Convolution

原创 已于 2022-04-13 05:13:41 修改 · 239 阅读 · 0 ·
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于 2022-04-13 05:13:37 首次发布
本文通俗解读了概率论中，当两个独立随机变量X和Y相加时，它们的概率密度函数如何通过卷积操作合并，揭示了这一数学概念在实际问题中的直观应用。
Involution-Convolution
studyeboy的专栏
08-16 1145
参考资料 Involution:Inverting the Inherence of Convoution for Visual Recognition(2021) d-li14/involution Involution（附对Involution的思考）：港科大、字节跳动、北大提出“内卷”神经网络算子，在CV三大任务上提点明显 ...
Spherical Convolution
m0_55038143的博客
03-24 4334
围绕Spherical Kernel for Efficient Graph Convolution on 3D Point Clouds讲述Spherical Convolution。
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
IT菜鸟
11-02 11万+
深入浅出理解深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
Gated Convolution
Drug discovery
03-02 1万+
Gated Convolution是对部分卷积网络（Partial Convolutions）《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》的改进 ICCV 2019《Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution》 解决问题：Partial Convolutions中Mask更新的不合理；提出新卷积层（Gated Convolution layer ），通过在所.
Convolution Layer
程永强
01-14 667
Convolution Layer References Convolution Layer http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/convolution.html Conv2D https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Conv2D_cn.html Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) https:
深度可分离卷积（Depthwise seperable convolution）
冰雪棋书的博客
05-19 9万+
一、深度可分离卷积（Depthwise separable convolution） 一些轻量级的网络，如mobilenet中，会有深度可分离卷积depthwise separable convolution，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作，其参数数量和运算成本比较低。 二、常规卷积操作 对于5x5x3的输入，如果想要得到3x3x4的feature map，那么卷积核的shape为3x3x3x4(即：)；
Deformable Convolution
weixin_43702653的博客
08-01 429
Deformable Convolution
转置卷积transpose convolution
lzp_k2的专栏
12-12 3324
参考： A guide to convolution arithmetic for deep learning.(Vincent Dumoulin, Francesco Visin).[https://arxiv.org/abs/1603.07285] 中文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 1概念 转置卷积就是用卷积矩阵的转置矩阵进行卷积。...
DW Convolution
catrtees的博客
07-25 1385
6
Keras Convolution1D与Convolution2D区别说明
09-16
在深度学习领域，Keras库提供了两种主要的卷积层：Convolution1D和Convolution2D，它们分别应用于一维和二维数据的处理。本文将深入探讨这两者之间的差异以及它们在不同场景下的应用。 首先，Convolution1D（一维卷...
Scene Text Detection and Segmentation Based on Cascaded Convolution Neural Networks
02-06
Scene Text Detection and Segmentation Based on Cascaded Convolution Neural Networks 本篇论文提出了一种基于级联卷积神经网络（Cascaded Convolution Neural Networks，CNNs）的场景文本检测和分割方法。该...
Cubic Convolution Interpolation:三次卷积插值-matlab开发
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在图像处理领域，Cubic Convolution Interpolation（三次卷积插值）是一种常见的高阶插值方法，用于提高图像分辨率或进行空间重采样。它通过利用周围像素的信息来估算新位置上的像素值，从而提供更为平滑且精确的...
Circular Convolution：两个等长向量的Circular Convolution-matlab开发
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在MATLAB环境中，循环卷积（Circular Convolution）是一种重要的信号处理操作，它在数字信号处理、图像处理和通信等领域有着广泛的应用。本教程将详细解释如何在MATLAB中实现两个等长向量的循环卷积，并探讨其与频域...
卷积时Convolution1D和Convolution2D的不同
01-06
Convolution1D的示例代码 # apply a convolution 1d of length 3 to a sequence with 10 timesteps, # with 64 output filters model = Sequential() model.add(Convolution1D(64, 3, border_mode='same', input_...
QT属性动画--设置样式属性(其他属性)
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这里写自定义目录标题故事背景遇到的问题解决过程最终方法感悟 故事背景   最近在制作一个按钮切换的动画特效中接触了属性动画这部分内容，并由此产生了一些思考。 遇到的问题 解决过程 最终方法 感悟 ...
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2.1 volatile总体概览 在上一节中，我们已经研究完了volatile可以实现并发下共享变量的可见性，volatile除了保证可见性外，volatile还具备如下一些突出的特性： volatile的原子性问题：volatile不能保证原子性操作 禁止指令重排序：volatile可以防止指令重排序操作 2.2 volatile不保证原子性 2.3 代码测试 package Ls; /** * 目标：研究Volatile的原子性操作 * <p> * 基本观点：V.
【安卓基础】Android直接通过路径来操作其他应用的私有目录，可以吗？
m0_48179608的博客
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在上篇文章[【安卓基础】一文搞懂Android历代版本文件访问权限变化](https://blog.youkuaiyun.com/m0_48179608/article/details/122838494)我们对同一个应用的的文件访问权限做了比较。 那么不同应用之间文件访问又有什么限制呢？我们准备分二到三篇文件来阐述。 这篇文章，主要来看下不同系统版本下，我们直接通过路径来访问其它应用的**内部存储、外部存储私有目录**，看看能不能访问以及不同系统版本的区别。
Silane-PEG-NHS，SIL-PEG-NHS，可以用来修饰蛋白质、多肽以及其他活性基团，NHS-PEG-Silane
qq_39152602的博客
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英文名称：Silane-PEG-NHS 中文名称：硅烷-聚乙二醇-活性酯 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置于干燥器中缓慢升至室温，打开瓶盖，取用。取用.
convolution
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卷积（Convolution）是信号处理和图像处理中一种重要的运算，它可以用来描述两个函数之间的关系。在数字信号处理中，卷积通常用于滤波、降噪、信号恢复等领域。在图像处理中，卷积常用于边缘检测、模糊处理等领域。 ...
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