转自https://blog.csdn.net/u012370185/article/details/95238828 通常用外部api进行卷积的时候,会面临mode选择. 这三种mode的不同点:对卷积核移动范围的不同限制. 设 image的大小是7x7(橙色部分),filter的大小是3x3(蓝色部分) 1. full mode full mode:从filter和image刚相交开始做卷积,不足的部分padding 0.filter的运动范围如图所示. 2. same mode same
package com.test; import java.lang.reflect.Field; import java.lang.reflect.Modifier; import java.lang.Integer; /** * Created by Administrator on 2016/11/13. */ public class ClazzTest { public static void main(String [] args){ sort(5); } //用Math.rando
题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方
4.1.6 <filter> 过滤器,只能作为<appender>的子元素. 支持的属性: type 必须的,Filter的类型 支持的子元素: param 0个或多个, 设置一些参数. 4.1.7 <param> <param>元素可以是任何元素的子元素. 支持的属性: name 必须的,取值是父对象的参数名. value 可选的,value和type中,必须有一个属性被指定.value是一个能被转化为参数值的字符串. type 可选的,value