原文：tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d實現及原理
Depthwise Separable Convolution .簡介 Depthwise Separable Convolution 是谷歌公司於 年的CVPR中在論文 Xception: deep learning with depthwise separable convolutions 中提出。 .結構簡介 對輸入圖片進行分通道卷積后做 卷積。結構如下圖：舉例來說，假設輸入通道數 ，輸出通 ...
2018-07-07 22:13 0 4921 推薦指數：
相關推薦
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面實現卷積的函數，參考文檔對它的介紹並不是很詳細，實際上這是搭建卷積神經網絡比較核心的一個方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None ...
上進行滑窗並相乘求和。 tensorflow中的conv1d和conv2d的區別：conv1d是單通道 ...
input：輸入數據 filter：過濾器 strides：卷積滑動步長，實際上可以解釋為過濾器的大小 padding：圖像邊填充方式 --------------------- ...
方法定義 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 參數： input: 輸入的要做 ...
介紹關於空洞卷積的理論可以查看以下鏈接，這里我們不詳細講理論： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networ ...
用法： Shape: 計算公式： 參數： bigotimes: 表示二維的相關系數計算 stride: 控制相關系數的計算步長 dilation: ...