convolution

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    次のプログラムは機能しません。私は、イメージファイルFACE DETECTION.pngをシャープにするためにガウス3x3フィルターを実装していますが、結果は白い色を示しています。畳み込み演算でsumの値が255以上だと思います。私は解決策を必要とする... CODE: int main() { Mat src, dst; float sum; /// Load

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    私は深い学習の初心者で、アルゴリズムの仕組みを理解し、JavaScriptを使って記述しています。今、私はTensorflowのようなconv2dのJavaScript実装に取り​​組んでいます。さまざまなフィルタの数を扱う方法を誤解しています.1つの出力フィルタと複数の出力に成功しましたが、複数のフィルタ入力で操作を生成する方法が混乱しています。 32 - ここ> 64 はndarray を使用

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    バイナリ分類のためにvgg-16を微調整します。私は損失関数としてsigmoidLoss層を使用しました。私は アウト= net.forwardを()する必要があり マイ疑問である: モデルをテストするために、私は、画像付きモデルをロードして使用して出力を得ているPythonのファイルを符号化SigmoidまたはSigmoidLossレイヤーから出力を取り出します。 2層の違いは何ですか? 私の出

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    右下のパディングを優先するためにTensorflowを選択したのはなぜですか? 'SAME'パディングでは、私には最初の実ピクセルでカーネルの中央アンカーを開始するのが論理的だと感じます。非対称パディングの使用により、これは他のフレームワークとの相違につながります。原理的に非対称のパッディングは良いことだと理解しています。そうでなければ、未使用のパディング行/カラムが残ってしまうからです。 Ten

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    test-imagesのCNNモデルの精度をテストしたいと思います。以下は、mha形式のグラウンドトゥルース画像をpng形式に変換するためのコードです。 ​​ このコードは、240x240の画像をpng形式で生成しています。しかし、それらの大部分は低コントラストまたは完全に黒くなっている。次に、これらの画像をラベル付き画像のクラスを知るための関数に渡します。 def predict_image(s

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    フィーチャマップのペアのバッチ全体で2Dクロスコンボリューション(例えば、MATLABのhttps://www.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr2.htmlのように)を実行する必要があります。明確にするため : はXはB x W1 x H1 x CこととYB x W2 x H2 x Cとします。 欲しい出力は、(我々が同じパディングとY上を通過する「フィルタ」

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    私自身のデータセットを持っています。私は分類作業をしたい。しかし、私はMxnetとKerasに同じシンボルネットワークを構築しました。オプティマイザのルールさえ同じです。しかし結果は異なっている。 私Mxnetコードはここにある: と結果:それはramdonのように見えますか? しかし、私のkerasコードは、同じネットワークです: が、結果ははるかに優れています。トレーニングセットでは、私は10

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    私は畳み込みオートエンコーダーを扱っています。私のオートエンコーダー設定には、ストライド(2,2)または平均プールとリル活性化を伴う畳み込みレイヤーと、ストライド(2,2)または平均unplingおよびrelu活性化を伴う1つのデコンボリューションレイヤーがあります。 私は、MNISTデータセットでオートエンコーダーを訓練しました。 最初の畳み込みレイヤー(フィルタサイズ3の20個のフィルタ)の後

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    私は[0:4]のh [n] = [1 11 1 -1 1]を持っており、h [-n] = [ 1 -1 1 1 1]を[-4:0]とする。 MATLABのインデックスは1から始まるので、質問は0から始まる配列を作るにはどうすればいいのですか?h [-n]を-4から始めるにはどうすればコンボリューションを行うことができますか?助けてください、私はmatlabに新しいです!