Resultados de la búsqueda a petición "convolution"
Entrenamiento en la capa fusionada en keras
Estoy implementando siguiendoesta [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841516300330]artículo de Mohammad Havaei. Utiliza la siguiente arquitectura: [/imgs/Miu4O.jpg] He modificado un código ...
No se puede acceder al espacio de nombres del optimizador TensorFlow Adam
Estoy tratando de aprender sobre las GAN y estoy trabajando enel ejemplo aqui [https://github.com/llSourcell/Generative_Adversarial_networks_LIVE/blob/master/EZGAN.ipynb] . El siguiente código que usa el optimizador Adam me da el ...
Suposiciones de relleno asimétrico de Tensorflow
¿Por qué ha elegido Tensorflow preferir el relleno en la parte inferior derecha? Con el relleno 'SAME', para mí sería lógico comenzar el anclaje central del núcleo en el primer píxel real. Debido al uso de relleno asimétrico, esto resulta en una ...
¿Cuál es el significado de zancada 2D en convolución?
Sé qué significado tiene el paso cuando es solo un número entero (en cuyo paso debes aplicar el filtro a la imagen). Pero que pasa(1, 1) o incluso más zancada dimensional?
Convolución 2D usando openCV en C
Quiero implementar un programa que realice la convolución 2D usando openCV. Soy nuevo con openCV. mi ingenua implementación está aquí: #include <stdio.h> #include <cv.h> //used for kernel unsigned short int kernel[3][3] __attribute__(( ...
tensorflow conv2d índice de inicio diferente entre zancadas pares e impares
A mi entender detf.nn.conv2d doc [https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d]para la MISMA convolución (sin importar el paso) El primer producto de punto debe estar centrado alrededor de (0,0) aunque, como puede ver a continuación ...
Implementar eficientemente erosionar / dilatar
Por lo tanto, el filtro min / max normal y muy ineficiente se implementa utilizando cuatro bucles for. for( index1 < dy ) { // y loop for( index2 < dx ) { // x loop for( index3 < StructuringElement.dy() ) { // kernel y for( index4 < ...
¿Cómo es más eficiente el uso de la operación im2col en redes convolucionales?
Estoy tratando de implementar una red neuronal convolucional y no entiendo por qué usar la operación im2col es más eficiente. Básicamente almacena la entrada que se multiplicará por filtro en columnas separadas. Pero, ¿por qué no deberían usarse ...
¿La deconvolución Richardson-Lucy funcionaría para recuperar el núcleo latente?
Soy consciente de que la deconvolución Richardson-Lucy es para recuperar la imagen latente, pero supongamos que tenemos una imagen ruidosa y la imagen original. ¿Podemos encontrar el núcleo que causó la transformación? A continuación se muestra ...
¿Cómo obtener correctamente los pesos de capa de Conv2D en keras?
Tengo la capa Conv2D que se define como: Conv2D(96, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(image_rows, image_cols, 1), kernel_initializer=initializers.glorot_normal(seed), bias_initializer=initializers.glorot_uniform(seed), ...