https://www.cnblogs.com/haifwu/p/12866319.html ...
. 选用卷积之前填充 强烈建议 小生非常推荐大家不再使用卷积所带的填充方式,虽然那种方式简单,但缺陷太多。 不能根据自己的需要来决定上与下填充不等的边界,左右填充不等的边界 边界填充零容易出现伪影的情况,对实验效果影响比较大。将卷积中的Padding方式换为卷积前Padding效果会更佳,以下列了四种填充方式 零填充,常数填充,镜像填充,复制填充 。 小生就不赘言了,客官请下观 . 边界填充之零 ...
2020-05-10 23:58 0 5131 推荐指数:
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我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素(3*3取卷积4*4,则边缘无法到达),而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦。 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作,以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变 ...
我们经常会看到CSS样式属性中外边距margin和内边距padding的各种用法,这里做一个小结,但只简单介绍margin,因为它们的用法大同小异。 方法一、 margin:10px; //4个外边距都是10px 方法二、 margin:10px 20px; //上下外边距10px ...
、Cookie Cookie的来源 Cookie 的本职工作并非本地存储,而是“维持状态”。 因为HTTP协议是无状态的,HTTP协议自身不对请求和响应之间的通信状态进行保存,通俗 ...
1、均值滤波 均值滤波,是最简单的一种滤波操作,输出图像的每一个像素是核窗口内输入图像对应像素的像素的平均值( 所有像素加权系数相等),其实说白了它就是归一化后的方框滤波。 下面开始讲均值滤波的内容吧。 ⑴均值滤波的理论简析 均值滤波是典型的线性滤波算法,主要方法为邻域平均法,即用一片图像 ...
============================================== des cbc 加密 zeropadding填充方式 ...
零填充(Zero-padding):有时,在输入矩阵的边缘使用零值进行填充,这样我们就可以对输入图像矩阵的边缘进行滤波。零填充的一大好处是可以让我们控制特征图的大小。使用零填充的也叫做泛卷积,不适用零填充的叫做严格卷积。这个概念在下面的参考文献Understanding Convolutional ...
1.输出特征尺寸计算 在了解神经网络中卷积计算的整个过程后,就可以对输出特征图的尺寸进行计算,如图 5-8 所示,5×5 的图像经过 3×3 大小的卷积核做卷积计算后输出特征尺寸为 3×3。 2.全零填充(padding) 为了保持输出图像尺寸与输入图像一致 ...