- 2024-11-14神经网络架构参考:2-1 卷积篇
提示词:给出{xxx}的网络结构表格,包含层名称、类型、输入大小(HWC),输出大小(HWC)、核尺寸、步长、参数数量AlexNet层名称类型输入大小(HWC)输出大小(HWC)核尺寸步长参数数量输入层输入227x227x3---0Conv1卷积层227x227x355x55x9611x114961111*3+96=34
- 2024-10-31C++——写一函数,将一个3x3的整型矩阵转置。用指针或引用方法处理。
没注释的源代码#include<iostream>usingnamespacestd;voidmove(int*p);intmain(){ inta[3][3],*p; cout<<"pleaseinputmatrix:"<<endl; for(inti=0;i<3;i++) { for(intj=0;j<3;j++) {
- 2024-07-12【AI前沿】深度学习基础:卷积神经网络(CNN)
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- 2024-06-03FPGA/ZYNQ:生成3x3矩阵
一、简述在对图像进行处理时经常用到矩阵操作,包括sobel边缘检测、中值滤波、形态学等。本篇博客介绍一下用两个RAM生成3x3矩阵的方法。二、实现方法1.设计line_shift模块用于对三行数据进行寄存;2.设计一个产生3x3矩阵的模块。三、实现过程1.line_shift_RAM_24bit通过时钟
- 2024-03-16LeetCode题练习与总结:有效的数独
一、题目请你判断一个 9x9的数独是否有效。只需要根据以下规则,验证已经填入的数字是否有效即可。数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。(请参考示例图)注意:一个有效的数独(
- 2023-07-19完善1x1卷积方案
完善1x1卷积方案1x1的卷积和3x3的卷积有什么区别?1x1卷积是一种特殊的卷积操作,它只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加,而不需要构造3x3的矩阵。这样可以减少计算量和内存消耗,同时也可以改变输入数据的通道数,实现特征融合或降维。3x3卷积则是一种常见的卷积操作,它需要对
- 2023-06-042023_6_2
昨天忘记保存了,痛失笔记https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122797190标量、向量和张量之间的区别:https://blog.csdn.net/weixin_44010756/article/details/119940429标量:一个单独的数向量:一列数,张量:给予向量和矩阵的推广,标量可视为零阶张量,矢量是一阶
- 2023-05-04HJ44 Sudoku 数独 ”思维 搜索“
数独要求:在横、竖、3x3矩阵内0-9不可重复出现重点思路实现方法是,填入一个数后下一步推算基于前面已经填好的数值的新矩阵。相当于在这一过程中不断更新初始值用于下一步计算。递归穷举,从第一个空开始填;再更新矩阵填下一个值,一直到最后一个空填完。回溯:查错花最多时间在:回溯没
- 2023-03-18NAS-bench-101
0.摘要神经网络搜索近年来取得进步巨大,但是由于其需要巨大的计算资源,导致很难去复现实验。本文目标是通过引入NAS-Bench-101的方法来缓解以上问题。在NAS-Bench-101中,设
- 2023-01-11 RepVGG
1.RepVGG参考:RepVGG网络简介BN详解RepVGG在训练和推理的时候采用不同的网络结构,从而加速网络的推理速度。RepVGG的主要内容是在推理阶段执行Structuralre-parameteriz
- 2022-12-31VGG中堆叠多个3x3卷积核的说明
在VGG中,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5x5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度。3x3卷积的作用:https:/
- 2022-12-07解读2-YOLOV7
转载:原文链接:https://blog.csdn.net/qq128252/article/details/126673493前言继美团发布YOLOV6之后,YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于:1.模型重参数化Y
- 2022-10-14m16
图像分割(语义分割是像素分类,实例分割还要分类后区分不同个体)【unet】本质是像素点的多分类,深度不深,用于检测小物体,如细胞,下图灰色箭头表示跳跃连接skip-connection,通过