deconv的其中一个用途是做upsampling,即增大图像尺寸. dilated convolution: dilated conv,中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积. 首先是诞生背景,在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN[3])中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测(upsampling一般…

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

目录 写在前面 什么是deconvolution convolution过程 transposed convolution过程 transposed convolution的计算 整除的情况 不整除的情况 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 开篇先上图,图为deconvolution在像素级语义分割中的一种应用,直观感觉deconvolution是一个upsampling的过程,像是convolution的对称过程. 本文将深入deconvol…

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

第一篇:MySQL 系列(一) 生产标准线上环境安装配置案例及棘手问题解决 第二篇:MySQL 系列(二) 你不知道的数据库操作 第三篇:MySQL 系列(三)你不知道的 视图.触发器.存储过程.函数.事务.索引.语句 前天有一个五年java开发经验工程师,问我存储过程怎么写? My god, 你这个也太 low 了! 本章内容: 视图.增/删/改/查 触发器.增/删/改/查 存储过程.增/删/改/查 存储过程三种传参,pymysql 怎么用? 函数.增/删/改/查/return值 内置函数 事…

http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/ReflectorInstaller.rar http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/ReflectorCrack.rar http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/reflexil.zip http://files.cnblogs.com/files/quejuwen/de4dot-v3-1.zip 名称 说明 Add 将两个值相加并将结…

转自:http://www.cnblogs.com/Yahong111/archive/2007/08/16/857574.html 续上文[翻译]MSIL 教程(一) ,本文继续讲解数组.分支.循环.使用不安全代码和如何调用Win32 API 数组 本程序分配一个int型的数组并给他的元素赋值,然后打印出元素和数组的长度. 命令: newarr type— 生成一个元素类型为type 的数组.数组的大小必须在调用该命令前装入堆栈.该命令会把一个数组的引用装入堆栈. stelem.i4— 给一个…

一.MySQL 1.概述 什么是数据库 ? 答:数据的仓库,和Excel表中的行和列是差不多的,只是有各种约束和不同数据类型的表格 什么是 MySQL.Oracle.SQLite.Access.MS SQL Server等 ? 答:他们均是一个软件,都有两个主要的功能: a. 将数据保存到文件或内存 b. 接收特定的命令,然后对文件进行相应的操作 PS:如果有了以上软件,无须自己再去创建文件和文件夹,而是直接传递 命令 给上述软件,让其来进行文件操作,他们统称为数据库管理系统(DBMS,Data…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

一周总结:AutoEncoder.Inception .模型搭建及下周计划   1.AutoEncoder: AutoEncoder: 自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络:自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素:类似PCA,找到可以代表原信息的主要成分. 作用:降维表示.也相当于一个神经网络.   2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 http://www.ednchina.com/news/article/20170627LSTM 其中文中最后提到(加粗地…