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1
回答
用于语义分割的全
卷积
神经网络
、
、
、
、
我已经成功地实现了用于语义分割的FCNN,但我不涉及反
卷积
或
解
合层。我的意思是,在
python
中调整图像的大小是相当容易的,那么为什么要使用复杂的技术来做同样的事情呢?当然,我错过了一些东西。
浏览 10
提问于2018-01-26
得票数 0
4
回答
TensorFlow:取消池化
、
、
是否有TensorFlow原生函数可用于
解
卷积
网络?我用普通的
python
写了这段代码,但是当想把它翻译成TensorFlow的时候就变得很复杂了,因为它的对象目前甚至不支持项目赋值,我认为这是TF的一个很大的不便。
浏览 102
提问于2016-04-11
得票数 24
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1
回答
适用于FCN的tf.nn.conv2d_transpose output_shape
我想在tensorflow中为FCN模型实现
解
卷积
层,我使用tf.nn.conv2d_transpose作为5个
卷积
输出中的每一个,我需要的是5个
解
卷积
中的每一个的输出形状与输入图像形状相同。
浏览 8
提问于2017-08-17
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1
回答
使用维纳反
卷积
进行图像去模糊
、
我正在尝试通过Wiener反
卷积
来消除以下图像的模糊。我没有得到原始的PSF,我想出了一个噪声系数的任意值。我试图通过使用sigma值来优化代码,但是我不能让它工作。
浏览 1
提问于2015-05-30
得票数 1
1
回答
解
卷积
函数
、
、
、
如何使用Numpy在
Python
中实现此操作? 我不知道我应该使用哪一个运算与过滤器(逆或转置)?
浏览 0
提问于2019-04-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何用tensorflow实现跨过一步的一维
解
卷层?
、
、
正如本指南所说的,反
卷积
层可以转换成等效的
卷积
层。问题是:因为tensorflow只提供了一个二维版本的
解
卷层,如果我想为一个步幅大于1的原始
卷积
层实现一个一维反
卷积
层,我如何在每个输入单元之间添加零点? 非常感谢
浏览 5
提问于2017-05-16
得票数 1
1
回答
在iOS中是否可以对视频进行反
卷积
?
、
、
、
通过研究,我发现
解
卷积
似乎是最小化运动模糊的方法,但我不知道是否或如何在我的iOS应用程序后期处理中实现它。我希望有人能给我指明正确的方向,比如如何在iOS中应用
解
卷积
算法,或者如果可能的话,我可能需要在do...or中使用什么。我想这需要一些处理能力。谢谢,这快把我逼疯了。
浏览 3
提问于2012-10-25
得票数 4
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1
回答
在
Python
中
解
卷积
Voigt拟合以提取洛伦兹半高宽?
、
、
、
我已经找到了很多关于如何将Voigt轮廓拟合到光谱数据的例子,但我想知道是否有一种方法可以
解
卷积
它,特别是确定洛伦兹分量的半高宽。我知道如果你在Origin中做Voigt拟合,它会返回大量的数据,包括高斯和洛伦兹半高宽,但我正在尝试在
Python
中如何做到这一点。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 41
提问于2020-02-23
得票数 0
4
回答
在tensorflow中查找来自gen_nn_ops的源代码
、
、
、
我刚接触tensorflow进行深度学习,对tensorflow中的
解
卷积
(
卷积
转置)操作很感兴趣。我需要看一下操作反
卷积
的源代码。我猜这个函数是。
浏览 1
提问于2016-12-15
得票数 37
1
回答
反
卷积
层与原始层不匹配
、
这里我有一个48*27层,在
卷积
层之后,它是24*14,但在
解
卷积
层之后,它变成了48*28,与48*27不同。所以这些层不能做加法/乘法运算。 我如何解决这个问题?
浏览 0
提问于2017-09-04
得票数 1
1
回答
Python
中有类似于Matlab反盲的函数吗?
、
、
、
、
我在做盲
解
伏。在迭代L2norm回归时,我希望同时更新PSF,当我查找它时,我在Matlab中找到了一个名为的函数: lJ,PSF =反盲(i,INITPSF)用极大似然算法对图像I进行反
卷积
,同时返回去模糊图像J(当您想要执行额外的反
卷积
时使用单元格数组,从初始反褶积结束的地方开始。请参阅恢复反褶积以获得更多信息。)恢复的PSF是一个与INITPSF相同大小的正数组,标准化后其和加为1。在
Python
中有类似于deconvblind的函数吗?
浏览 6
提问于2021-07-06
得票数 1
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1
回答
如何使用signal.convolve将signal.deconvolve应用于与瑞克小波
卷积
的信号,从而正确地重建信号?
、
、
、
、
接下来,我创建了一个ricker小波,并将其与每一列(时间序列)进行
卷积
。这似乎工作得很好。在我的过程中的下一步将是用相同的ricker小波去
卷积
卷积
的结果。我希望重建我的原始信号,但事实并非如此。我如何正确地对ricker小波进行去
卷积
?plt.xlabel('Offset [m]', fontweight="bold")plt.show() 这里显示的图是
浏览 42
提问于2020-10-20
得票数 1
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1
回答
关于GoogleNet论文的几个问题
、
在
卷积
网络中增加每个块的激活允许更多的
解
纠缠特征。由此产生的网络将训练得更快。卑劣?如果是这样的话,下面的部分是否表示了同样的内容:在这方面,错乱的特征意味着什么?
浏览 0
提问于2017-12-16
得票数 2
1
回答
图像锐化方法
、
我正在做一个项目,我将使用遗传算法来优化一组过滤器和参数,这些过滤器和参数将用于锐化图像。我目前正在阅读冈萨雷斯的“数字图像处理”一书,并研究任何我能研究的关于图像处理的东西,因为我对这个领域还有些陌生。谢谢!
浏览 0
提问于2011-09-04
得票数 8
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1
回答
带tensorflow的
解
卷积
/转置
卷积
、
、
由于这些张量在正规
卷积
中是相容的,我相信反褶积也是可能的。谢谢。
浏览 2
提问于2017-10-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何对图像的
卷积
样本进行去
卷积
?
、
、
、
、
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
1
回答
卷积
自动编码器:黑色特征映射
、
、
、
我正在使用
卷积
自动编码器。我的自动编码器配置有一个
卷积
层,具有stride (2,2)或avg-pooling和relu激活,以及一个
解
卷积
层,具有stride (2,2)或avg-unpooling和relu激活。当我查看第一个
卷积
层(20个滤波器,滤波器大小为3)之后的特征图时,我得到了一些黑色的特征图,而学习到的滤波器不是黑色的。如果我更改筛选器的数量或筛选器大小,也会发生同样的情况。
浏览 6
提问于2017-03-27
得票数 0
1
回答
MXNet CuDNN自动调谐管理
、
我能准确地控制MXNet何时应该运行性能测试吗? 我有一个即将投入生产的MXNet应用程序。它运行正常,但它有一个可变的批处理大小,并且它导致MXNet经常执行自动调优。 虽然批处理大小是可变的,但它通常是1。我可以接受更大的批处理大小的性能损失(这仍然比一直中断它来自动调优要好)。 如果我用export MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=0禁用自动调谐,网络的运行速度会慢很多。 所以我的问题是:有没有办法只运行一次自动调谐,最好是在我调用的时候?
浏览 17
提问于2019-06-12
得票数 2
1
回答
卷积
层中的通道
、
、
、
、
我通常看到在输入的所有通道上执行
卷积
。例如,3x3内核实际上是一个带有N通道的输入的3x3xN内核,因此每个过滤器都有一个输出通道。 如果你用独立的滤波器对单个通道或对通道进行
卷积
,会发生什么情况呢?
浏览 0
提问于2019-03-01
得票数 1
1
回答
输入张量动态形状的tf.nn.conv2d_transpose()双宽度和高度
、
、
、
第一层是具有k=3x3的
卷积
层,strides = 1,填充=1,采用编解码结构. 在指定的宽度和高度(128 X 128)下,上述所有处理都能很好地工作。我想所有的序列:
卷积
,极大池给出了正确的结果,除了转置
卷积
。
浏览 1
提问于2021-05-26
得票数 0
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