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回答
DataTables
滤波器
输入
图像
更改
javascript
、
html
、
jquery
、
css
、
datatables
我使用的是1.10.22版本的
dataTables
。 我想要
更改
过滤器
输入
的"X"-image。 ? 我在css文件中找不到任何背景
图像
或任何其他内容。这是如何工作的,我可以在哪里
更改
它?
浏览 35
提问于2020-11-10
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1
回答
并行应用
滤波器
组
c#
、
image-processing
、
aforge
、
accord.net
、
filter-bank
假设我有三个Gabor
滤波器
,我需要将它们并行应用于
图像
。 以下是并行
滤波器
组的正确概念吗?
浏览 21
提问于2016-08-11
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2
回答
GPUImage:两个分支链的同步
ios
、
opengl-es
、
opengl-es-2.0
、
gpuimage
、
chain
我正在做一个
图像
拼接应用程序,它从相机获取
输入
,估计
图像
转换和通过估计转换扭曲
输入
图像
。如下图所示,来自摄像机的
图像
被
输入
到链的两个分支中。然而,
图像
翘曲的处理依赖于变换估计的结果。
浏览 0
提问于2014-03-24
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1
回答
术语过滤器和内核大小代表什么?
r
、
keras
、
conv-neural-network
关于CNN,在keras模型中,过滤器和内核大小之间有什么区别?layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3,3), activation = 'relu',我很难理解过滤器和内核大小在我的模型中的作用和表现。
浏览 2
提问于2022-08-17
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2
回答
新
图像
尺寸的传递学习
deep-learning
、
neural-network
、
keras
、
convolutional-neural-network
当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时,我们不需要使用与训练所用的
图像
大小相同的
图像
大小。但如果我们改变
输入
的大小,我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。我不明白为什么改变
输入
形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。 如果我的问题听不懂,请告诉我。
浏览 0
提问于2019-08-16
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1
回答
EfficientNet宽度缩放如何影响模型的失败?
deep-learning
、
efficientnet
我正在重建EfficientNet由.在宽度缩放因子中,有些东西我不明白。在论文中,他们试图最大限度地提高给定资源约束的模型精度,具体如下: 基于上述公式,应该是d.w.r^2。尽管如此,在下一节中:我.我猜对了吗?
浏览 4
提问于2022-03-11
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1
回答
无需内存即可调整
图像
大小
image
、
image-resizing
几年前,我在中实现了一个调整
图像
大小的算法,但我忘记了它的名称-如果有人能提醒我这个名称,我会非常高兴。该方法是查看
输入
图像
中心和输出
图像
(我们希望从
输入
图像
派生的
图像
)中心。
浏览 0
提问于2017-12-10
得票数 0
1
回答
为什么conv_filter_visualization示例中的过滤器是128x128?
keras
、
keras-layer
此Keras 示例为VGG-16网络的第5层输出可视化权重的8x8网格。代码通过512个过滤器中的128个,并可视化那些损失最高的过滤器的权重。输出示例是。VGG的第5层有三个512x3x3过滤器:x = Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='block5_conv1')(x) x = Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu
浏览 0
提问于2016-12-12
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1
回答
ValueError: CorrMM:不可能的输出形状
python
、
keras
、
theano
、
conv-neural-network
我需要在数据集上构建一个CNN模型,该数据集有65536行(每个列代表1个
图像
)、49列(7x7
图像
)和二进制类(第50列)。
浏览 1
提问于2017-04-18
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1
回答
为什么泽勒和费格斯的>= 2层的反调输出看起来如此不现实?
neural-network
、
convolutional-neural-network
反褶积网的特征(
输入
)是他们想要分析的层的激活。他们训练他们的输出是激活,实际上是他们想要分析的层的
输入
。然而,我不知道为什么这些
图像
看上去那么不切实际:它是灰色的,因为MSE是训练的目标吗?为什么第一层
滤波器
的输出也不是灰色的呢?
浏览 0
提问于2017-01-08
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1
回答
难道不是卷积层的深度,颜色的数量(或颜色空间的大小)吗?
cnn
、
convolution
我已经读过CNN的教程,并且注意到卷积层的深度等于
滤波器
的数量。但是,深度不应该是
图像
中的颜色数吗?我是说,如果是RGB的话,深度是3,对吧?我是不是漏掉了什么?
浏览 0
提问于2018-08-03
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1
回答
关于输出导数的卷积层填充
输入
的反向传播
deep-learning
、
cnn
、
convolution
Conv 4块Conv第5块全连接层 上述输出
图像
(7 * 7)已被平坦并
浏览 0
提问于2020-09-10
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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。但是,当我想应用另一组过滤器时,我不知道该做什么。在我有一个
图像
之前,它变成了一个
图像
数组,但是现在我有了一个
图像
数组。这是否意味着我将得到一系列的
图像
?一个2D数组,实际上是4D,因为它是一个2D数组-
图像
?接下来的几层会发生什么?会有5个维度吗?
浏览 1
提问于2018-06-24
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3
回答
将核心
图像
滤波器
(CIBumpDistortion)应用于
图像
的一部份+改变选择半径和CIFilter强度
ios
、
objective-c
、
swift
、
core-image
、
cifilter
我想复制这里显示的一些功能:因此,我希望用户将CIBumpDistortion过滤器应用于
图像
,并让他选择2b) CIBumpDistortion
滤波器
的强度(上图中的第二滑块) 我读了一些以前问过的问题,但它们并没有真正的帮助,有些解决方案听起来非常不友好(例如裁剪所需的部分
浏览 1
提问于2016-07-24
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1
回答
tf.nn.conv2d的输出形状是否提供了有关
图像
总数的任何信息?
python-2.7
、
tensorflow
input, filter, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')` 在上面的代码中,输出大小将是(10x3x3x7).Does,这意味着总共将有70个大小为(3x3)的
图像
,因为滤镜有7个通道,所以10x7是
图像
的总数吗?
浏览 0
提问于2017-05-14
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2
回答
在tensorflow或任何其他过滤器中使用gabor过滤器,而不是默认的
python
、
opencv
、
tensorflow
、
deep-learning
、
convolution
如何使用convolution2d函数将
输入
图像
转换为我的gabor
滤波器
,而不是默认的高斯
滤波器
?
浏览 1
提问于2017-04-06
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1
回答
基本复杂性问题-卷积
analysis
、
time-complexity
、
convolution
我正在尝试评估一些基本
图像
过滤算法的复杂性。我想知道你是否能证实这个理论;让S=
图像
的边长让M=#像素
输入
卷积的阶为O(M*((R+R*2)^2) = O(M*(4R^2) = O(MR^2) ) 或者我应该让N=卷积
浏览 1
提问于2009-06-06
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1
回答
旋转Gabor核滤波
图像
的大差异
opencv
、
image-processing
、
pattern-matching
、
computer-vision
、
object-recognition
我用Theta旋转m*PI/8计算了8个Gabor
滤波器
。作为OpenCv cv2
输入
的Gabor内核参数: ksize = 11,theta = m*PI/8 lambd = 16/3 sigma = (5.09030 * 8.0) / (3.0 * PI)采用的公式是Gabor
滤波器
的第三族之一。获得的8个过滤器是:最初的
图像
是:通过对
图像
进行滤波获得的
图像
如下: 它们是用cv2.filter2D
浏览 2
提问于2014-09-19
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1
回答
theano.tensor.nnet.conv.conv2d的输出大小
python
、
theano
目前在教程和其他地方广泛使用的函数的形式如下: input= x, # some 4d tensor filter_shape= [ nkerns, stack_size, filter_height, filter_width ], ) 如果对于CNN的第一层,我有filter_shape as [
浏览 0
提问于2015-06-04
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1
回答
我能把卷积神经网络看作是完全连通的神经网络吗?
machine-learning
、
backpropagation
例如,有一个3乘3的
图像
,最后,输出维数为2x2x2。并利用这4幅小
图像
作为一个完全连接的神经网络的
输入
。
浏览 1
提问于2017-01-29
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