convolution

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Gaussian 3x3 필터를 사용하여 선명하게하지만 결과는 흰색 픽셀

다음 프로그램이 작동하지 않습니다. 나는 이미지 파일 FACE DETECTION.png을 선명하게하기 위해 Gaussian 3x3 필터를 구현하고 있지만 그 결과는 단지 흰색을 나타냅니다. 나는 sum의 값이 convolution 연산에서 255 이상이라고 생각한다. 나는 솔루션을 필요로 ... CODE : int main() { Mat src

opencv image-processing gaussian convolution 2017-03-11

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Keras에서 (2, 2)의 보폭 정의 - 두 번째 값은 무엇입니까?

나는 케라에서 (2, 2)의 보폭에 대한 생각에 다소 혼란 스럽다. 튜플 (2,2)에서 두 번째 2는 무엇을하고 있습니까? 스트라이드가 (2)인지 이해할 수 있습니다. 그 이유는 이미지를 가로 질러 필터를 2 픽셀 이동시키기 때문입니다. 우리는 x 방향으로 2와 y 방향으로 2 걸음을 걷는다면, 우리는 이미지를 대각선으로 돌고있을 것입니다. 그건별로 의미가

filter keras convolution stride 2017-03-12

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Tensorflow, conv2d and filters

저는 심도있는 학습을하고 알고리즘이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력하며 JavaScript로 작성합니다. 이제는 Tensorflow처럼 conv2d의 JavaScript 구현을 위해 노력하고 있습니다. 여러 개의 필터를 처리하는 방법을 오해하고, 하나의 출력 필터와 다중 출력에 성공했습니다. 그러나 여러 필터 입력으로 작업을 생성하는 방법을 혼동합니다.

javascript multidimensional-array tensorflow convolution 2017-03-16

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바이너리 분류 모델 테스트 용 PyCaffe 출력 레이어

2 진 분류를 위해 vgg-16을 미세 조정합니다. 손실 함수로 sigmoidLoss 레이어를 사용했습니다. 나는 밖으로 = net.forward()를해야 내 의심의 여지가있다 : 모델을 테스트하기 위해 나는이 이미지 모델을로드 및 사용하여 출력을 가지고있는 파이썬 파일을 코딩 Sigmoid 또는 SigmoidLoss 레이어의 출력을 가져옵니다. 그리고 두

python deep-learning caffe convolution pycaffe 2017-03-19

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Tensorflow의 비대칭 패딩 가정

왜 Tensorflow를 선택하여 오른쪽 하단의 패딩을 선호합니까? 'SAME'패딩을 사용하면 첫 번째 실제 픽셀에서 커널의 중심 앵커를 시작하는 것이 논리적이라고 느낄 수 있습니다. 비대칭 패딩을 사용하기 때문에 일부 다른 프레임 워크와 불일치가 발생합니다. 나는 원칙적으로 비대칭 패딩이 좋다고 이해한다. 그렇지 않으면 사용되지 않은 패딩 행/열이 남아

tensorflow padding caffe convolution weight 2017-03-21

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Keras wrong image size

test-images에 대한 CNN 모델의 정확성을 테스트하고 싶습니다. 다음은 mha 형식의 Ground-truth 이미지를 png 형식으로 변환하는 코드입니다. def save_labels(fns): ''' INPUT list 'fns': filepaths to all labels ''' progress.currval

python tensorflow deep-learning keras convolution 2017-03-22

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Tensorflow의 일괄 상호 상관

한 쌍의 기능 맵 전체에서 2D 교차 컨볼 루션 (예 : MATLAB의 https://www.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr2.html)을 수행해야합니다. 대한 명확한 : 하자가 B x W1 x H1 x C 및 Y이 B x W2 x H2 x C 될 수 X. I 원하는 출력은 형상 B x W2 x H2 x 1이다 출력의 i 번

python tensorflow computer-vision convolution 2017-03-23

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Python/Tensorflow - 길쌈 신경 네트워크를 어떻게 훈련 시켰 는가?

은 내가 바이너리 파일에 한 다음 데이터 (레이블, 파일 이름, 데이터 (픽셀))와 길쌈 신경망 (현지 시간) 훈련을했다 : 각 배치는 모든 이미지를 포함 [array([2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0]), array(

python tensorflow neural-network conv-neural-network convolution 2017-03-26

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mxnet 또는 keras는 왜 다른 결과를 가지고 있습니까?

제 데이터 세트가 있습니다. 나는 분류 작업을하고 싶다. 하지만 Mxnet과 Keras에 동일한 심볼 네트워크를 구축했습니다. 옵티 마이저 규칙조차도 동일합니다. 그러나 결과는 다릅니다. 내 Mxnet 코드는 여기에 있습니다 : 결과 : 그것은 ramdon처럼 보인다? 하지만 내 keras 코드는 동일한 네트워크입니다 하지만 결과는 훨씬 낫다. 교육 세트에

keras convolution mxnet 2017-03-27

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길쌈 Autoencoders : 검정 특징지도

나는 convolutional 자동 장치로 일하고있다. 내 자동 엔코더 구성은 스트라이드 (2,2) 또는 평균 풀링 및 relu 활성화가있는 하나의 길쌈 레이어와 스트라이드 (2,2) 또는 평균 unpling 및 relu 활성화가있는 하나의 데콘 리볼 셜 레이어를 가지고 있습니다. 나는 MNIST 데이터 세트로 자동 인코딩을 교육했다. 첫 번째 길쌈 레이어

tensorflow theano convolution autoencoder 2017-03-27

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