分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

尺寸计算: Starling中的尺寸是以像素为单位的,这一切都得力于我们使用的正交矩阵,还记得我们顶点数据中的位置数据么,如果我们提交的矩形的四个顶点为(0, 0)(0, 100)(100, 0)(100, 100),那么最终通过正交矩阵的转换后绘制到舞台时将会是长宽都为100个像素的矩形. 那么Starling中的尺寸获取其实就是基于顶点数据来进行获取,详细代码可以参考DisplayObject中的getBounds方法,主要看继承类DisplayObjectContainer和Quad的具体

总结:函数 Math.pow(x,0.5); package com.badu; import java.util.Scanner; // 输入一个数,并计算出平方根 public class AA { public static void main(String[] args) { Scanner c = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入一个数----"); double z = c.nextInt(); double y

一,通过编辑器中数值计算. 如图,相机为Orthographic模式,其camera size为5.57,是什么含义呢,经过测量,发现视图中视截体的高度是5.57x2. 那么视截体的宽度怎么决定呢? 做下面试验,前面屏幕尺寸选的是Web(600x900),所以 视截体宽度=视截体长度/900*600=7.426.经测量,这个值是对的. 假如我们将屏幕规格选为5:4,如图: 然后再回到Scene视图下,可以看到视截体的形状发生了变化: 不过可以看出视截体的高度并没有发生变化,仍然是5.57x2.按

作为刚刚入门Java的选手,其实C++的功底起到了很大的作用.但是,Java之于C++最大的不同,我个人认为,是其类的多样性.才入门的我,写着老师布置的简单的面对过程的题,如果是C++,可以算是简单了,但是,在Java中,各种类和函数能否熟练掌握以及是否理解其本身的性质,对于能否迅速过渡并且完成老师的任务至关重要. 在C++中,最简单也是最常用的输入输出,变为了一长串的调用.虽然繁琐,但熟能生巧.下面几道题便是这几天的成果. 经过训练,确实可以感觉到一种从陌生到熟练的感觉.也希望对大家有所帮助.

参考地址 https://www.cnblogs.com/lenther2002/p/5105126.html A4纸 A4纸的尺寸是210mm×297mm. 分辨率是72像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是595×842(推荐用这个大小比例). 210/25.472=595 , 297/25.472=842 分辨率是150像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是1240×1754. 分辨率是300像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是2479×3508. 选择不同的分辨率图像像素大小也会

!(function (doc, win) { var docEle = doc.documentElement, evt = "onorientationchange" in window ? "orientationchange" : "resize", fn = function () { var width = docEle.clientWidth; // width && (docEle.style.fontSize =

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * * */ public class Exercise05_01{ public static void main(String[] args){ Scanner input=new Scanner(System.in); int positives=0,negatives=0,number,sum=0; double total=0,average=0; while(true){ System.out.p

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

计算一个无符整数中1Bit的个数(1) 2010-04-20 10:52:48 分类: C/C++ [转]计算一个无符整数中1Bit的个数(1)   Count the number of bits that are on in an unsigned integer(计算一个无符整数中1Bit的个数)-- (1) 计算一个无符号整数中有多少的Bit为1 这是一个经常遇到的经典问题,这里分两个部分讲解和总结,首先对讲解现有的算法,然后再讲解一些改进算法. 1．循环法(Iterated Count

[题目要求] 计算文档a.txt中每一行出现数字的个数并且要计算一下整个文档中一共出现了几个数字 例如a.txt如下: sdhhyh776dbbgbfg dhhdffhhhs556644382 运行结果为: 3 9 sum=12 [核心要点] sed把非数字字符删除,计算长度 for 循环计算总和 [脚本] #!/bin/bash # 可以逐行打印出 # . sed -n "$i"p # . while read line; do echo $line; done < a.txt

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

https://www.zhihu.com/question/56024942 https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365 本文介绍1*1的卷积核与googlenet里面的Inception.正式介绍之前,首先回顾卷积网络的基本概念. 1. 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和:它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始认识,这就对应了卷积.卷积核的大小一般有1x

卷积运算,两个输入张量(输入数据和卷积核)进行卷积,输出代表来自每个输入的信息张量.tf.nn.conv2d完成卷积运算.卷积核(kernel),权值.滤波器.卷积矩阵或模版,filter.权值训练习得.卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量.通道,计算机器视觉,描述输出向量.RGB图像,3个代表秩1张量[red,green,blue]通道.输出与input_batch同秩张量,与卷积核维数相同.两个张量卷积生成特征图(feature map).特征图为输出添加新层代表张量卷积

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

参考内容 1.网易云课堂微专业——深度学习—04第一周:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2.CNN基础介绍:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50529500 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 1.基本计算原理 动态过程: 滤波器(过滤器:filter)的权值是根据你要检测的特征来决定的,在深度学习

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

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

[深度学习]CNN 中 1x1 卷积核的作用 最近研究 GoogLeNet 和 VGG 神经网络结构的时候,都看见了它们在某些层有采取 1x1 作为卷积核,起初的时候,对这个做法很是迷惑,这是因为之前接触过的教材的例子中最小的卷积核是 3x3 ,那么,1x1 的卷积核有什么意义呢? 最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network,然后 GoogLeNet 和 VGG 也不约而同的更正了. 他们在论文中解释,大概有下面 2 个意义. 1.增加网络的深度 这个就比较好理解