cnn输入图像大小不同

2024-11-10

卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

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

瞎谈CNN：通过优化求解输入图像

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许

使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这

CNN中感受野大小的计算

1 感受野的概念从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小. 2 感受野大小的计算感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 此外,关于每一层的strides的说明

(opencv08)cv.resize()调整图像大小

(opencv08)cv.resize()调整图像大小 img = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) src 输入图片 dsize 输出图片尺寸 fx,fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置).放大图片用这个,速度快.效果也不错. INTER_AREA 使用像素区域关系进行重

C#中如何调整图像大小

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

[译]Android调整图像大小的一些方法

翻译自某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

CSS 图像大小

CSS 图像大小虽然在HTML中,img标签有属性height.width设置高和宽,在工作中却使用得非常少,通常使用CSS来控制大小. 给盒子设置属性height.width限制大小.单位通常是像素. 示例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>图像大小</title> <style type="text/css"> /*图像尺寸

OpenCV——反向投影（定位模板图像在输入图像中的位置）

反向投影: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "效果图" Mat src, hsv, hue; Mat temp, temp_hsv, temp_hue; ;//直方图组距 void on_BinChange(int, void*); int main(int argc, ch

Matlab绘图基础——图形绘制的插值以及图像大小的重采样

使用说明:图形绘制时的插值 interp1 %1-D data interpolation interpft %使用fft算法插值 %将原数据x转换到频率域,再逆转换回来更密集的数据采样点 spline %一维Cubic spline(三次样条) data interpolation interp2 %2-D data interpolation interp3 %3-D data interpolation (table lookup) 注:The interp2

AForge，Emgu.CV抓拍图像大小

原文:AForge,Emgu.CV抓拍图像大小 2017年,忙忙碌碌地过去了,象往年一样,依然没有时间上CSDN,博客园. 这一年是打工以来最辛苦的一年. 这一年用了不少自己没有接触过的东西.如人脸识别,小程序,android开发等. 从.net到java,开发当中有很多坑,有些是通过baidu,bing搜到国内外辛苦贡献的开发人员的答案而解决的. 而我根本没有时间把这些解决方法贡献到社区,因为象一台机器要不停地运转,产出-- 在做人脸识别项目时使用了:AForge,Emgu.CV.用它们来显示

CSS 是怎样确定图像大小的？

本文转自奇舞周刊学习使用侵权删先来看个例子,热热身. 上面这张图像的原始尺寸是:宽 54px 高 49px. 那么,在以下代码中,每张图像显示的最终尺寸是多少? https://p1.ssl.qhimg.com/t01068da1826ad05875.png 是该图片的 url 图像由<img src="">指定,代码如下: <img src="https://p1.ssl.qhimg.com/t01068da1826ad05875.png"&g

CSS的模板资源+编辑图像大小

模板资源源码之家搜登录页面,链接:https://www.mycodes.net/190/10144.htm (或者搜门户网站模板之家,里面页面更强大!) 编辑图像大小然后保存,并运行之前程序,效果如下:

COS数据处理WebP压缩 | 减少70%图像大小

当前网络中,图片仍是占用流量较大的一部分,在网站的视觉效果和加载速度之间,我们始终面临着两难选择. 一个网站的内容,不仅仅只有文字,图片.动图.视频等众多元素都在帮助用户从我们的网站获取更多的信息,当然,图片比起文字会消耗更多的网络资源,并且最令人担忧的是,它会增加网站的加载完成时间,影响用户体验. 为了在尽可能不影响图片质量的前提下压缩体积,谷歌公司在 2010 年提出了 WebP 格式. 有一些现实的问题摆在我们面前. 在互联网碎片化的大趋势下,相对于文字来说,大部分人会更愿意接受图片所传递

python 修改图像大小和分辨率

1 概念: 分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数.比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. dpi,是分辨率的表示单位之一.它是英文Dot Per Inch的缩写,意思是"每英寸的点数".上面我们说的1920x1080或者800x600,是没加度量单位的简写,如果写全度量单位,完整的分辨率写法应该是1920x1080dpi或者800x600dpi.dpi也表示每英寸

如何在 HTML 中调整图像大小？

了解在 HTML 中调整图像大小的不同技术.何时应避免在浏览器端调整大小,以及在 Web 上操作和提供图像的正确方法. 如果您的图像不适合布局,您可以在 HTML 中调整其大小.在 HTML 中调整图像大小的最简单方法之一是使用标签上的height和width属性img.这些值指定图像元素的高度和宽度.这些值以 px 为单位设置,即 CSS 像素. 例如,原始图像为 640×960. 我们可以渲染它的高度为 500 像素,宽度为 400 像素 <img src="https://ik.im

CNN 卷积层输入Map大小计算

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l

关于调整input里面的输入光标大小

input输入框用一个背景图模拟,设置height和line-height一样的高度,使里面的输入文字能够居中, 在FF下出现的情况是:点击input时,输入光标其实上跟input的height一样高,但当开始输入文字时,光标又变得跟文字一样高, chrome下光标跟input的height一样高, 而IE下光标跟文字的大小一致. input输入框用一个背景图模拟,设置height和line-height一样的高度,使里面的输入文字能够居中, 在FF下出现的情况是:点击input时,输入光标其实

[MNIST数据集]输入图像的预处理

因为MNIST数据是28*28的黑底白字图像,而且输入时要将其拉直,也就是可以看成1*784的二维张量(张量的值在0~1之间),所以我们要对图片进行预处理操作,是图片能被网络识别. 以下是代码部分 import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image import backward as bw import forward as fw def restore(testPicArr): with tf.Graph().as

matlab imresize 改变图像大小

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

cnn输入图像大小不同

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