输入形状的'conv3d_1/convolution‘(op：'Conv3D')从1减去5导致尺寸为负_对于输入形状为[?,1,10000,80]，[3,3,80,16]的'conv2d_1/convolution‘(op：'Conv2D')，从1减去3导致负尺寸_输入形状为[?,1,74,16]，[3,3,16,32]的'conv2d_2/convolution‘(op：'Conv2D')从1减去3导致的负尺寸 - 腾讯云开发者社区

.传入四维的input,该Tensor的形状为[batch, in_height, in_width, in_channels].还要传入一个形状为[filter_height, filter_width...这个方法做了如下操作: 将卷积核压成形状为[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]的二维矩阵从输入Tensor提取图像...指定输入输出数据维度的意义....3, 3, 5]) 因为图像通道变为5,卷积核的输入通道也要填为5.卷积核的输出通道我们先用1通道: conv_filter2 = tf.constant([[[[2]]]], tf.float32,...然后卷积核向右移动一格,继续计算: 2x2+3x4+5x3+6x1=37. 前两行遍历完卷积核从第2行开始,继续向右遍历.得到最后的结果. 这里有个卷积工作的参考图: ?

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tf.nn

conv2d_transpose(): conv2d的转置。conv3d(): 计算给定5-D输入和滤波张量的三维卷积。...conv3d_transpose(): conv3d的转置。conv_transpose(): 卷积的转置。convolution():计算N-D卷积的和(实际上是互相关的)。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...logits:每个标签激活(通常是线性输出)的形状[d_0, d_1，…， d_{r-1}， num_classes]和dtype float16、float32或float64。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。

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基于深度学习的高光谱图像分类

/sd; 使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。...; dataInputTest = patchesLabeled(testIdx,:,:,:); dataLabelTest = patchLabels(testIdx,1); 转换输入数据。...[3 3 7],8,Name="conv3d_1") reluLayer(Name="Relu_1") convolution3dLayer([3 3 5],16,Name="conv3d...ValidationFrequency=100); 步骤5：训练网络默认情况下，该示例为Indian Pines数据集下载预训练的分类器。...patchesUnlabeled = find(allLabels==0); prediction(patchesUnlabeled) = 0; 重构分类像素以匹配地面真实图像的尺寸。

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TensorFlow学习笔记--Deep Dream模型

折输入的图像为X，中间某个卷积层的输出是Y，Y的形状是hwc，其中h为Y的高度，w为Y的宽度，c为通道数。卷积的一个通道就可以代表一种学习到的信息。...Inception所需的格式，只不过这里的batch等于1 # 对图像减去一个像素均值 # 原因是在训练Inception 模型的时候，已经做了减去均值的预处理，因此这里使用同样的方法处理，才能保持输入一致...# t_input-imagenet_mean 减去均值，这里使用的Inception模型减去的是一个固定均值117，所以这里也减去117 # expand_dims 执行加一维操作，从[height...但是这样就出现一个问题，生成图片的过程是需要消耗内存/显存的，img_noise 传递的尺寸越大，消耗的内存/显存就越多，最终会因为内存/显存不足，导致渲染失败。...lo = tf.nn.conv2d(img, k5x5, [1, 2, 2, 1], 'SAME') # 低频成分缩放到原始图像大叫就得到lo2，再用原始图像img减去

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torch.backends.cudnn.benchmark ?!

适用场景是网络结构固定（不是动态变化的），网络的输入形状（包括 batch size，图片大小，输入的通道）是不变的，其实也就是一般情况下都比较适用。...举例来说，我们只要固定输入大小都是 (8, 64, 224, 224)，即 batch_size 为 8，输入的通道为 64，宽和高为 224，那么卷积层的运行时间都是几乎不变的，无论其中每个像素具体的值是...这样的话，因为我们固定了模型输入的尺寸大小，所以对每个卷积层来说，其接受的输入尺寸都是静态的，固定不变的，在提前做优化的时候我们只要使用随机初始化的相应尺寸的输入进行测试和选择就行了。...现在我们再来测试一下，如果输入图片的形状是变化的，会怎么样。...下边的例子随便生成了 5 组不同尺寸的输入，测试一下 cudnn.benchmark=True 的表现：Model: ResNet-101Device: cudaUse CUDNN Benchmark:

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超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution

概要我们的贡献点简单来讲：（1）提出了一种新的神经网络算子（operator或op）称为involution，它比convolution更轻量更高效，形式上比self-attention更加简洁，可以用在各种视觉任务的模型上取得精度和效率的双重提升...下面我们分开来看卷积的两大特性：空间不变性一方面，空间不变性带来的优点包括：1.参数共享，否则参数量激增至，2.平移等变性，也可以理解为在空间上对类似的pattern产生类似的响应，其不足之处也很明显...否则的话，例如在ImageNet上使用固定大小的图像作为输入训练得到的权重，就无法迁移到输入图像尺寸更大的下游任务中（比如检测、分割等）。...)和reshape (channel-to-space)变换展开成kernel的形状，从而得到这个坐标点上对应的involution kernel，再和输入feature map上这个坐标点邻域的特征向量进行...总结起来，这种从convolution到involution的设计实际上是在微观粒度（op level）对算力进行了重新的调配，而网络设计的本质就是对算力的分配，目的是将有限的算力调整到最能发挥性能的位置

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CVPR21 | involution：超越convolution和self-attention的神经网络新算子

0 概要我们的贡献点简单来讲：（1）提出了一种新的神经网络算子（operator或op）称为involution，它比convolution更轻量更高效，形式上比self-attention更加简洁...下面我们分开来看卷积的两大特性：空间不变性一方面，空间不变性带来的优点包括：1.参数共享，否则参数量激增至，2.平移等变性，也可以理解为在空间上对类似的pattern产生类似的响应，其不足之处也很明显...否则的话，例如在ImageNet上使用固定大小的图像作为输入训练得到的权重，就无法迁移到输入图像尺寸更大的下游任务中（比如检测、分割等）。...针对输入feature map的一个坐标点上的特征向量，先通过 (FC-BN-ReLU-FC)和reshape (channel-to-space)变换展开成kernel的形状，从而得到这个坐标点上对应的...总结起来，这种从convolution到involution的设计实际上是在微观粒度（op level）对算力进行了重新的调配，而网络设计的本质就是对算力的分配，目的是将有限的算力调整到最能发挥性能的位置

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头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

卷积神经网络的这些组件协同工作，使得CNN能够从原始像素中自动学习有意义的特征层次结构。随着深度增加，这些特征从基本形状和纹理逐渐抽象为复杂的对象和场景表现。...这允许模型从不同的通道捕获不同的特征。步长与填充步长和填充控制卷积操作的几何属性。步长步长定义了卷积核在输入上移动的速度。较大的步长可以减少输出的尺寸，而较小的步长则保持尺寸不变。...# 使用填充1，使得输出尺寸与输入尺寸相同（假设步长为1） conv_layer_padding1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1) 空洞卷积（Dilated Convolution...# 使用PyTorch定义ReLU激活函数 relu = nn.ReLU() Leaky ReLU Leaky ReLU是ReLU的一种变体，允许负输入值的小正斜率。...为了使卷积神经网络有效学习，训练集的选择和增强至关重要。数据预处理预处理是训练集准备的关键步骤，包括：标准化：将输入缩放到0-1范围。中心化：减去均值，使数据以0为中心。

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1x1卷积详解：概念、优势和应用

1 x1卷积顾名思义，1x1卷积操作涉及到将输入与尺寸为1x1的过滤器进行卷积，通常使用0填充和步长为1。...举个例子，假设我们有一个(通用的)卷积层，输出一个形状张量(B, K, H, W)， B为批大小。K是卷积过滤器或核的数量，H、W为空间维度，即高、宽。...的输出，将过滤器尺寸从K更改为F。...在常规的卷积运算中，我们通常会使用较大的过滤器大小，例如3x3或5x5（甚至7x7）内核，然后通常对输入进行某种填充，进而将H x W的空间尺寸转换为某些 H'x W'。...F > K会导致滤波器尺寸的增加，而F < K则会导致滤波器尺寸的减少。F的值很大程度上取决于项目的要求。

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无人驾驶汽车系统入门：基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现

体素分块这是点云操作里最常见的处理，对于输入点云，使用相同尺寸的立方体对其进行划分，我们使用一个深度、高度和宽度分别为(D,H,W)的大立方体表示输入点云，每个体素的深高宽为(vD,vH,vW) ，则整个数据的三维体素化的结果在各个坐标上生成的体素格...70.4][−3,1]×[−40,40]×[0,70.4]立方体（单位为米）作为输入点云，取体素格的大小为: ?...最后，特征学习网络的输出即为一个尺寸为 (128×10×400×352) 的稀疏张量。...来描述一个卷积中间层，Conv3D表示是三维卷积，cin,cout分别表示输入和输出的通道数，k是卷积核的大小，它是一个向量，对于三维卷积而言，卷积核的大小为(k,k,k)；s即stride，卷积操作的步长...那么回归的目标为一下七个量： ? 其中 ? 是正样本框的对角线。我们定义损失函数为： ? 其中 ? 分别表示正样本 ? 和负样本 ? 的Softmax输出， ?

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NAS-ViT | 超低FLOPs与Params实现50FPS的CPU推理，精度却超越ResNet50！！！

当Window k的个数大于1时，类似Swin Transformer，将输入Token划分为k组。然后，分别计算每组的自注意力权值，以减少计算成本（标准全局自注意力是k=1的特例）。...在这项工作中，只搜索第1个Transformer Block的窗口数，因为经过4次降采样后，其他Transformer Block的输入分辨率已经很小了。...组件5：Talking-head attention and number of heads 现有的大多数ViT将Head的尺寸设置为24/32。...为了确定Sub-Networks训练的优先级，在和的余弦相似度为负时，将投影到的正向量上，以避免梯度冲突。...因此，简化了AlphaNet训练方案并使用一个较弱的数据增强方案——随机增加增强转换的数量和大小设置为1，并删除正则化，如Drop连接，辍学和重量衰减，从训练；比较见表5。

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一看就懂的Tensorflow实战（卷积神经网络）

28, 28, 1]) # Convolution Layer with 32 filters and a kernel size of 5 conv1 = tf.layers.conv2d...---- 补充：TensorFlow layers模块 [2] Convolution Convolution 有多个方法，如 conv1d()、conv2d()、conv3d()，分别代表一维、二维、...，那么输入数据的 shape 为 (batch, height, width, channels)，如果是 channels_first，那么输入数据的 shape 为 (batch, channels...dilation_rate：可选，默认为 (1, 1)，卷积的扩张率，如当扩张率为 2 时，卷积核内部就会有边距，3×3 的卷积核就会变成 5×5。...，那么输入数据的 shape 为 (batch, height, width, channels)，如果是 channels_first，那么输入数据的 shape 为 (batch, channels

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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part III）

负变换，即恒等变换的逆。在负变换中，输入图像的每个像素值从L-1中减去并映射到输出图像上。...在这种情况下，完成以下转换： S =(L-1)-r 因此，每个像素值都减去255。这样的操作导致的结果是，较亮的像素变暗，较暗的图像变亮，类似于图像底片。...输入图像的每个像素值都会加1，之后再进行对数操作，这是因为如果图像中的像素值为0时，log(0)的结果等于无穷大。...现在，此过滤器也是一个数字数组，数组中的数字称为权重或参数，在这里要着重注意一点，此过滤器的深度必须与输入图像的深度相同，即通道数相同，因此此过滤器的尺寸为3 x 3 x 3。...步幅的取值一般为1，也可以取其它大小的值，但我们关心的是它是否适合输入图像。 ?

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Understanding Convolution in Deep Learning（一）

应用卷积的一种方法是从内核大小的输入图像中获取图像块 - 这里我们有一个100×100的图像和一个3×3的内核，所以我们需要3×3的块 - 然后做与图像片和卷积核的元素的乘法。...然后该乘法的和导致了特征映射的一个像素。在已经计算了特征图的一个像素之后，图像块提取器的中心将一个像素滑动到另一个方向，并且重复该计算。当以这种方式计算特征图的所有像素时，计算结束。...现在如果你想区分衣服的样式，衣服的颜色不会那么有用；还有微小的细节，像品牌的标志将变得不重要。最重要的可能是衣服的形状。通常，衬衫的形状与衬衫，夹克或裤子的形状非常不同。...Enter convolutional nets 卷积网络不是在我们的内核中有固定的数字，我们为这些内核分配参数，这些内核将在数据上进行训练。...例如，应用于256×256图像的32×16×16内核将产生尺寸为241×241的32个特征图（这是标准尺寸，尺寸可以根据实现而变化）。因此，我们自动学习了32个新特征，其中有相关信息作为我们的任务。

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详述Deep Learning中的各种卷积（二）

Convolution）逐点分组卷积（Pointwise Grouped Convolution） 5....这里我们用一个简单的例子来说明，输入层为，先进行填充值Padding为单位步长的零填充，再使用步长Stride为1的卷积核进行卷积操作则实现了上采样，上采样输出的大小为。 ?...此时，若用卷积核对应稀疏矩阵的转置（）乘以输出的平展（）所得到的结果（）的形状和输入的形状（）相同。 ?...在（a）中，步长为1，卷积核为。如红色部分所展示，输入第一个像素映射到输出上第一个和第二个像素。而正如绿色部分，输入的第二个像素映射到输出上的第二个和第三个像素。...则输出上的第二个像素从输入上的第一个和第二个像素接收信息。总而言之，输出中间部分的像素从输入中接收的信息存在重叠区域。在示例（b）中的卷积核大小增加到3时，输出所接收到的大多数信息的中心部分将收缩。

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【综述】神经网络中不同种类的卷积层

Convolution 下图是一个单通道卷积操作的示意图： ? 在深度学习中，卷积的目的是从输入中提取有用的特征。...在图像处理中，卷积滤波器的选择范围非常广，每种类型的滤波器（比如Sobel算子、Canny算子等）都有助于从输入图像中提取不同的方面或者特征，比如水平、垂直、边缘或对角线等特征。...第二步：1x1 convolution 有128个1x1x3的kernel移动5x5次。两步总计10275次乘法，只有普通卷积计算量的12%左右。...推广一下，对于一个输入尺寸为[C,H,W]的feature map, 如果用stride=1、padding=0、kernel size=h(h为奇数)，那么输出的尺寸为。...DCN提出的动机是为何特征提取形状一定要是正方形或者矩形，为何不能更加自适应的分布到目标上（如下图右侧所示），进而提出了一种形状可学习的卷积。 ?

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CNN中十大拍案叫绝的操作

于是在Inception网络中，作者提出利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。...最初版本的Inception结构如上图所示，一个输入的feature map分别同时经过1×1、3×3、5×5的卷积核的处理，得出的特征再组合起来，获得更佳的特征。...加入1×1卷积核的Inception结构 ? 根据上图，我们来做个对比计算，假设输入feature map的维度为256维，要求输出维度也是256维。...这种操作是相当有效的，在imagenet 1000类分类任务中已经超过了InceptionV3的表现，而且也同时减少了大量的参数，我们来算一算，假设输入通道数为3，要求输出通道数为256，两种做法： 1...，我们可以看到这样一些趋势：卷积核方面：大卷积核用多个小卷积核代替；单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

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卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作

于是在Inception网络中，作者提出利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。...系列的网络，就使用了多个卷积核的结构：最初版本的Inception结构如上图所示，一个输入的feature map分别同时经过1×1、3×3、5×5的卷积核的处理，得出的特征再组合起来，获得更佳的特征...1×1卷积核的Inception结构根据上图，我们来做个对比计算，假设输入feature map的维度为256维，要求输出维度也是256维。...这种操作是相当有效的，在imagenet 1000类分类任务中已经超过了InceptionV3的表现，而且也同时减少了大量的参数，我们来算一算，假设输入通道数为3，要求输出通道数为256，两种做法： 1...，我们可以看到这样一些趋势：卷积核方面：大卷积核用多个小卷积核代替；单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

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新手，你需要了解的关于神经网络的所有知识

偏置（偏移） – 它是神经元的额外输入，它始终为1，并具有自己的连接权重。这确保即使所有的输入都为空（全部为0），神经元也会激活。激活功能（传递函数） – 激活函数用于将非线性引入神经网络。...在这个网络中，输出层有3个神经元，输出y1，y2，y3。 Input Shape – 它是我们传递给输入层的输入矩阵形状。我们网络的输入层有4个神经元，它期望1个样本的4个值。...如果我们一次只提供一个样本，我们网络的期望输入形状是（1,4,1）。如果我们提供100个样品，则输入形状将为（100,4,1）。不同的库期望形状的格式是不同的。...权重（参数） – 权重表示单元之间连接的强度。如果从节点1到节点2的权重比较大，意味着神经元1对神经元2的影响比较大。权重降低了输入值的重要性。当权重接近零时意味着更改此输入将不会更改输出。...在每次迭代中，我们都使用反向传播来计算每个权重的损失函数的导数，并从这个权重中减去它。学习率决定了你想要更新权重（参数）值的速度。学习率不能太低导致收敛的速度缓慢，也不能太高导致找不到局部最小值。

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盘点卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作。

最初版本的Inception结构如上图所示，一个输入的feature map分别同时经过1×1、3×3、5×5的卷积核的处理，得出的特征再组合起来，获得更佳的特征。...加入1×1卷积核的Inception结构根据上图，我们看着1×1 --> 3×3这段通路，来做个计算，假设输入feature map的维度为256维，要求输出维度也是256维。...有以下两种操作： 1、256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824 2、256维的输入先经过一个1...这种操作是相当有效的，在imagenet 1000类分类任务中已经超过了InceptionV3的表现，而且也同时减少了大量的参数，我们来算一算，假设输入通道数为3，要求输出通道数为256，两种做法： 1...，我们可以看到这样一些趋势：卷积核方面：大卷积核用多个小卷积核代替；单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

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Tensorflow卷积理解

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基于深度学习的高光谱图像分类

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盘点卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作。

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