Convolution主题的文章列表，还有Convolution的技术要点_第2页

Why convolutions always use odd-numbers as filter_size

原文地址：https://datascience.stackexchange.com/questions/23183/why-convolutions-always-use-odd-numbers-as-filter-sizeTheconvolutionoperation,simplyput,iscombination...

代码星球 ·2020-10-12

Convolution1D与Convolution2D区别

以下是Convolution1D的例子：#applyaconvolution1doflength3toasequencewith10timesteps,#with64outputfiltersmodel=Sequential()model.add(Convolution1D(64,3,border_mode='same...

代码星球 ·2020-10-11

信号处理——卷积（convolution）的实现

作者：桂。时间：2017-03-07 22:33:37链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6517301.html 前言信号时域、频域对应关系，及其DFT、FFT等变换内容，在之前的文章1、文章2中已经给出相关的理论推导以及代码实现，本文主要针对...

代码星球 ·2020-10-09

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里...

代码星球 ·2020-09-10

深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。上一篇讲了深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——MaxoutNetworks，NetworkInNetwork，GlobalAveragePool...

代码星球 ·2020-09-10

ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 0.62mW Ultra-Low-Power Convolutional-Neural-Network Face-Recognition Pro

A0.62mWUltra-Low-PowerConvolutional-Neural-NetworkFace-RecognitionProcessorandaCISIntegratedwithAlways-OnHaar-LikeFaceDetector单位：KAIST（韩国科学技术院）——ISSCC上大神级的机构···...

代码星球 ·2020-09-10

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于DeepLearning处理器的Session14，有一些不错的东西，在这里记录一下。A2.9TOPS/WDeepConvolutionalNeuralNetworkSoCinFD-SOI28nmforIntelligentEmbeddedSystems单位：STMicroe...

代码星球 ·2020-09-10

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

==========================================================================================最近一直在看DeepLearning，各类博客、论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力...

代码星球 ·2020-08-09

最容易理解的对卷积(convolution)的解释

读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果...

代码星球 ·2020-04-14

一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-pixel or fractional convolution

目录写在前面什么是deconvolutionconvolution过程transposedconvolution过程transposedconvolution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开篇先上图...

代码星球 ·2020-04-03

训练技巧详解【含有部分代码】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

代码星球 ·2020-04-03

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

2018年07月11日14:05:46 Liven_Zhu 阅读数846 在这篇论文中，作者同时使用低秩核和稀疏核（low-rankandsparsekernel）来组成一个密集kernel。基于ICGV2的基础上，作者提出了ICGV3。近几年，卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证...

代码星球 ·2020-04-03

Why convolutions always use odd-numbers as filter_size

Convolution1D与Convolution2D区别

信号处理——卷积（convolution）的实现

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）

ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 0.62mW Ultra-Low-Power Convolutional-Neural-Network Face-Recognition Pro

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

最容易理解的对卷积(convolution)的解释

一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-­pixel or fractional convolution

训练技巧详解【含有部分代码】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

一文搞懂 deconvolution、transposed convolution、sub-pixel or fractional convolution