convolution

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초보자이며 mnist 자습서를 이해했습니다. 이제 SVHN 데이터 세트에서 뭔가를 얻고 싶습니다. mnist와는 달리 3 개의 컬러 채널이 제공됩니다. 나는 회선 및 풀링이 색상 채널의 추가 차원으로 어떻게 작동하는지 시각화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나에게 좋은 방법이나 링크가 있습니까? 내가 모든 입력 :

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Conv2d_Transpose/deconv2d가 텐서 흐름의 원래 입력을 반환하지 않는 이유는 무엇입니까?

weights = tf.placeholder("float",[5,5,1,1]) imagein = tf.placeholder("float",[1,32,32,1]) conv = tf.nn.conv2d(imagein,weights,strides=[1,1,1,1],padding="SAME") deconv = tf.nn.conv2d_transpose(conv,

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혼 - Schunck 광학 흐름 (평균 속도)

현재 광학 흐름에 대한 HS 방법을 구현하려고하지만 내 u 및 v 항상 항상 0이있는 것 같습니다. 나는 여기에 내 오류를 알아낼 수 없습니다이 vid=VideoReader('outback.AVI'); vid.CurrentTime = 1.5; alpha=1; iterations=10; frame_one = readFrame(vid); vid.

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C#에서 컨볼 루션/커널 기반 이미지 처리 병렬 처리

컨볼 루션 기반 이미지 처리는 흐림, 가장자리 감지, 흐림 제거 등과 같은 작업을 수행하는 일반적인 기술입니다. 기본 전제는 kernel을 생성하는 것이며, 이는 2D 배열이며 대개 정사각형입니다. 커널은 이미지를 뒤집어 쓰고 이웃 픽셀에 kernel 가중치가있는 이웃 픽셀 합계를 사용하여 이미지와 결합됩니다. 같은 보이는 Kernel위한 알고리즘의 관점에

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짧은 길이 순환 회선의 최적화

나는 8 개의 부호없는 바이트 두 시퀀스를 가지고 있으며, 8 개의 부호없는 19 비트 정수를 산출하는 순환 회선을 계산해야합니다. 이 백만 번을 반복하면서 최적화하고 싶습니다. 직접적인 방법은 64 개의 MAC 연산을 필요로합니다. SSE/AVX 지침을 통해이 작업을 가속화하는 방법을 이미 알고 있으며 이는 내가 수행 한 작업이 아닙니다. FFT 또는 수

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C++ : 어떻게 fftw3을 사용하여 다른 크기의 다른 배열로 푸리에 변환 할 수 있습니까?

정수 값을 가진 배열을 주파수 도메인으로 푸리에 변환해야합니다 (나중에 다른 것과 곱하기 위해). 출력 배열의 크기는 44100이어야하지만 입력 배열은 다양합니다. 나는 fftw3이 그 좋은 도구라고 생각한다. 하지만 입출력을위한 다양한 배열 크기의 '계획'을 어떻게 만듭니 까? 여기 은 내가 쓴 기능입니다 : fftw_complex* fourier(int

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동적로드 스케줄링을 사용하는 병렬 이미지 컨볼 루션 필터 : 아티팩트

다음과 같은 문제가 있습니다. 동적로드 예약 방식을 사용하여 this paper에 기반한 병렬 사전 필터를 생성했습니다. 불행히도 직렬 필터가 표시하지 않는 유물이 발생하여 스레드에서 동기화 문제가 있다는 것을 암시하는 임의의 위치에 나타납니다. 그러나 나는 그것이 어디에 있는지 알 수 없다. 나는 지금까지 비슷한 문제를 보여주지 않았지만 지금은 그렇습니다

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Caffe의 회선은 실제로 어떻게 작동합니까?

그래서 기본 회선 레이어의 일부로 구현 된 pycaffe의 회선 기능을 사용하여 놀고있었습니다. name: "convolution" input: "data" input_dim: 1 input_dim: 1 input_dim: 227 input_dim: 227 layer { name: "conv" type: "Convolution

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파이썬에서 누락 된 데이터가있는 2 차원 컨볼 루션

2d numpy 배열에 2 차원 컨볼 루션을 처리하는 scipy.signal.convolve2d 함수가 있으며, 누락 된 데이터를 처리하기위한 numpy.ma 모듈이 있지만이 두 가지 메소드가없는 것 같습니다. 서로 호환 될 수 있습니다 (즉, numpy로 2 차원 배열을 마스크해도 convolve2d의 프로세스는 영향을받지 않습니다). numpy 및 sc

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컨볼 루션 결과를 저장하기 위해 완전히 새로운 배열을 만들어야합니까?

파이썬에서 내 회선 알고리즘으로 연주하고 있었고, 난이 원래 배열에 따라 필터를 슬라이딩 그 안에 항목을 업데이트하는 동안, 결과는 매우 어두운 나온 것으로 나타났습니다 : 내가 만든 경우 반면 완전히 새로운 배열은 원본과 비슷한 수준으로 나왔습니다. 내 어리석은 질문 -이 알고리즘을 작성하는 후자의 올바른 방법 (나는 그것이 추측하고있어)인가? 무엇이 전