Caffe 卷积的详细讲解

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最新推荐文章于 2019-08-26 23:38:50 发布
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#Caffe #Convolution

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反卷积通俗详细解析与nn.ConvTranspose2d重要参数解释
iioSnail的博客
07-06 1万+
反卷积的作用 卷积中padding的几个概念 No Padding Half(Same) Padding Full Padding 反卷积 反卷积中的Padding参数 反卷积的stride参数 反卷积总结 参考资料
Caffe中卷积层的实现
时光杂货店
11-24 5968
作者：xg123321123出处：http://blog.youkuaiyun.com/xg123321123/article/details/53319080声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1 简述 使用im2col分别将featrue maps和filter转换成矩阵； 调用GEMM（GEneralized Matrix Multiplication）对两矩阵内积，这样一来卷积操作就被转化为了矩阵乘
Caffe中卷积的实现代码注释
04-03
Caffe中卷积的实现代码注释，与博客中的文章配套http://blog.youkuaiyun.com/xizero00/article/details/51049858
Caffe的卷积原理
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xiaoyezi_1834的博客
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Caffe的卷积原理
Caffe学习笔记（一）：Caffe架构及其模型解析
成长Bar的博客专栏
12-17 1万+
Caffe学习（一）：Caffe架构及其模型解析         写在前面：关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测，请参见前面的文章《caffe平台快速搭建：caffe+window7+vs2013》、《Windows平台上Caffe的训练与学习方法（以数据库CIFAR-10为例）》。         本文主要介绍Caffe的总体框架，并对caffe
caffe卷积层实现
weixin_34310127的博客
08-01 235
下图是jiayangqing在知乎上的回答,其实过程就是把image转换成矩阵,然后进行矩阵运算 卷积的实现在conv_layer层,conv_layer层继承了base_conv_layer层,base_conv_layer层是卷积操作的基类,包含卷积和反卷积.conv_layer层的前向传播是通过forward_cpu_gemm函数实现,这个函数在vision_layer.hpp里进行了定义...
caffe中的卷积实现
qq_28915885的博客
03-08 1328
在caffeine中，作者并没有按照传统的卷积方式来实现卷积，而是按照matlab中的方法imcol来实现卷积的。具体实现方式如下： 按照caffe中做一次前向传播时卷积层的计算量方法得出： Calculation(MAC) = I*J*M*N*K*L I*J表示卷积核的大小，M*N表示输出特征图的大小，K表示输入通道，L表示输出通道。所以，由以上参数得：对于输入和输出分别为K和...
caffe中卷积计算详解
XZZPPP的博客
11-25 9461
卷积是卷积神经网络的重要组成部分，消耗整个网络中大量计算资源，理解卷积计算过程，对优化网络结构和简化网络模型非常重要。        正常卷积的实现如下图所示：         非常重要的是：卷积核其实和特征图一样，是一个三维矩阵，这点需要注意。        上图是一个典型的卷积过程。第一列是一个7*7*3的特征图；第二列是第一个卷积核，大小为3*3*3；第三列是第二个卷积核，
Caffe深度学习框架下的卷积神经网络实践及应用详解
最新发布
03-20
通过详细的实战操作演示，文章帮助开发者掌握在Caffe上搭建CNN的方法和技术。 适合人群：从事计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是想要深入了解卷积神经网络和掌握Caffe框架的人群。 使用场景及目标：本文适合...
天池医疗AI大赛【第一季】-肺结节Caffe深度学习网络. Caffe训练基于卷积神经网
10-02
本次大赛聚焦于利用深度学习技术，特别是基于Caffe框架的卷积神经网络（CNN），来开发一个准确识别和分类肺结节的算法。 Caffe是一种深度学习框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/伯克利视觉和学习中心（BVLC）和...
caffe中卷积网络norm层的解释
LittleStudent12的博客
06-25 3842
layers { name: "norm1" type: LRN bottom: "pool1" top: "norm1" lrn_param { local_size: 5 alpha: 0.0001 beta: 0.75 } }Local Response Normalization (LRN)层此层是对一个输入的局部区域进行归一化，达到“侧抑制...
图像卷积操作matlab代码-3D-Caffe:用于3D分类或分割问题的3DCaffe库
05-23
图像卷积操作matlab代码3D Caffe 支持3D操作（Conv和Deconv）的3D Caffe库。 修改 在“卷积”层中对CuDNN引擎的ND支持 用于“反卷积”层的CuDNN引擎 支持“池”层中的ND池 在“ HDF5DataLayer”中添加随机裁剪操作 此外，此版本还包括以下修改： 添加加权的softmax损失层 添加ImageSeg dataLayer以读取图像和分割蒙版 安装 克隆存储库并签出3D-Caffe分支 git clone https://github.com/yulequan/3D-Caffe/ cd 3D-Caffe git checkout 3D-Caffe 制作Caffe cp Makefile.config.example Makefile.config  vim Makefile.config # #uncomment USE_CUDNN := 1 if you want to use CuDNN make -j8 对于其他安装问题，请遵循的官方说明。 它已在Ubuntu 14.04上成功通过a）CUDA 8.0和CuDNN 5.0进行了测试。
Caffe中的卷积实现
zcg1942的博客
06-12 1178
https://www.zhihu.com/question/28385679https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo作者贾扬清亲自解释了这个问题。Caffe框架是他在研究生毕业毕业前两个月的时间写的，自然有一些缺点（占用内存方面）。其实卷积是很难优化的，因为我们一般是在单通道的图像和单个滤波器之间进行卷...
Caffe 中的卷积--权宜之计
AI小作坊 的博客
02-14 978
Caffe 中的卷积中的效果不是很好，经常被人所诟病。首先来看看作者本人是怎么回答这个问题的。 https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memoit is a graduate-student level design choice when I was writing the Caffe framework i
caffe中卷积层的实现
MultimediaComputingGroup_blogs
11-30 2554
在caffe中卷基层是通过矩阵相乘来实现的实现，直接计算卷积可以由下面的程序表示： 可以看到，这段程序循环嵌套多，时间复杂度高，而使用矩阵相乘的形式：很多现成的矩阵运算库，不重复“造轮子” 。 我们来看代码： 在conv_layer 中卷记的操作主要由上面两个带红框的操作组成，其中bias是为卷积操作后的结果加入偏差项，这个简单暂不分析。关键在于gemm，卷积操作的核心所在。如下
caffe中卷积的实现,参数计算,FLOPS计算
leo_fighting
08-26 1160
内容 1. 卷积神经网络中卷积核维度 2.caffe中卷积的实现 3. 卷积参数的计算 4. FLOPS 的计算 5.reference 1. 卷积神经网络中卷积核维度 一个卷积核是三维的（channel×height×width），channel 其中表示输入的维度, 每个卷积层有若干卷积核，一个卷积核输出的feature map是二维的，每层输出的feature map数量和卷积...
【caffe 深度学习】2.caffe文件详解
qq_40314507的博客
04-12 532
这篇博客主要是对上篇博客提到的文件作一个详解。1.MNIST数据集    下载下来的数据集被分成两部分：60000张图片的训练数据集和10000张图片的测试数据集。        每张图片包含28*28个像素，图片里的每个像素都是8位的，也就是说每一个像素值的强度介于0-255之间。2.下载的原始数据集为二进制文件，需要转换为LEVELDB或LMDB    LMDB-闪电般的内存映射型数据库管理器...
Caffe中实现卷积的计算
circle的专栏
10-27 561
转载自：https://buptldy.github.io/2016/10/01/2016-10-01-im2col/ CNN中的卷积操作 卷积层是CNNs网络中可以说是最重要的层了，卷积层的主要作用是对输入图像求卷积运算。如下图所示，输入图片的维数为[c0,h0,w0][c0,h0,w0] ；卷积核的维数为[c1,c0,hk,wk][c1,c0,hk,wk
caffe卷积的实现源码解析
qingsong1001的专栏
08-13 1257
卷积的概述 卷积是分析数学中一种很重要的运算，其实是一个很简单的概念，但是很多做图像处理的人对这个概念都解释不清，为了简单起见，这里面我们只介绍离散形式的卷积，那么在图像上，对图像用一个卷积核进行卷积运算，实际上是一个滤波的过程。我们先看一下卷积的基本数学表示： 其中I=f(x,y) 是一个图像，f(x,y)是图像I上面x行y列上点的灰度值。而w(x,y)有太多名字叫了，滤波器、卷积核、...
Caffe深度学习框架与卷积神经网络实战指南
资源摘要信息:"Caffe深度学习框架下的卷积神经网络实践及应用详解"一文系统性地介绍了Caffe这一在计算机视觉领域广泛应用的深度学习框架，并以卷积神经网络（CNN）为核心，深入探讨了其理论基础、实现方法以及实际...
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