DO-Conv: 深度超参数化的卷积层

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
DO-Conv是一种深度超参数化的卷积层架构，通过动态调整关键参数实现高效且灵活的特征提取，适用于多种计算机视觉任务。 DO-Conv：深度超参数化卷积层是由金明曹、孙铭超等人创建的。介绍DO-Conv是一种在训练阶段可用作CNN中常规卷积层替代品的深度过参数化的卷积层，从而实现更高的精度。而在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，导致其计算量与普通卷积层完全相同。我们非常欢迎关于DO-Conv的问题讨论，并鼓励提供最少可复制示例代码以供参考和验证。在ImageNet分类性能方面，我们的基准测试表明，在基线设置下引入DO-Conv时无需调整其他超参数。也就是说，除了将常规卷积替换为DO-Conv外没有进行任何额外的优化或配置更改。我们相信GluonCV框架具有很高的可重复性，并且希望进一步提高其可用性和验证效率。有关更多详细信息和实验结果，请参阅相关文档或报告。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

DO-Conv: 深度超参数化的卷积层

优质

DO-Conv是一种深度超参数化的卷积层架构，通过动态调整关键参数实现高效且灵活的特征提取，适用于多种计算机视觉任务。 DO-Conv：深度超参数化卷积层是由金明曹、孙铭超等人创建的。介绍DO-Conv是一种在训练阶段可用作CNN中常规卷积层替代品的深度过参数化的卷积层，从而实现更高的精度。而在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，导致其计算量与普通卷积层完全相同。我们非常欢迎关于DO-Conv的问题讨论，并鼓励提供最少可复制示例代码以供参考和验证。在ImageNet分类性能方面，我们的基准测试表明，在基线设置下引入DO-Conv时无需调整其他超参数。也就是说，除了将常规卷积替换为DO-Conv外没有进行任何额外的优化或配置更改。我们相信GluonCV框架具有很高的可重复性，并且希望进一步提高其可用性和验证效率。有关更多详细信息和实验结果，请参阅相关文档或报告。

TF-Deformable-Conv-Layer：TensorFlow中的可变形卷积层实现

优质

简介：本文介绍了在TensorFlow框架下实现的一种新颖的可变形卷积层（TF-Deformable-Conv-Layer），该方法通过引入偏移值调整感受野，增强了模型对输入特征图的适应性，尤其适用于处理图像中的细微变化和复杂结构。这是以下论文的TensorFlow实现：戴继峰、齐浩志、熊玉文、李毅、张国栋、韩寒、魏一辰于2017年发表的《可变形卷积网络》。该代码可用于旋转训练图和采样地点。基本用法中，DeformableConvLayer是一个自定义的Keras层，因此您可以像使用其他标准层（例如Dense或Conv2D）一样使用它。以下为一个简单的示例： ```python inputs = tf.zeros([16, 28, 28, 3]) model = tf.keras.Sequential() model.add(DeformableConvLayer(filters=6, kernel_size=3, strides=1, padding=valid)) ``` 请注意，代码中的`dilat`可能是未完成的参数列表的一部分。完整的实现可能需要更多的配置选项来正确运行该层。

卷积层可视化的反卷积方法

优质

简介：本文介绍了一种用于卷积神经网络中卷积层可视化的新技术——反卷积方法。通过该方法，可以清晰地展示和理解特征图中的信息，从而进一步优化模型结构与性能。反卷积（Deconvolution）的概念最早出现在Zeiler于2010年发表的论文《Deconvolutional networks》中，但当时并未使用这一术语。正式采用“反卷积”一词是在后续的研究工作《Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning》中提出的。随着反卷积在神经网络可视化中的成功应用，越来越多的研究开始采纳这种方法，例如场景分割和生成模型等领域。此外，“反卷积（Deconvolution）”还有其他称呼，如“转置卷积（Transposed Convolution）”或“分数步长卷积（Fractional Strided Convolution）”。

非conv()方法的矩阵卷积：不用MATLAB内置函数conv实现线性离散卷积- MATLAB开发

优质

本项目提供了一种无需使用MATLAB内置函数conv的方法来实现两个向量之间的线性离散卷积，适用于深入学习信号处理算法。这是一个可以用于卷积两个离散信号（或矩阵）的函数。它不使用内置的 conv 函数，并且语法与 conv 函数相同。实际上，这是对 conv 函数的一个替代方案。

PyTorch变形卷积实现：deform-conv

优质

Deform-Conv是基于PyTorch框架的一种先进卷积操作技术，通过引入可学习的偏移量来调整感受野，显著增强了模型对特定特征的捕捉能力。可变形卷积的PyTorch实现由魏欧阳在巴斯德研究所完成，并感谢Felix Lau提供的Keras/TensorFlow版本作为参考。待办事项清单： - 在pytorch中实现偏移量映射。 - 确保所有测试通过。 - 实现变形卷积模块。 - 微调可变形卷积模块。 - 大规模MNIST演示项目。 - 使用缓存的网格数组提高速度优化。 - 采用PyTorch而非Keras加载和使用MNIST数据集进行实验。 - 支持不同宽度和高度输入图像的功能。张继峰、齐浩志、熊玉文、李毅、张国栋及韩寒等人在2017年发表了关于可变形卷积网络的研究，题为“可变形卷积网络”，发表于arXiv [cs.CV]。

卷积神经网络CNN的卷积层与池化层层级可视化实现.exe

优质

本项目通过层级可视化技术展示卷积神经网络(CNN)中卷积层和池化层的工作原理，帮助理解图像识别过程中的特征提取机制。可调卷积核大小、步长以及激励函数可以根据需要自行选择，并且输入的图片也可以根据需求进行挑选。

PyTorch中卷积层和全连接层参数配置的方法

优质

本文介绍了在深度学习框架PyTorch中如何对模型中的卷积层和全连接层进行有效的参数配置，帮助读者掌握神经网络构建的关键技巧。今天为大家分享一篇关于如何在Pytorch神经网络中设置卷积层与全连接层参数的文章。这篇文章具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随我深入了解吧。

PyTorch中卷积层和全连接层参数配置的方法

优质

本文介绍了在PyTorch框架下如何灵活配置卷积层与全连接层的参数，帮助读者深入理解这两类神经网络核心组件的具体应用。在使用PyTorch编写网络结构的时候，我发现卷积层与第一个全连接层之间的输入特征数量难以确定。起初我尝试根据PyTorch官方文档的公式推导来计算这个值，但总是无法得到正确的结果。后来发现，在完成卷积层的设计后可以通过模拟神经网络的前向传播过程得出全连接层的第一个参数应该设置为多少。以一个简单的AlexNet为例： ```python class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() ``` 在这个例子中，我们关注的是`nn.Linear(？？？, 4096)`全连接层的第一个参数应该设置为何值。为了确定这个数值，我们需要首先了解卷积部分的输出特征图大小以及通道数。假设经过一系列卷积和池化操作之后，输入图像被转换成了一个具有特定宽度、高度和深度（即通道数量）的特征向量。那么全连接层的第一个参数就是通过将这些维度相乘得到的结果： ``` input_features = width * height * depth ``` 因此，在确定`nn.Linear()`中的第一个参数时，需要先计算经过所有卷积操作后的输出尺寸，并将其转换为一个一维张量的大小。例如： ```python self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) # 假设经过一系列卷积操作后，输出尺寸为 (A,B,C)，则： input_features = A * B * C ``` 这样就可以准确地设置`nn.Linear(input_features, 4096)`中的第一个参数了。

参数优化下的最大相关峭度解卷积(MCKD).rar

优质

该资源为一个关于利用参数优化技术改进最大相关峭度解卷积（MCKD）方法的研究项目或代码包，适用于信号处理和通信领域中的盲源分离问题。包含算法实现、测试数据及实验结果分析等内容。针对MCKD算法在滤波长度L和移位数M选择上的难题，采用PSO（粒子群优化算法）和MVO（多元宇宙优化算法）对这些参数进行寻优处理。适应度函数设定为峰值因数平方的倒数，即峰值因数值越大表示周期冲击特性越显著，故障特征也更加明显。

利用KerasClassifier和GridSearchCV进行超参数优化以提升卷积神经网络的精度

优质

本研究运用KerasClassifier结合GridSearchCV方法对卷积神经网络模型进行超参数调优，旨在显著提高模型识别准确率。超参数优化是指在机器学习模型训练过程中调整那些不是通过数据自动学习的参数的过程。这些参数通常决定了算法的学习过程以及模型最终的表现形式。超参数的选择对于提高模型性能至关重要，因此对其进行有效优化是许多研究的重点。进行超参数优化时，常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等技术。每种方法都有其特点与适用场景，在实际应用中需要根据具体问题选择合适的技术手段来实现最佳的超参数设置。