TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 让我们看下如何在 TensorFlow 里面实现 CNN。 TensorFlow 提供了 tf.nn.conv2d() ...
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2018-07-11 20:09:56
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1.step_w、step_h其实就相当于faster中的feat_stride,也就是把这些点从feature map映射回原图,同时也可以看出min_size、max_size这些都是直接在针对原图来讲的 2.以mobileNet-ssd为例子:https://github.com/chuanq ...
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2018-06-26 20:48:57
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一、基础知识（一） filter: padding:在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。padding会影响输出图像大小。 stride(卷积步长)：卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离 input: n*n, filter: f*f, stride: s, padding: p ou ...
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2018-06-25 22:50:54
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CentOS7所支持的文件系统格式；默认是用xfs作为系统的文件系统。 "/"和"/boot"都是xfs格式！ [root@linux-xl ~]# cat /etc/filesystems xfs ext4 ext3 ext2 nodev proc nodev devpts iso9660 vfa ...
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2018-06-15 13:12:35
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资料原文 一、概述思路 假设一台机器上有k个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。 在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成k份并分给每个GPU一份。 然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯 ...
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2018-05-26 01:16:44
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官方文档： MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/ ...
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2018-05-23 02:15:47
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Output size: 没有填充 $$ (N F)/stride +1 $$ 0值填充 $$ (N+P 2 F)/stride+1 \\其中P为填充的大小 $$ 卷积核参数的个数 $$ （F F L+B） N \ \ 其中F为卷积核的大小，L为通道数，B为偏置数（1），N为卷积核个数 $$ 总结 ...
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2018-05-13 13:52:27
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文中提出经验规则：在网络的前期，特征图不能一下子变得很小，叫“特征表达瓶颈”。 Grid网格，就是指特征图。本节讨论如何让特征图大小合理减小的问题。 左边的方法缺点是特征表达瓶颈，右边的方法经过expand层，就是先将320个通道扩展为640个通道，但是计算量变大。 于是作者拼接stride=2的卷 ...
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2018-05-05 15:33:19
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使用5x5的卷积核仍然会带来巨大的计算量。 为此，文章借鉴NIN，采用1x1卷积核来进行降维。例如：上一层的输出为100x100x128，经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256。其中，卷积层的参数为128x5x5x256。假如上一层输 ...
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2018-05-05 11:20:19
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一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 ...
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2018-03-27 10:21:33
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