deconvolution

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転置畳み込み（デコンボリューション）演算

私は畳み込みニューラルネットワークを構築するためにテンソルフローを使用しています。テンソルの形状（なし、16,16,4,192）が与えられたとき、私は転置畳み込みを実行して形状（none、32、32、7、192）にします。 [2,2,4,192,192]のフィルタサイズと[2,2,1,1,1]のストライドが、私が望む出力形状を作り出しますか？

python machine-learning tensorflow conv-neural-network deconvolution 2017-10-13

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デコンボリューションのステップ応答で十分な情報ですか？

私は、指数関数的な低下（測定データとなる青い線）を伴うステップ（緑色の線）に応答する測定システムを持っています。 デコンボリューションを使用して青い線から緑の線に戻っていきたいです。このステップ応答は既にデコンボリューションのための十分な情報か、インパルス応答を持つ必要がありますか？ ご協力ありがとうございます。

signal-processing deconvolution 2017-05-23

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Matlab：畳み込みとデコンボリューションの結果が奇妙

データxは、自己回帰モデル（AR）モデルに入力されます。 ARモデルの出力は、SNR = 30dBでAdditive White Gaussian Noiseで破損しています。観測結果はnoisy_yとなります。 ARモデルの近似推定値があります（これらは最小2乗推定から得られます）。私は、h_hatとデコンボリューションから得られた入力がどれくらい近くにあり、測定値が既知であるかを知りたいです。

matlab signal-processing convolution estimation deconvolution 2017-10-26

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TensorflowとCaffeのデコンボリューション

CaffeとTensorflowのデコンボリューション層の違いは何ですか？ Tensoroflowには、「SAME」と「VALID」という2つのパディングモードがあります。これはCaffeで使用されていたパディングモードと同じですか？例えば は、Tensorflowに、デコンボリューション層である： decv = slim.convolution2d_transpose(in_layer, num

tensorflow deep-learning caffe deconvolution 2017-12-16

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畳み込みネットでim2col演算を使用する方が効率的ですか？

私は畳み込みニューラルネットワークを実装しようとしていますが、なぜim2col演算を使用する方が効率的か理解できません。基本的には、フィルタによって乗算される入力を別々の列に格納します。しかし、最初にim2colを実行するのではなく、畳み込みを計算するためにループを直接使用するべきではないのはなぜですか？

neural-network conv-neural-network correlation convolution deconvolution 2017-09-14

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3Dフィルタの方法でデカン層をカフェに実装する方法は？

私は、デコン層のフォワードコンピューティングを3Dフィルタの仕方で実装する必要があります。 ここで、「3Dフィルタ方式」とは、CVのガウスフィルタのような畳み込みを意味します。対照的に、caffeはgemm + col2imの方法でデコンブを実装します。 私も同様の質問があります。here男はtranposed convの冒頭のコードを書いた。 Image 彼/彼女は、ソースコードを開きません。だ

c++ caffe deconvolution 2017-08-01

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デコンボリューションの際に出力波形をテンソルフローで指定する必要があるのはなぜですか？

TFドキュメントには、tf.conv2d_transposeのoutput_shapeパラメータがあります。なぜこれが必要ですか？レイヤのストライド、フィルタサイズ、パディングパラメータは、レイヤーの出力形状を決めるのではなく、畳み込み時に決定する方法と同様ですか？

tensorflow neural-network conv-neural-network deconvolution 2017-04-26

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CNN：入力ストライド対出力ストライド

「セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワーク」 の著者は、デコンボリューションのコンテキストで入力ストライドと出力ストライドを区別しています。 これらの用語はどう違うのですか？

conv-neural-network convolution deconvolution 2017-06-16

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テンソルフローconv2d_transposeグラジエント

テンソルフローを使用してデコンボリューションネットワークを構築しようとしています。 ここは私のコードです。 def decoder(self, activations): with tf.variable_scope("Decoder") as scope: h0 = conv2d(activations, 128, name = "d_h0_conv_1")

tensorflow deconvolution 2017-03-10

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カメラの入力でリアルタイムの動きでモーションブラーを除去する

私は紙の上に幾何学的形状の単純なパターンを描き、それをマーカーとしてオブジェクトに配置しました。私はパターンを正常に検出し分析することができます。しかし、オブジェクトの動きが少し速くなると、モーションブラーが導入されます。このように検出された領域は、例えば、矢印の方向に移動する矢印のストリップは、モーションブラーの導入後に単一のラインとして検出される。だから私は何とかそれを修正する必要があります。

python opencv video deconvolution motion-blur 2017-08-15

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