convolution

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    應用於圖像上的卷積 - TypeError：'Variable'對象不可調用

    我使用python3在我的jupyter的tensorflow教程中運行此代碼，並且出現以下錯誤; #Importing import numpy as np from scipy import signal from scipy import misc import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image ### Load i
    tensorflow typeerror convolution 2017-10-09

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    多標籤圖像分割Unet

    我想訓練tenserflow U-net，用於爐膛的多標籤分割。我有3個標籤，預測有3個概率圖（每個標籤有一個概率圖）。我使用動量優化器進行了訓練，這也是網絡的默認優化器。在最初的迭代中，標籤1和標籤2的概率映射是不同的，但是在一些迭代（或時期）之後，標籤1和標籤2的概率圖變得完全相同，並且在技術上我有一個二進制標籤分割。我見過其他類似U-net架構的網絡，並且他們已經對多標籤數據集進行了培訓。我
    image tensorflow conv-neural-network convolution image-segmentation 2017-10-10

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    Tensorflow相當於Keras功能：UpSampling2D

    我想用Keras層： from keras.layers.convolutional import UpSampling2D x = UpSampling2D((2, 2))(x) 我怎麼能複製與本地tensorflow這種行爲？ 我無法找到等價的函數/圖層。
    image-processing tensorflow keras convolution deconvolution 2017-10-10

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    實現在CNN向後卷積多通道數據

    我一直在努力，因爲我實現卷積神經網絡來獲得卷積運算更深入的瞭解。但是我在試圖計算反向通過或反捲積時卡住了。 可以說輸入是尺寸爲3x7x7的三維RGB圖像過濾器的尺寸爲3x3x3。在將步長設置爲2的卷積中，我們將得到尺寸爲3x3的輸出。 現在，這是我的問題。我已經讀過，反捲積是輸出與翻轉內核的卷積。但是在翻轉內核時，它仍然是尺寸爲3x3x3，輸出尺寸爲3x3。輸入是尺寸3x7x7。那麼，解卷積是如何
    machine-learning neural-network deep-learning correlation convolution 2017-10-13

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    如何解決conv2d錯誤？

    我是python和tensorflow的初學者。 我在尺寸問題上有錯誤。 有沒有人可以解決這個問題？ 我的代碼如下，錯誤來自'aux = Convolution2D'line。 錯誤消息是「ValueError：由'conv2d_15 /卷積'（op：'Conv2D'）從10減去512所導致的負尺寸大小，輸入形狀爲：[？，10,10,512]，[10,512,512,1] 。 這是tensorfl
    python tensorflow convolution 2017-10-16

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    在CONV2輸出矩陣（輸入濾波器）索引問題

    我正在尋找一種方式來聲明我的內核/過濾器的中心，使我的二維卷積的輸出是按照下圖 來源： http://machinelearninguru.com/computer_vision/basics/convolution/image_convolution_1.html 我已經調查CONV2（輸入，濾波器）但發現這種內置函數假定爲一個M×N個濾光器，其中心總是位於（M，N）的位置在過濾器基質。我在ht
    matlab 2d convolution 2017-10-16

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    在MATLAB中對hrf時間序列進行建模

    我試圖對fMRI數據建模，以便檢查實驗設計的功效。我一直在跟隨幾個教程，並有一個問題。 我首先需要通過將刺激輸入時間序列與典型血液動力學響應函數（HRF）進行卷積來建模BOLD響應。我查了第一個教程說，一個可以作出HRF是任何幅度，只要在HRF的「形狀」是正確的，使他們創造了以下HRF在MATLAB： hrf = [ 0 0 1 5 8 9.2 9 7 4 2 0 -1 -1 -0.8 -0.7
    matlab convolution neuroscience 2017-10-18

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    TensorFlow，類型錯誤：random_normal（）得到了意想不到的關鍵字參數 'partition_info'

    當運行該代碼段（第一卷積層在TensorFlow模型）： conv2d_layer_one = tf.contrib.layers.convolution2d( float_image_batch, num_outputs = 32, kernel_size = (5, 5), activation_fn=tf.nn.relu, weights_in
    python-2.7 machine-learning tensorflow convolution 2017-10-18

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    爲每個圖像執行新矢量卷積的最佳方法？

    我試圖找出執行一種卷積的最佳方式。我有一個3D矩陣I = [N×M×P]和一個2D矩陣S = [1×1×K×P]。對於我3D矩陣的每個第p幀（第三維），我想返回I（:,：，p-K/2：p + K/2）和S（1,1，：，p）之間的有效卷積。你有沒有辦法做到這一點？ 事實上，在計算操作的非常接近一個標準卷積數量來看，所不同的是，我需要改變每一幀的第二矩陣... 這是我的方法目前使用方法： % I =
    matlab image-processing optimization convolution 2017-10-20

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    在張量流中卷積兩個矩陣的最佳方法是什麼？

    假設 A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B = [[1,2,1],[2,1,1],[1,1,2]] 與kernel_size卷積後= 2 * 2和跨度= 1，輸出應該是 [[18,18],[28,37]] 我們需要A的每個2×2部分 到之間施加捲積運算B的每個2 * 2部分。 如何使用tensorflow有效執行此操作？ tensorflow是否有任何方
    python tensorflow machine-learning deep-learning convolution 2017-12-27
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