卷积 等价convolution separable
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
【信号与系统】卷积信号计算
 
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
软件测试等价类划分法
第一个例子是对计算器进行测试。 假设让你负责一个计算器小程序的测试工作，如何着手呢？假设先测试其加法运算功能，在字长为 32 位的计算机上运行，若随意取 2 个整数进行相加，那么测试数据的最大可能数目为 232x232=264。如果测试一组数据需要 1 毫秒，一天工作 24 小时，一年工作 365 ......
典型卷积神经网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）
3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......
02.黑盒测试方法论 - 等价类
问题 计算器：到底输入几组数据才算测试完毕？ 等价类划分法 等价类划分是一种重要的、常用的黑盒测试方法 不需要考虑程序的内部结构，只需要考虑程序的输入规格即可 它将不能穷举的测试过程进行合理分类，从而保证设计出来的测试用例具有完整性和代表性 用户所有可能输入的数据，划分成了若干个子集，然后从每一个子 ......
[软件测试] 05 黑盒 等价类划分 习题
提示： 篇幅较长，可以使用Ctrl+F，在页面中快速查询关键词（或者你要找的题目）并跳转到指定的位置。 关键词：黑盒测试，等价类测试，等价类划分 单选题 在黑盒测试方法中，设计测试用例的主要根据是（B）。 A. 程序内部逻辑 B. 程序外部功能 C. 程序数据结构 D. 程序流程图 下列有关等价类方 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
软件测试/测试开发|测试用例设计方法——等价类划分
前言 在软件测试领域，测试用例设计是确保软件系统质量的关键环节之一。等价类划分法（Equivalence Partitioning）是一种被广泛采用的测试用例设计技术，它通过将输入数据划分为相互等价的类别，以确保在每个等价类中选择适当的测试用例，从而提高测试的全面性和效率。 1. 了解等价类划分法的 ......
卷积
目录 卷积 卷积层的结构参数 计算公式 特殊卷积 卷积的矩阵表示 转置卷积 空洞卷积 可分离卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷积 可变形卷积 卷积 卷积层的结构参数 **卷积核大小(Kernel Size): **定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride): 定义卷积核遍历图像时的步幅大 ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
基扩张定理、矩阵秩不等式、线性空间的维数公式、直和等价命题
 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702... ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
CBAM: Convolutional Block Attention Module
CBAM: Convolutional Block Attention Module * Authors: [[Sanghyun Woo]], [[Jongchan Park]], [[Joon-Young Lee]], [[In So Kweon]] doi:https://doi.org/10. ......
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting 初读印象 comment:: （计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。 动机 本文考 ......