tf 卷积 stride 横向纵向

2024-10-27

卷积与反卷积以及步长stride

1. 卷积与反卷积如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

打印datagridview内容实现横向纵向分页（转）

网上找了很多打印的,只发现这个比较好,实现了横向纵向分页. 代码如下: using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Windows.Forms;using System.Drawing.Printing;using System.Drawing; //打印类 class DataGridViewPrinter { private DataGridView TheDat

Oracle横向纵向汇总

Oracle横向纵向汇总有一张表test 如下, (NO 学生编号 ,cj 成绩) NO name KM CJ 001 张三语文 80 001 张三数学 86 001 张三英语 75 002 李四语文 78 002 李四数学 85 002 李四英语 78 写了以下语句来算每项个科目的总分, select decode(grouping(name),1,'总分',name) 姓名, sum(decode(km, '数学',cj,0)) 数学, sum(decode(km,

固定表头，单元格td宽度自适应，多内容出现-横向纵向滚动条数据表格的<前世今生>

固定表头,单元格td宽度自适应,多内容出现-横向纵向滚动条数据表格的<前世今生> 先上图例 & 无论多少数据--都完美! 背景:由于我司行业方向,需要很多数据报表,则table是当仁不让的首选,一般的数据,普通的table即可满足需求:涉及到,数据过多时候,要左右可以滚动查看数据,且头部要锁定.则需要深入开发一下了! A:单一table来实现需求 html结构如下 <table class="form-table">

数据可视化之powerBI入门（六）PowerQuery：横向/纵向追加数据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64148432 上一篇文章都是在原表数据基础上的分分合合,但做数据分析的时候还经常需要在原有数据的基础上增加一些辅助数据,比如加入新列.新行,或者从其他表中添加进来更多维度的数据,这些就是数据丰富的过程. 01添加列 Power Query中添加列有四种形式,重复列.索引列.条件列.自定义列: (一)添加重复列重复列就是把选中的列复制一列,以便对该列的数据进行处理而不损坏原有列的数据, (二)添加索引列索引列就是为每行增加个序号,记

jquery横向纵向鼠标滚轮全屏切换

html <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <meta name="viewport" content="width

maplotlib python 玩具绘图横向纵向条状图

from matplotlib import font_manager#解决zh-han图形汉字乱码 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simsun.ttc") def draw_xmap(x_list,y_list): """ daily map draw """ try: import matplotlib.pyplot as plt

pandas DataFrame 的横向纵向拼接组合

concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

JQuery实战总结二横向纵向菜单下拉效果图

记得以前在浏览了大多数网站的上面发现很多下拉的导航栏,觉得特别好玩,毕竟咱们是学习编程的嘛,对这下拉的效果还是挺感兴趣的,这种淡入淡出,随着鼠标移动的位置不同.有无等而出现不同的效果,给用户以神美感. 正好学习到有这块的知识,自己就跟着老师的视频真正的尝试了一下,效果出来了,真的很兴奋哈. 实现的基本效果图 HTML: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w

【Javascript】Javascript横向/纵向合并单元格TD

> 需求是这样滴(>_<) 在报表系统中,涉及“HTML的TD单元格的合并”恐怕为数不少. 比如,从DB查得数据并经过后台的整理后,可能是这样的: Table1 JOB TOTAL SAL INDEX EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO 1 ANALYST 6000 1 7788 SCOTT ANALYST 7566 4/19/1987 3000.00 20 1 ANALYST 6000 2 7902 FORD ANALY

Idea 竖选文本、竖向选择、横向纵向选择文本代码

在使用Idea的时候,可能需要在相同类型的文字中增加数据,所以Idea提供一种列式选择方式,提高开发的效率. 如果需要使用,我们可以选中代码,右键单击,在弹出的菜单中选中[Column Selection Mode]列选中模式使用快捷键 alt +shift+insert 可以选中需要修改的代码使用ctr + 左右箭头可以左右移动 ,只单独使用左右箭头时可在某一字符间切换对某一个字符进行修改操作完后在 alt +shift+insert 可以取消这种模式

DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍

一.计算机视觉如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图像的每个像素对应着矩阵的每个元素, 假设我们平面的分辨率是 1024*768, 那么对应的大矩阵的行数= 1024, 列数=768. 用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷

mxnet与tensorflow的卷积实现细节比较

mxnet的卷积 kernel = 3 pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0

深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现（二）

用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html 目录 1.踩过的坑(tensorflow) 2.tensorboard 3.代码实现(python3.5) 4.运行结果以及分析 1.踩过的坑(tensorflow) 上一章CNN中各个算法都是纯手工实现的,可能存在一些难以发现的问题,这也是准确率不高的一个原因,这章主要利用tensorf

Lodop扁宽横向241mm*93mm这种怪异的纸张如何设置

Lodop中如果设置LODOP.SET_PRINT_PAGESIZE(2,'241mm','93mm','');,会发现实际的纸张和自己设置的不同,不只是打印机不识别,xps和pdf虚拟打印机也不能正常识别.刚开始以为这种纸张比较奇怪,实际测试241mmX93mm如果设置横向打印,确实不能正常显示,但是设置93mm*241mm横向纵向都没有问题.正常情况下的纸张,一般都类似A4这样,宽度窄高度高的细长状的,扁平状的也可以,但是如果扁平状+内容横向,可能会干扰打印机或虚拟打印机的一些识别,造成一些

dilated convolutions：扩张卷积

最近在阅读<Context Encoding for Semantic Segmentation>中看到应用了dilated convolutions. 扩张卷积与普通的卷积相比,除了卷积核的大小以外,还有一个扩张率(dilation rate)参数,主要用来表示扩张的大小.扩张卷积与普通卷积的相同点在于,卷积核的大小是一样的,在神经网络中即参数数量不变,区别在于扩张卷积具有更大的感受野.感受野是卷积核在图像上看到的大小,例如3×33×3卷积核的感受野大小为9. (a) 普通卷积,1-dila

由浅入深：CNN中卷积层与转置卷积层的关系

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层在CNN提出

空洞卷积(dilated Convolution) 与感受野（Receptive Field）

一.空洞卷积空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以卷积核为例,dilation=2即在卷积核

【机器学习】彻底搞懂CNN

之前通过各种博客视频学习CNN,总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂..这次上课终于弄明白了,O(∩_∩)O~ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点,视神经具有局部感受眼,一整张图的识别由多个局部识别点构成:不同神经元对不同形状有识别能力,且视神经具有叠加能力,高层复杂的图案可以由低层简单线条组成.之后人们发现经过conclusional的操作,可以很好反映视神经处理计算的过程,典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5,可以极大地提升识别效果. 本文主要就convolutional laye

期末人福音——用Python写个自动批改作业系统

一.亮出效果最近一些软件的搜题.智能批改类的功能要下线. 退1024步讲,要不要自己做一个自动批改的功能啊?万一哪天孩子要用呢! 昨晚我做了一个梦,梦见我实现了这个功能,如下图所示:功能简介:作对了,能打对号:做错了,能打叉号:没做的,能补上答案. 醒来后,我环顾四周,赶紧再躺下,希望梦还能接上. 二.实现步骤基本思路其实,搞定两点就成,第一是能识别数字,第二是能切分数字. 首先得能认识5是5,这是前提条件,其次是能找到5.6.7.8这些数字区域的位置. 前者是图像识别,后者是图像切割.

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