convolution

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    C++：fftw3を使って配列を別のサイズの配列にフーリエ変換する方法

    整数値を持つ配列を周波数領域にフーリエ変換する必要があります（後で別のものに乗算するため）。出力配列のサイズは44100でなければなりませんが、入力配列は変化します。 私はfftw3がそのための良いツールだと思います。しかし、どのように私は入力と出力のための異なる配列サイズの '計画'を作成するのですか？ここ 私が書いた関数である： fftw_complex* fourier(int* sampl
    c++ c fft convolution fftw 2016-06-29

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    オブジェクト検出のためのニューラルネットを構築する上で最も重要なステップは何ですか？ （分類されていない）

    私は数ヶ月間機械学習を手がけてきました。私はcaffeとdarknetを使い、今はtheanoから始めるでしょう。機械学習には2つの主要なタスクがあります：1.検出と2.分類。ほとんどの分類ネットワークがどのように作成され、設計されているか理解していますが、画像を検出するためのニューラルネットの構築に必要な基本ステップは何かを明確に把握することはできません。分類では、適切な最大プール、reluおよ
    machine-learning neural-network convolution object-detection conv-neural-network 2016-07-05

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    動的負荷スケジューリングを使用する並列画像畳み込みフィルタ：アーティファクト

    私は以下の問題を抱えています：this paperに基づいて、動的負荷スケジューリング手法を使用して並列プリフィルタフィルタを作成しました。残念ながら、シリアル化されたフィルタには表示されないアーティファクトが発生しています。スレッド内に同期の問題があることを意味するランダムな場所に表示されます。しかし、私はそれがどこにあるのか分かりません。私は非常によく似たグレースケールフィルタを持っています。
    java multithreading image-processing convolution 2016-07-07

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    Caffeの畳み込みはどのように実際に機能しますか？

    私は、基本的な畳み込みレイヤの一部として実装されたpycaffeの畳み込み関数を使って遊んでいました。 name: "convolution" input: "data" input_dim: 1 input_dim: 1 input_dim: 227 input_dim: 227 layer { name: "conv" type: "Convolution"
    performance gpu convolution pycaffe 2016-07-08

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    2d畳み込みPythonでデータが欠落している

    2次元のnumpy配列の2次元畳み込みを処理するscipy.signal.convolve2d関数があり、欠落したデータを処理するnumpy.maモジュールがありますが、これらの2つの方法は見えません（つまり、numpyで2次元配列をマスクしても、convolve2dのプロセスは影響を受けません）。 numpyとscipyパッケージのみを使用してコンボリューションで欠損値を処理する方法はありますか
    python numpy scipy convolution 2016-07-12

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    畳み込みの結果を格納するために全く新しい配列を作成する必要がありますか？

    私はPythonで私の畳み込みアルゴリズムで遊んでいたと私は元の配列に沿ってフィルタをスライドさせると、その中のエントリを更新しながら、結果はかなり暗い出てきたことに気づい： 私が作成した場合、一方まったく新しい配列で、元のレベルに似たレベルで出てきました。 私の愚かな質問 - 後者は（私はそれは推測している）このアルゴリズムを記述するための正しい方法ですか？私はこのアルゴリズムを書くことができま
    python convolution 2016-07-12

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    訓練ディープ・コンベネット（小さな入力サイズで）

    私はディープ・ラーニングのこの分野で非常に新しいです。私はそれがどのように機能し、Caffe Libraryのチュートリアルをいくつか実行することができましたが、満足のいく答えを見つけることができなかったいくつかの質問が残っています。 次のように私の質問は次のとおり はAlexNet（Iは、元の紙に、その224を考える）カフェに入力として227 X 227画像サイズをとり、FC7 4096-D特徴
    neural-network deep-learning caffe convolution conv-neural-network 2016-07-12

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    なぜ私のC++ conv関数の出力はConv Matlab呼び出しと同じではありませんか？

    私は独自の畳み込み関数を実装し、その出力をMatlab conv関数のものと比較しました。 具体的には、conv({0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 0}, 2, 6, {0.1, 0.23, 0.25, 0.18, 0.09}, 5, 5, output);を呼び出した後、conv([0.1, 0.23, 0.25, 0.18, 0.09], [0, 0, 1, 2, 3, 4,
    c++ algorithm matlab convolution 2016-07-16

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    NNモデルのアーキテクチャピクセル単位の分類

    （C）NNは一般に分類問題（2次元画像 - > 1クラス）でどのように動作するのかよく知っていますが、 2次元画像を生成し、分類値の2dマトリックスを出力する。 効果的には、「ピクセル単位」で分類したいNxN画像（1チャンネル）があります。出力をNxNクラスのクラスにして、位置（a、b）のピクセルの場合、結果は入力イメージのピクセル（a、b）の分類結果になります。 モデルアーキテクチャの助け？ P
    machine-learning neural-network theano convolution keras 2016-07-18

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    scipy.signalのconvolveが畳み込まれていない

    CNNと画像フィルタリングに適用される畳み込みについて少しお話したいと思います... RGB画像（寸法は3xIxI）とKフィルターのサイズが3xFxFの場合、ストライドが1であると仮定して完全に重なる領域（パディングなし）のみを考慮して、出力はKx(I - F + 1)x(I - F + 1)となります。 畳み込みについて読んだすべての資料から、基本的に画像上に各フィルタをスライドさせ、各段階で多
    python numpy scipy convolution 2016-07-21
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