Depthwise Separable Convolution .简介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司于 年的CVPR中在论文 Xception: deep learning with depthwise separable convolutions 中提出。 .结构简介 对输入图片进行分通道卷积后做 卷积。结构如下图:举例来说,假设输入通道数 ,输出通 ...
2018-07-07 22:13 0 4921 推荐指数:
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
上进行滑窗并相乘求和。 tensorflow中的conv1d和conv2d的区别:conv1d是单通道 ...
input:输入数据 filter:过滤器 strides:卷积滑动步长,实际上可以解释为过滤器的大小 padding:图像边填充方式 --------------------- ...
方法定义 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 参数: input: 输入的要做 ...
介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networ ...
用法: Shape: 计算公式: 参数: bigotimes: 表示二维的相关系数计算 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation: ...