首页 > 其他分享 >Depthwise separable convolution深度可分离卷积、普通卷积

Depthwise separable convolution深度可分离卷积、普通卷积

时间：2023-03-03 17:00:09浏览次数：72

标签：separable convolution Depthwise 卷积分离深度

来源：深度可分离卷积（Depthwise separable convolution） - 知乎 (zhihu.com)

标签：separable,convolution,Depthwise,卷积,分离,深度
From： https://www.cnblogs.com/lingxingzi/p/17176266.html

梯度方向卷积自己方法
我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathimg=cv.imread(r'C:\Users\51......
吴恩达卷积神经网络——目标检测
1.目标定位定位分类问题不仅要求判断出图片中物体的种类，还要在图片中标记出它的具体位置，用边框（BoundingBox，或者称包围盒）把物体圈起来。一般来说，定位分类问题通常只......
机器学习: 可视化反卷积操作
转置卷积操作的详细分解1.简介转置卷积是用于生成图像的，尽管它们已经存在了一段时间，并且得到了很好的解释——我仍然很难理解它们究竟是如何完成工作的。我分享的文章描......
m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法
1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有......
卷积
1、卷积做了一件什么事？一张图像不同区域的特征是不一样的，比如一张猫图，他的边界和他的眼睛，嘴巴所提取的特征肯定不相同。2、首先会对原始图像数据进行分割，分割成一小块一......
吴恩达深度卷积网络——经典卷积
1.LeNet-5特点：LeNet-5针对灰度图像而训练，因此输入图片的通道数为1。该模型总共包含了约6万个参数，远少于标准神经网络所需。典型的LeNet-5结构包含卷积层（CONVl......
Score-CAM: Score-Weighted Visual Explanations for Convolutional Neural Networks
摘要作者提出了一种不依赖梯度的类激活图生成方法Score-CAM，其通过前向传播获取每一个激活图的权重。实验证明Score-CAM能在解释决策过程方面实现更好的视觉性能和公平性。......
吴恩达卷积神经网络——浅层卷积神经网络
一、计算机视觉计算机视觉（ComputerVision）的高速发展标志着新型应用产生的可能，例如自动驾驶、人脸识别、创造新的艺术风格。一般的计算机视觉问题包括以下几类：图片......
多叉分治半在线卷积
唔，把以前一直口胡着的多叉分治半在线卷积实现了一下啊！这个算法的思想是，我们分治计算贡献时，设目前区间长度为\(n\)，分成\(B\)个部分，并且用cdq的方式计算贡献，其中\(B\)......
【人脸检测】(MTCNN) Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded
原始题目JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks中文名称基于多任务级联卷积网络的联合人脸检测与对齐......

Depthwise separable convolution深度可分离卷积、普通卷积

相关文章

赞助商

阅读排行