Stride Convolution

2024-01-19 18:38
文章标签 convolution stride

本文主要是介绍Stride Convolution,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Stride

在这里插入图片描述

Stride,步长的意思,指的是filter移动的长度。

如上图,stride=2,filter的左边框从2移动到7,2个格子的长度,垂直移动的时候也要2个格子。

使用步长的图像大小计算方法

在这里插入图片描述

⌊ n + 2 p − f s + 1 ⌋ × ⌊ n + 2 p − f s + 1 ⌋ \lfloor \frac{n+2p-f}{s}+1\rfloor\times \lfloor \frac{n+2p-f}{s}+1\rfloor sn+2pf+1×sn+2pf+1

这篇关于Stride Convolution的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/623317

相关文章

【tensorflow 使用错误】tensorflow2.0 过程中出现 Error : Failed to get convolution algorithm

如果在使用 tensorflow 过程中出现 Error : Failed to get convolution algorithm ,这是因为显卡内存被耗尽了。 解决办法: 在代码的开头加入如下两句,动态分配显存 physical_device = tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")tf.config.experiment

[深度学习]转置卷积(Transposed Convolution)

一.写在前面 在GAN(Generative Adversarial Nets, 直译为生成式对抗网络)中,生成器G利用随机噪声Z,生成数据。那么,在DCGAN中,这部分是如何实现呢?这里就利用到了Transposed Convolution(直译为转置卷积),也称为Fractional Strided Convolution。那么,接下来,从初学者的角度,用最简单的方式介绍什么是转置卷积,以及

python 实现convolution neural network卷积神经网络算法

convolution neural network卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN),是深度学习的代表算法之一。以下是关于卷积神经网络算法的详细解释: 基本原理 CNN的核心思想是通过模拟人类视觉系统的工作

每日Attention学习16——Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution

模块出处 [CBM 22] [link] [code] Do You Need Sharpened Details? Asking MMDC-Net: Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution Network For Retinal Vessel Segmentation 模块名称 Multi-layer Multi-scale Dilate

一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化(Convolution And Pooling)

Convolutional Neural Network CNN(卷积神经网络)最核心的两大操作就是卷积(Convolution)和池化(Pooling)。卷积用于特征提取,通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和;池化用于特征降维,通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。 Convolution And Pooling 一、_卷积(Convolution) 卷积(Convol

改进YOLO系列 | Microsoft 团队 | Dynamic Convolution :自适应地调整卷积参数

改进YOLO系列:Microsoft团队的Dynamic Convolution——自适应调整卷积参数的计算机视觉方法(中文综述) 简介 YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,以其速度和精度著称。 本文将介绍YOLO系列的改进,包括Microsoft团队提出的Dynamic Convolution(动态卷积)。Dynamic Convolution通过自适应调整卷

convolution backbone network——GCNet

GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdf github: https://github.com/xvjiarui/GCNet 单位: 清华,香港科技大学,微软 摘要: 非局域网(NLNet)通过将查询特定的全局上

点云语义分割:论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1] Spatial Transformer Point Convolution 为了满足点云置换不变性问题,以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合,但是这种操作是各向同的,不能更好的建模局部几何结构。本文提出spatial transformer point convolution试图实现各相异性的滤波器。引入空间方向字典来捕获点云的几何结构。利用方向字典学习将无序的邻居转换成规范有序

安全设计 | 安全设计不得马虎!微软STRIDE威胁建模方法让你事半功倍,快速发现应用安全隐患!

STRIDE威胁建模方法最早发表于2006年11月的《MSDN杂志》,作者是微软的工程师Shawn Hernan、Scott Lambert 、Tomasz Ostwald 和 Adam Shostack。那我们为什么要进行威胁建模? 如何使用数据流图对系统进行威胁建模?如何减轻威胁?接下来本文展开逐一介绍。 1. 安全设计原则 在介绍STRIDE方法前我们需要先了解下安全设计的原则,设

cubic convolution interpolation (三次卷积插值)

算法来源:Cubic convolution interpolation for digital image processing 文章只对一维情形进行分析,二维类似。 许多插值函数能够写成形式(其中是插值点,u是基函数(文章中叫插值核),h是采样间隔,是参数) 通过插值,用来近似。 cubic convolution interpolation 中插值核u定义为子区间(-2,