1. 通道数问题 ：描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels；卷积核中的 in_channels ，上面已经说了，
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2024-04-15 14:43:54
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根据帮助
C = conv2(A,B) computes the two-dimensional convolution of matrices A and B. If one of these matrices describes a two-dimensional finite impulse response (FIR) filter, the other matrix is filtere
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2011-01-31 15:44:00
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1.conv（向量卷积运算）所谓两个向量卷积，说白了就是多项式乘法。比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列，写出对应的多项式：1+x。卷积就是“两个多项式相乘取系数”。（1+2x+3x^2）×（1+x）=1+
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2019-05-17 09:17:00
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随着大数据人工智能的兴起，Python近几年越来越热，也有越来越多的小伙伴开始学习运用python，今天我就把日常总结的python知识分享给大家。 python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外，同
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2024-10-10 07:01:59
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当我们安装好pytorch的依赖环境以后，我们就可以学习pytorch了，我们首先引入依赖包如下：import torch
import torchvision as tv
import torch.nn as nn 接下来我们主要讲述nn.Conv2d 的卷积运算函数，nn.Conv2d的功能是：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积，以最简单的例子进行说明：layer = nn.
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2023-07-10 16:15:57
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# 使用 PyTorch 实现 MATLAB 的 conv2 函数
## 引言
在科学计算和信号处理领域，卷积操作是一个非常重要的运算，尤其是在图像处理和深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用。MATLAB 的 `conv2` 函数是一个用于处理二维卷积的函数。但在 Python 的深度学习框架中，PyTorch 提供了相应的功能，更加高效且灵活。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现
# 用PyTorch实现Matlab中的conv2函数
## 概述
在本文中，我将教你如何使用PyTorch实现Matlab中的conv2函数。conv2是一个用于二维卷积操作的函数，通常用于图像处理和信号处理中。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以帮助我们实现各种复杂的神经网络模型。
## 整体流程
我们将分为以下几个步骤来实现Matlab中的conv2函数：
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-09 03:46:46
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使用mmlab实现花朵的102分类准备mmcls项目基本参数及配置解读生成完整的配置文件调整数据读取的方式1.文件夹名对应花朵分类2.文本记录图片名称和对应分类方法训练任务 在开始今天的讲述之前，我们还是先装一个mmcv的包，大家记得匹配自己的python版本~ 准备mmcls项目首先我们要下载mmclassification-master项目，然后在python中打开： 一定要以刚下载好的这
python matlab Now that we have a rough idea of why we are embarking on this quest to tame the mighty Python, it’s finally time to start. 现在，我们对为什么要着手驯服强大的Python有了一个大概的了解，现在是时候开始了。 (Step 1: Installing
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2024-07-11 17:33:03
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用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 APIMatlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互。在 Windows 系统中：(可能需要管理员权限运行)cd "
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2023-08-28 13:24:52
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二维卷积的算法原理比較简单，參考随意一本数字信号处理的书籍，而matlab的conv2函数的滤波有个形状參数，用以下的一张图非常能说明问题： 这里给出一种最原始的实现方案。这样的实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上须要大约1秒钟的时间。而matlab採用
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2017-08-10 08:20:00
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在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在 Pandas 中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式，本文对pd.concat()进行详细讲解，希望对你有帮助。一、基本语法pd.concat(
objs,
axis=0,
join='outer',
ignore_index=False,
keys=N
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2024-05-23 23:47:10
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现,本文则重点描述了任意卷积核的快速实现。
原创
2021-08-23 16:11:35
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一.基本重要概念一.1局部感受野(local receptive fields)以minst数据集为例，图示为28x28的像素点。 在CNN中我们只用部分像素点与隐藏层进行连接而不是全部像素点（否则就是全连接深度神经网络（DNN）了）像这种局部区域就被称为局部感受野。如上两图所示，局部感受野在不断的移动直至扫描完整个区域，而伴随着每次移动，都有一个隐藏层的节点与之对应，以此类推即可得到第一个隐藏层
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2024-10-11 14:27:17
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第一章：时间序列分析简介1.0 引言按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展规律，预测它将来走势就是时间序列分析。时间序列分析的基本任务是揭示所观测到的时间序列的统计规律，进而理解所要考虑的动态系统，对未来的事件进行预测，并且可通过干预来控制将来事件。上术即来时序分析的三个目的。1.1 时间序列的定义随机序列：按时间顺序排列的一组
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2024-05-10 09:27:57
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一、用法Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)二、参数in_channels：输入的通道数目 【必选】out_channels： 输出的通道数目 【必选】kernel_size：卷积核的大小，类型为
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2023-07-10 16:16:40
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我们的项目计划利用Python来训练模型，然后在浏览器中去调用训练好的模型，因为Python环境下读取数据、GPU加速等都比较容易实现，所以就需要解决一下Python训练好的模型在移植到js环境下的问题。幸运的是有现成的工具可以使用。本次的主要任务是探究训练好的CNN模型在浏览器上的移植情况，最终需要实现浏览器来成功运行CNN模型，这里为了简单起见我采用了MNIST数据集来进行训练和预测。一、安装
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2023-12-25 22:38:24
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conv transpose2dcode from:mmflow双线性插值转成反卷积操作class Upsample(nn.Module): """Upsampling module. Args:
原创
2021-12-28 10:48:25
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在学习FCN的过程中，用到了Conv2DTranspose，在此给出其计算公式。Conv2D输出计算对于Conv
原创
2022-10-27 12:50:02
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tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：
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2023-07-17 19:48:48
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