷积
? 对于
卷积
,我指的是像scipy.ndimage.convolve这样的东西--但在这里我没有这个选择。np.array([[ 0, -1, 0], [ 0, -1, 0]]) 我希望只对矩阵中带有1的条目
进行
卷积
,以避免将运算符应用于
零
区域,以减少计算负担
浏览 23
提问于2021-11-14
得票数 1
1
回答
具有缺失数据的数值数组的局部均值滤波
python
、
numpy
、
scipy
、
convolution
、
scikit-image
我想对存储为numpy数组的图像
进行
局部均值过滤。图像在边缘附近有一些缺失的像素,用有效的掩码(布尔数组)表示。也有,但它会对丢失的数据
进行
插
值
。对于一个简单的均值来说,不需要插
值
。
仅对
有效像素
进行
平均。输入和输出的有效掩码是相同的。 简单地将无效像素设置为
零
不是一种选择,因为它会污染附近的有效像素平均值。也有,但它不是重复的,因为它询问更通用的
卷积
(这只是平均)。
浏览 2
提问于2017-10-26
得票数 5
1
回答
Excel:取某个范围内最大(或最小)N
值
的平均值,不包括
零
excel
、
conditional
、
average
我尝试在
非
零
的范围内取最大(或最小)N
值
的平均值。假设我的数据在A列,我使用这个公式:它取A中最小的三个
值
的平均值。对于最大的
值
,可以使用类似的公式与LARGE一起代替SMALL。如何调整公式以找到
非
零
的最小(最大)N
值
,并
仅对
这些
值
进行
平均?
浏览 9
提问于2016-09-07
得票数 0
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1
回答
在完全
卷积
网络中,上采样层的“学习倍数”应该是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
、
conv-neural-network
我试着训练一个完全
卷积
网络(FCN)来
进行
密集的预测。我们将2×上采样初始化为双线性插
值
,但允许学习参数。谢谢,
浏览 1
提问于2017-04-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
具有选择性条件的Numpy洗牌?
python
、
arrays
、
numpy
例如,
仅对
非
零
值
进行
混洗。
浏览 10
提问于2019-07-15
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在VGG19网络中冻结权
值
用于Caffe中的传递学习
caffe
、
vgg-net
、
transfer-learning
、
faster-rcnn
在VGG19骨干
卷积
层之上添加RPN和快速RCNN层 Update:在对所有
卷积
层的
浏览 3
提问于2019-02-23
得票数 1
1
回答
从图像样本中获取
卷积
矩阵?
java
、
algorithm
、
image-processing
、
convolution
我正在尝试反编译上滤波器的
卷积
矩阵public static void main(String[] foo) { new JavaWalkBufferedImageTest1得到
卷积
矩阵。或者有没有我可以使用的在线工具,在那里我可以上传多个原始和过滤后的样本,并获得
卷积
矩阵?
浏览 0
提问于2015-10-23
得票数 1
1
回答
基于
非
整数因子的FIR图像重采样滤波器
image-processing
、
filter
、
interpolation
、
convolution
我没有发现如何设计一个FIR滤波器,用于图像插
值
以对其
进行
上采样或以
非
整数因子对其
进行
下采样。任何帮助或解释都是受欢迎和非常感谢的!
浏览 0
提问于2018-05-04
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在频域乘以图像
math
、
image-processing
、
signal-processing
、
fft
我一直在处理频域中的图像(通过对图像
进行
DFT或FFT ),我知道空间域中的
卷积
是频率上的乘法。所以我的问题是,如果我想在空间域中应用特定的内核(假设是9x9平滑内核),我只需要用9x9滤波器对整个图像
进行
卷积
。现在,如果我想在频域做同样的事情,我是不是同时对图像和内核
进行
FFT?在我有了新的数据集(图像乘以内核)之后,我只是反转了FFT的方向,这应该会得到与内核在空间域中
卷积
图像相同的结果,对吧? 谢谢你的帮助!
浏览 2
提问于2011-03-22
得票数 3
回答已采纳
1
回答
了解
卷积
核的输出图像范围
ios
、
macos
、
image-processing
、
core-image
在所有的文档和WWDC谈判中,我发现到目前为止,它被描述为“内核定义的领域”,因此内核产生有意义的、
非
零
的结果。根据该定义,我假设
卷积
核的输出范围与输入图像的范围相同,因为
卷积
总是将多个输入
值
组合成一个输出
值
。但是在我发现的例子中,从对内置内核(如CIGaussianBlur )的行为的观察来看,输出范围总是大于输入(取决于如果
卷积
内核的大小)。 我不明白为什么。
浏览 0
提问于2019-01-20
得票数 1
1
回答
如何对图像的
卷积
样本
进行
去
卷积
?
matlab
、
image-processing
、
signal-processing
、
matlab-figure
、
matlab-deployment
我编写了以下代码,以便首先对图像
进行
卷积
% Firstly convultion subplot(231); c = conv2(b,h); imshow(c); 现在我需要去
卷积
它
浏览 7
提问于2014-05-27
得票数 0
2
回答
caffe中的反
卷积
层
caffe
、
deconvolution
在阅读了一些关于咖啡中反
卷积
的内容后,我对FCN的train.prototx 感到困惑。反
卷积
层的默认权重填充值为'constant‘,默认
值
为
零
。根据caffe中的反
卷积
操作,不是所有的输出都是
零
,因为输入乘以
零
。
浏览 7
提问于2016-09-09
得票数 0
1
回答
R中的
卷积
r
、
fft
、
convolution
我试着直接在R中做
卷积
,使用FFT,然后求逆。但从简单的观察来看,这似乎是不正确的。在0处,
卷积
应该是x2$xt (24.610)的最后一个
值
乘以h2$xt (0.003891051)的第一个
值
,这应该在索引0= 24.610*0.003891051 = 0.09575877处
进行
卷积
为什么这些
值
与预期
值
如此不同?
浏览 0
提问于2011-03-08
得票数 6
回答已采纳
0
回答
仅对
非
零
值
运行df.describe()
python
、
pandas
、
dataframe
、
statistics
2013-10-22 2.794000 2.540 1.016000 0.000 0.508000 15.748000 0.000000 我想做汇总统计,以便对大于0的
值
进行
问题是,如果我使用dailyrf = daily[(daily > 0.).any(1)]命令,当我执行dailyrf.describe()时,带
零
的行仍然包括在内。我还尝试了daily[daily==0] = 'NaN',它会给我一条警告消息:“正在尝试对来自DataFrame的切片的副本设置
值</em
浏览 0
提问于2017-11-29
得票数 2
回答已采纳
2
回答
使用FIR滤波器
进行
频谱滤波
matlab
、
filter
、
signal-processing
如果我具有信号
值
xT和滤波器系数bi,则可以使用
卷积
执行滤波。 假设我有x的频谱(在FFT之后),并且我需要使用滤波器系数执行滤波,我该如何执行此操作?我听说在频域中它将是乘法,而不是
卷积
(时域)。但是我找不到一个方程式来使用它。我在y= fft(xT)向量中有614000个
值
和119个滤波器系数(使用fdatool生成),我不能直接将它们相乘……谢谢。
浏览 3
提问于2012-10-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Numpy最大池
卷积
python
、
numpy
编辑: 是否有可能做一个非线性最大池
卷积
?使用NxM补丁并跨过输入图像,如果当前像素不是附近的最大
值
,则将其归
零
?一个非线性的最大
卷积
像这样工作,这是我的图像 3 5 1 2 7给定一个2x2max池,则这个输出 0 5 0 0 70 0 5 0 7 您有一个2x2修补程序,它跨越图像,
浏览 4
提问于2016-07-04
得票数 9
回答已采纳
3
回答
负重训练速度太慢
cnn
、
training
、
weight-initialization
虽然我得到了快速、收敛和令人满意的结果,但训练后的权重
值
变化很小(而成本/损失函数却以一种看似收敛的方式迅速下降)。初始权
值
:
卷积
核为
非
零
单元矩阵,完全连通层权为0's,激活函数为乙状结肠。
浏览 0
提问于2019-02-18
得票数 2
2
回答
Scipy的convolve2d显著增加了数组中的
值
python
、
opencv
、
numpy
、
scipy
我正在处理图像,每个像素可以拥有的最大
值
是255,但在旋转图像后
进行
卷积
时,该
值
急剧增加,达到1000s,因此得到了一张白色图像。这背后的原因是什么?
浏览 1
提问于2016-04-21
得票数 3
1
回答
OpenCV的基于DFT的filter2D实际上是如何工作的?
opencv
、
signal-processing
、
convolution
我知道DFT是如何工作的,所以我把输入图像和核转换成一个光谱表示,在这里
进行
卷积
,然后再返回。如果这是一般的想法,我仍然想要一些额外的背景资料。
浏览 7
提问于2022-05-09
得票数 0
回答已采纳
4
回答
关于使用CNN
进行
图像分类
python
、
tensorflow
、
classification
、
conv-neural-network
利用
卷积
神经网络建立图像分类模型,经过5次classes.It训练,训练准确率为100%,测试准确率为82%。但是当我手动给出一幅图像
进行
预测时,该模型无法将它们分类为10幅图像该模型
仅对
3-4幅图像
进行
分类correctly.What是错误的吗?我该怎么办??
浏览 3
提问于2018-04-16
得票数 0
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