2020
10-08
10-08
keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作
图片的自动编码很容易就想到用卷积神经网络做为编码-解码器。在实际的操作中，也经常使用卷积自动编码器去解决图像编码问题，而且非常有效。下面通过**keras**完成简单的卷积自动编码。编码器有堆叠的卷积层和池化层(maxpooling用于空间降采样)组成。对应的解码器由卷积层和上采样层组成。@requires_authorization#-*-coding:utf-8-*-fromkeras.layersimportInput,Dense,Conv2D,MaxPooling2D,UpSampling2Dfromkeras....
继续阅读 >
先看Pytorch中的卷积classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)二维卷积层,输入的尺度是(N,C_in,H,W)，输出尺度（N,C_out,H_out,W_out）的计算方式这里比较奇怪的是这个卷积层居然没有定义inputshape，输入尺寸明明是：（N,C_in,H，W），但是定义中却只需要输入in_channel的size，就能完成卷积，那是不是说这样任意size的image都可以进行卷积呢...
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不是这个参数设置，原理也是一样。1Tensorflow卷积实现原理先看...