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隐藏的
3d
卷积
网络层的形状,如何计算?
machine-learning
、
multidimensional-array
、
deep-learning
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我想计算CNN的给定隐藏层输出的形状,所以假设输入形状是(27,27,27,1),即一个图像通道,第一个
卷积
层是16X(3,3,3)核,步长是1,填充是0,所以这一层的输出形状是:(25,25,25,16 ),16对应于这一层中的核的数量,所以这里我们有16个体积的形状(25,25,25),之后,我们有一个32X(3,3,3)核的第二
卷积
层,步长是1,填充是0,因此,这一层中的每个内核都应该(通常)
浏览 0
提问于2020-06-03
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1
回答
1x1
卷积
如何保留学习到的特征?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
我试图更好地理解1x1
卷积
是如何与多个输入通道一起工作的,但还没有找到一个很好的解释。在开始1x1之前,我想确保我对2D和
3D
卷积
的理解。2D
卷积
层是否会将3个不同的核应用于3个输入通道中的每个通道,以生成每个特征图?如果是,这意味着在每个2D
卷积
运算中使用的内核数量=#个输入通道*#个特征图。现在让我们来看看
3D
卷积
: i = Input(shape=(1,64,64,3)) x = Conv3D(filters=32,kernel_size=(3,3,3),padd
浏览 27
提问于2021-11-08
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1
回答
tensorflow中是否支持具有复变量的
3D
卷积
内核?
tensorflow
Conv3D[T=DT_COMPLEX64, padding="SAME", tensorflow是否具有对
3D
浏览 0
提问于2016-10-25
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1
回答
Conv3d与Conv2d的区别
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
convolution
我认为这两种形式在时间和空间维度上都是
卷积
的。 如果有人能帮我解决这个问题我真的很感激。
浏览 2
提问于2018-11-06
得票数 3
1
回答
3D
体积图像的沿三个正交(轴)的2D
卷积
deep-learning
、
conv-neural-network
、
convolution
、
medical-imaging
、
2d-3d-conversion
由于
3D
卷积
需要太多的计算成本,所以我更喜欢使用2D
卷积
。我在这里的动机是将2D
卷积
用于体积图像,以降低此成本。有没有办法做到这一点?谢谢你的帮助。
浏览 23
提问于2021-05-29
得票数 0
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1
回答
我应该对
3D
灰度图像使用2D
卷积
还是
3D
卷积
?
tensorflow
、
machine-learning
、
conv-neural-network
、
tpu
我正在处理一个TFRecord数据集,其中包含一个
3D
对象的横截面的多个灰度图像,最终的形状为32,256,256。尺寸32表示横截面的数量,它明显小于其他尺寸。正因为如此,我想知道我是否可以将数据视为32个通道的2D数据,而不是将数据视为只有一个通道的
3D
数据,尤其是在所需的计算资源方面。
浏览 6
提问于2019-11-17
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1
回答
如何使用mxnet创建
3D
卷积
神经网络?
python-2.7
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
mxnet
我有一个包含11*11*21
3D
数据文件的文件夹,我正在尝试用
3D
卷积
神经网络进行二进制分类。我只在gluon教程上找到了2D
卷积
神经网络的教程,我不确定要更改哪些内容来适应
3D
数据。我遵循本教程,但是使用我自己的数据,我试图将图层更改为
3D
,但我被其他需要更改的内容卡住了。 我对凸面和
3D
凸面非常陌生,因此任何帮助都将不胜感激。
浏览 50
提问于2018-08-04
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1
回答
在tensorflow中实现
3D
卷积
的最佳方式是什么?
python
、
tensorflow
、
convolution
似乎当前版本的Tensorflow不支持任何直接执行
3D
卷积
的命令。Theano这样做了,但我不想切换到Theano。我想知道有没有什么简单的方法可以使用像conv2d这样的可用命令来执行
3D
卷积
?
浏览 0
提问于2016-03-26
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1
回答
tf.nn.conv1d和tf.nn.convolution在Tensorflow中有什么区别吗?
machine-learning
、
tensorflow
、
convolution
我想知道这两者有什么区别。对我来说,它们是相同的功能,所以我看不出存在的原因是两个相同的功能。
浏览 0
提问于2020-01-29
得票数 1
1
回答
卷积
网中颜色通道之间的相互作用是什么?
tensorflow
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
convolution
我想知道彩色通道是如何在
卷积
网中相互作用的: 基于上述: Tensorflow包括2D-
卷积
的函数,它需要in_height、in_width、in_通道输入,而3D-
卷积
的函数需
浏览 3
提问于2017-04-25
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回答
如何用keras制作3-d滤镜
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我是一名在当地大学学习ML的高中生,我们现在正在建立cnn的keras。我需要使用大小为(32,32,3)的滤镜,但是keras只允许我使用2D滤镜。model.add(Conv2D(32, kernel_size = (12, 12, 3), input_shape=(32, 32, 3), activation='relu', strides=(1,2)))注意:我使用的是Cifar10数据集。
浏览 2
提问于2018-12-03
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1
回答
对每个图像使用新的向量执行
卷积
的最佳方法?
matlab
、
image-processing
、
optimization
、
convolution
我试着找出执行
卷积
的最好方法。这是我目前使用的方法:% S = Filter [(:, :
浏览 1
提问于2017-10-20
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2
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如何使用Python检测部分遮挡的对象?
python
、
keras
、
computer-vision
、
image-recognition
、
opencv
我正在使用Python (OpenCV、keras、tensorflow)构建一个计算机视觉应用程序,它需要检测一个对象,然后计算出该前端对象后面有多少个对象。因此,对象常常是重叠的。这里的目的是检测队列前面(前景)的人,然后检测前面人背后的人数,尽管后面的人被排除在外。但是,我一直无法找到一种可行的方法来计算前面对象后面的对象,当它们被部分阻塞时(队列中的其他人)。 到目前为止,我已经尝试了计数
浏览 0
提问于2019-03-12
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1
回答
3通道图像在
卷积
层上的反向传递
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
convolution
我知道反
卷积
基本上是输出与翻转滤波器的
卷积
,我已经对2D数据实现了它。但我不能将其推广到
3D
数据。例如,考虑维度3x5x5的输入,过滤器的维度为3x3x3,stride设置为1。我不明白的是,如何计算此输出的反
卷积
。翻转的滤波器将再次具有维度3x3x3,而
卷积
的输出将具有维度1x3x3,这对于
卷积
是不兼容的。那么我们如何计算去
卷积
呢?
浏览 2
提问于2017-10-26
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1
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基于3DFFT的
卷积
的搜索库
c++
、
fft
、
fftw
、
convolution
、
2d-3d-conversion
我有一个大的
3D
矩阵和一个小的
3D
矩阵,我想使用基于
3D
fft的
卷积
来在较大的矩阵中找到我的小
3D
矩阵的最佳匹配。你在C++中有没有可以做到这一点的代码?
浏览 3
提问于2012-08-12
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回答
不同维数的python
卷积
python
、
numpy
、
scipy
、
deep-learning
我试图用Python实现
卷积
神经网络。 但是,当我使用signal.convolve或np.convolve时,它不能对X,Y(X是
3d
,Y是2d)进行
卷积
。X正在训练小型批次。Y是过滤器。那么,我能用什么函数有效地进行
卷积
吗?
浏览 5
提问于2016-08-30
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回答
TimeDistributed Convolution2D Keras的正确输入
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
input_shape = (N, 480,640,1))) ... print (model.output_shape)给出:(None,2,480,640,32) 我还需要一个维度来将此输入传递给
卷积
浏览 22
提问于2020-04-16
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1
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Tensorfllow:从更改的模型加载检查点
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
checkpoint
出于某些原因,我想测试探测器和他的相同版本的性能差异,但使用了一些
3d
卷积
进行了微调。 检测器的模型是谷歌EfficientDet,权重是根据自定义数据进行微调的。我想知道是否有可能在一个模型中加载我的自定义权重,在这个模型中,graph-def是不同的(在某些层上会有
3d
卷积
)。以及怎样才能做到这一点。
浏览 5
提问于2021-01-17
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1
回答
ConvNets中的每一次
卷积
都会增加维数吗?
neural-network
、
deep-learning
、
computer-vision
、
conv-neural-network
我是CNN的初学者,我正在努力理解深层
卷积
网络的概念。 我知道我必须在输入图像上滑动我的过滤器,我得到的是一个图像数组。之后,我应用了ReLU和max池,这给我留下了一个图像数组。
浏览 1
提问于2018-06-24
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1
回答
如何将图像序列作为
3d
张量读取?
python
、
tensorflow
作为我正在处理的CNN的输入,我想使用一系列图像(在
卷积
层中进行
3D
卷积
)。将一系列图像作为
3d
张量读取的合适方式是什么?
浏览 3
提问于2016-07-25
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