卷积核通常是单数：1、3、5、7、9#先产生一些变量，这些变量是常数，用1.0表示，5*5个数据，tensorflow只能表示四维数据，不够就补0
input1=tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1, 5, 5, 1])) #(b, h, w, c)b：处理的批次 c：输入数据经过处理后输出的特征数量（通道数量）通道数越多，特征越丰富卷积的过程就是处理滑动窗口
前言一、池化层池化 Pooling 又称下采样，通过卷积层获得图像的特征后，理论上可以直接使用这些特征训练分类器，例如 softmax 。但这样会面临巨大的计算量挑战，而且容易产生过拟合的线下。为了降低网络训练参数及模型的过拟合程度，需要对卷机层进行池化处理。最大池化 Max Pooling：选择 Pooling 窗口中的最大值作为采样值。均值池化 Mean Pooling：选择 Pooling
1. 卷积原理① 卷积核不停的在原图上进行滑动，对应元素相乘再相加。② 下图为每次滑动移动1格，然后再利用原图与卷积核上的数值进行计算得到缩略图矩阵的数据，如下图右所示。import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
[0, 1, 2
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2023-09-17 18:12:06
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常用的下采样通过卷积和池化操作，不断缩小图像尺寸，减少矩阵的采样点数。上采样通过反卷积或者插值操作，不断扩大图像尺寸，增加矩阵的采样点数。卷积操作本身上是一种特征抽取，数据压缩的过程。而反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。但是该反卷积并不是卷积的逆过程，一旦卷积操作后，是无法通过反卷积还原回去的。反卷积更准确地讲应该是转置卷积。
卷积层1. 1d/2d/3d卷积Dimension of Convolution卷积运算：卷积核在输入信号(图像)上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取，所以在深度学习当中，可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学
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2024-08-08 10:30:20
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key1:FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保
1.前言
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数
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2024-06-19 09:11:33
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卷积操作：
# 1. 卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：
# 2. 卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道 进行 对应位置元素 的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵M
# 3. 将第2步中卷积结果矩阵M中的所有元素相加，得到卷积核conv_i在当前通道的卷积结果：标量su_i
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2023-09-20 16:59:27
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卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kernel_size,
stride=1.
padding=0,
dilation=1,
groups=1,
bias=True,
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2023-09-03 16:02:39
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可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。可变形卷积的论文为：Deformable Convolutional Networks【1】而之前google一篇论文对这篇论文有指导意义：Spatial Transformer Networks【2】论文【1】的github代码地址为https://github.com/felixlaumo
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2024-05-31 10:18:14
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可变形卷积（Deformable Convolution）是一种用于提升卷积神经网络（CNN）模型效果的技术，尤其适用于处理形状变化和物体姿态变化较大的图像数据。在处理复杂的图像时，传统的固定卷积核可能无法准确捕捉对象的形变，因此可变形卷积应运而生，允许网络根据输入图像的特征动态调整卷积核的形状和位置。
### 背景描述
在计算机视觉中，常常需要处理具有高度变形性和多样性的数据。传统的卷积操作
在本文中，我将与大家探讨如何使用PyTorch实现一维卷积。这是一个深具挑战但同时又是极其有趣的话题。一维卷积在处理时间序列数据和文本等一维数据时得到了广泛应用。接下来，我将以结构化的方式详细讲解这一过程，内容包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。
在科技领域中，卷积神经网络（CNN）已经成为解决诸如图像分类、语音识别和自然语言处理等各种任务的首选。卷积不仅限于二维图像
目录前言1. 运算步骤2. 进一步理解参考 前言转置卷积，可称为Transposed Convolution、fractionally-stride convolution、deconvolution。转置卷积的作用是上采样。注意：转置卷积不是卷积的逆运算。只是将特征层的大小还原回卷积之前的大小，但其数值和输入特征层的数值是不同的。转置卷积也是卷积。1. 运算步骤在特征图元素间填充s-1行、列在输
## PyTorch实现亚像素卷积
### 介绍
在计算机视觉领域，亚像素卷积（Subpixel Convolution）是一种常用的技术，用于将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。它通常用于图像超分辨率重建、图像插值和图像去模糊等任务。
亚像素卷积基于深度学习框架PyTorch的卷积操作，通过学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，实现图像的增强和恢复。本文将介绍亚像素卷积的原理，并给出Py
原创
2023-07-20 22:55:35
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# 使用PyTorch实现可变形卷积
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域的成功引起了广泛关注。为适应不同形式的数据，研究者们引入了一种新的卷积形式——可变形卷积。它的核心思想是通过引入学习到的偏移量来增强模型对形变对象的适应能力。本文将介绍可变形卷积的概念，并通过PyTorch实现一个简单的示例。
## 什么是可变形卷积？
可变形卷积（Deformable Convolution）在传统
原创
2024-10-08 04:40:41
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本文的一个很大目的，就是让我自己学会怎么扩展Pytorch的算子，从官方文档了解到，需要实现一个继承的函数，并且实现forward和b
原创
2024-07-24 14:03:14
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目录说明用矩阵乘法实现卷积第一步第二步第三步第四步转置卷积参数padding参数stride和output_padding（情况一）参数stride和output_padding（情况二）参数dilation卷积+转置卷积做因果网络说明开始接触卷积网络是通过滑窗的方式了解计算过程，所以在接触转置卷积时很蒙圈。实际上抛开滑窗的计算方式，用矩阵乘法实现卷积操作，然后理解转置卷积就极其简单了。并没有查看
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2023-09-06 09:49:40
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Pytorch深度学习-网络层之卷积层卷积概念Pytorch中卷积实现—nn.Conv2d()Pytorch中转置卷积—nn.ConvTranspose 卷积概念什么是卷积？卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行先乘后加的运算以上图为例，中间为卷积核，在输入图像上进行滑动，当滑动到当前位置时，其卷积运算操作是对卷积核所覆盖像素，进行权值和对应位置处像素的乘加： 这样才输出作为f
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2024-04-26 15:31:36
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1.可形变卷积使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformable Convolution with Scaling, (d) Special C
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2023-11-24 21:33:42
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可变形卷积Deformable convolution过程学习记录 首先，特征图要经过两条路径，一条学习offset，一条根据offset实现可变形卷积。 我们可以从可变形卷积的最终结果倒退整个过程。 根据论文内容，以3x3卷积为例，标准的3x3卷积核就是3x3的正方形感受野，而可变形卷积，卷积核的采样位置是“变形的”，是不固定位置的。从标准卷积到可变形卷积很明显需要一个偏移来引导卷积核采
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2023-10-21 00:30:12
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