Keras/Conv2D:奇怪，我用的是padding=SAME，但大小还是缩小了 - 腾讯云开发者社区

而我们一般只关注对宽、高的步长，所以假如我们希望步长是2，那么stride就是[1,2,2,1]; 填白(padding):这个是我们之前讲过的，如果不填白，就设为VALID，如果要填白使得卷积后大小不变...（这里有一个经验：当stride为2，窗口也为2的时候，这个Maxpool实际上把前面的输入图像的长宽各缩小了一半！）这里的padding和卷积层的padding有所不同！...这里的padding是指，当窗口的大小和步长设置不能正好覆盖原图时，需不需要填白使得可以正好覆盖。一般我们都选SAME，表示要填白。...='same')) # 第二个卷积层（后接池化层）： model.add(Conv2D(64,kernel_size=(5,5),padding='same',activation='relu'))...所以如果日常搭建一下模型、复现一下模型，我觉得keras挺好的，省去了我们很多麻烦。如果有更高级的目标，例如学术上的创新，建议还是耐心地学一学TensorFlow。

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从cifar10分类入门深度学习图像分类（Keras）

cifar10是是一个图像数据集（官网），包含10种类别的32*32大小的图像共60000张。另外还有cifar100，包含100种类别的更多图像。因此，cifar10分类就是一个图像多分类任务。...我们首先循环了三次“卷积层-激活函数-最大池化”的过程，卷积层就是conv2D，第一个参数表示过滤器数量，第二个参数是卷积核的尺寸，第三个是padding的模式，第四个是输入尺寸，这里我们的输入就是一个..., padding='same')) model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(48, (3, 3), padding='same')...简单Resnet训练想要准确率更高，继续加深CNN层数是一个方法，但更高的层数会带来训练时间的显著增加，并且可能会由于层数太高，发生退化的问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪）然后迅速下降...完整的代码可以看我的github 结以上，就是用Keras实验各种模型和优化方法来训练cifar10图像分类了，我认为这是一个很好的入手深度学习图像分类的案例，而Keras也是一个很好上手的框架，在这段学习过程中我受益良多

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教程 | 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统

', padding='same')) model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D...从理解到加速：我见过的大多数的实现工作得很快但很难使用。而我更注重模型革新的速度，而不是代码执行速度。...为了获得对图像的高层次的理解，需要将图像尺寸减半。 ? 目前仍然只有一个 3x3 滤波器用于扫描每一张图像。但通过用低级的滤波器组合成新的 9 像素滤波器，可以探测更加复杂的模式。...如果你的图像很相似，那么无需过于复杂的架构，你就可以得到不错的结果。缺点是网络的泛化效果不好。形状、形状、形状。每个图像的大小必须确定且与网络比例相符。一开始，我用的是一个大小 300 的图像。...因为融合层的输出结果最好，而且在 Keras 中理解和复现都更加容易。尽管它不是最强大的上色网络，但很适合初学者，而且最适合理解上色问题的动态。

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Keras 手动搭建 VGG 卷积神经网络识别 ImageNet 1000 种常见分类

根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。...幸运的是，我们不需要从晦涩难懂的论文中提炼出模型的这些参数细节，Keras 可以直接给到我们这个模型全部细节。...既然这是一个 Keras 模型，是不是和自己搭建的模型一样可以使用 summary() 方法一览模型的架构呢？答案是可以的。...= Conv2D(256, (3,3), padding='same', activation='relu')(pool2) conv6 = Conv2D(256, (3,3), padding='same...), padding='same', activation='relu')(pool4) conv12 = Conv2D(512, (3,3), padding='same', activation='

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视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...padding='valid'表示过滤器不符合，图像的一部分将被丢弃；padding='same'用零填充图片以适应图片。...', padding='same')(x) x = MaxPooling2D(pool_size = (2, 2), padding='same')(x) # Conv 3 # x = Conv2D..., padding='same')(x) # 注意: # padding 是一个超参数，值'valid' or 'same'...((2, 2))(x) decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x) 该Keras API需要模型和优化方法的声明

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如何从零开发一个复杂深度学习模型

Keras Sequential models 在这一部分中，我将来介绍Keras Sequential models的理论。我将快速的解释它是如何工作的，还会利用具体代码来解释。...model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) 在这个例子中，数据输入的第一层是一个卷积层，输入数据的大小是...h5py 是python对HDF5 C API 的封装。几乎你可以用C在HDF5上面进行的任何操作都可以用python在h5py上面操作。...x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='block4_conv2')(x)x = Conv2D(512, (3,..._conv1')(x)x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='block5_conv2')(x)x = Conv2D

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手把手教你构建ResNet残差网络

我们是否可以通过简单地叠加越来越多的卷积 - 批标准化 - ReLU来构建更精确的系统？在某种程度上，准确性会提高，但超过25层以上，精确度就会下降。...何凯明和他在微软亚洲研究院的同事们所提出的解决方案是引入残差（Residual Connections），即前一层的的输出连接到新一层的输出。假设你有一个七层网络。...out = Conv2D(filters=filters, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding="same")(out) out = keras.layers.add...([res,out]) return out 注意上面的内容，在池化时，输出的维数将不再与残差的维数匹配，因此，我们不仅要对输入pooling，而且残差也将用大小为1*1 的核，步长为2的卷积...out = Conv2D(filters=filters, kernel_size=[3, 3], strides=[1, 1], padding="same")(out) out = keras.layers.add

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用AI给黑白照片上色，复现记忆中的旧时光

黑白图像可以用像素网格表示，每个像素都有与其亮度相对应的值。这些值的范围是0~255，对应的是从黑到白。彩色图像是由三层组成：红色层、绿色层和蓝色层。你可以想象一下，在白色背景上将绿叶分成三个通道。...'relu', padding='same')(encoder_output) 8encoder_output = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding...'same')(encoder_output) 10encoder_output = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same')(encoder_output...='relu', padding='same')(decoder_output) 23decoder_output = Conv2D(16, (3,3), activation='relu', padding...GPU 越强，得到的图像就越多。通过现在的设置，你可以使用50~100张图像。steps_per_epoch 是通过将训练图像的数量除以 batch 大小来计算的。

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可视化Keras模型

如果所有这些都为“是”，那么您来对地方了。在本文中，我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库，可用于可视化Keras模型。...无论是卷积神经网络还是人工神经网络，该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库，在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此，让我们开始吧。...# Building model architecture model = models.Sequential() model.add(Conv2D(8, (3, 3), padding="same",...Conv2D(32, (3, 3), padding="same", activation="relu")) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add...神经元等这是使用Keras Visualizer可视化深度学习模型的方式。继续尝试，让我在回复部分中了解您的经验。

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使用Keras集成卷积神经网络的入门级教程

与统计力学中的统计集成不同（通常是无穷大），机器学习的集成由具体的有限的替代模型集合构成，但通常在这些备选方案中存在更灵活的结构。...因为我暂时还没有看到关于这方面的教程，所以我决定自己制作关于这个主题的指南。我将使用Keras的Functional API，创建三个小型CNN（与ResNet50，Inception等相比）。...唯一的区别是用步幅为2的卷积层代替最大池层。再次请注意，Conv2D(10, (1, 1))层之后没有立即使用激活函数。如果在该层之后立即使用了ReLU激活函数，模型将无法训练。...padding = 'same')(x) x = Conv2D(96, (3, 3), activation='relu', padding = 'same', strides = 2)(x)...='relu', padding = 'same')(x) x = Conv2D(192, (3, 3), activation='relu', padding = 'same', strides

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深度学习模型系列(1) | VGG16 Keras实现

VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。...通过对上述的分析，VGG16共包含： 13个卷积层，用conv3-xxx表示； 5个池化层，用maxpool表示； 3个全连接层，用FC-xxx表示。...='same', name='block2_conv1')(x) x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same', name=...='relu', padding='same', name='block5_conv1')(x) x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding...='same', name='block5_conv2')(x) x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same', name=

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Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

此外，Fast-SCNN使用流行的技术中最先进的模型来保证上述性能，像用在PSPNet中的金字塔池模块PPM，使用反向残余瓶颈层是用于MobileNet V2中用的反向残差Bottleneck层，以及...分别是：Conv2D层，然后是2个深度可分离的卷积层。...为此，为了使过程简单和可重用，我创建了一个自定义函数，它将检查我想要添加的层是一个Conv2D层还是深度可分离层，然后检查我是否想在层的末尾添加relu。...ff_layer1 = conv_block(lds_layer, 'conv', 128, (1,1), padding='same', strides= (1,1), relu=False) 第二个输入是全局特征提取器的输出...为了简单起见，我在这里没有使用任何学习率策略，但如果需要，你可以自己添加。

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【连载18】GoogLeNet Inception V3

，在实验中人们总结出一些结构设计准则，但说实话我觉得不一定都有实操性：避免特征表示上的瓶颈，尤其在神经网络的前若干层神经网络包含一个自动提取特征的过程，例如多层卷积，直观并符合常识的理解：如果在网络初期特征提取的太粗...所以feature map的大小应该是随着层数的加深逐步变小，但为了保证特征能得到有效表示和组合其通道数量会逐渐增加。...合理使用维度缩减不会破坏网络特征表示能力反而能加快收敛速度，典型的例如通过两个3×3代替一个5×5的降维策略，不考虑padding，用两个3×3代替一个5×5能节省1-（3×3+3×3）/(5×5)=28%...平滑样本标注‍ 对于多分类的样本标注一般是one-hot的，例如[0,0,0,1]，使用类似交叉熵的损失函数会使得模型学习中对ground truth标签分配过于置信的概率，并且由于ground truth...代码实践‍ 为了能在单机跑起来，对feature map做了缩减，为适应cifar10的输入大小，对输入的stride做了调整，代码如下。

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Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

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视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...因此，最好还是选择最少的过滤器提取特征。 1.1填充特征如何确定匹配项？一种超参数是填充，有两种选择：(i)用零填充原始图像以符合该特征，或(ii)删除原始图像中不符的部分并保留有效部分。...padding='valid'表示过滤器不符合，图像的一部分将被丢弃；padding='same'用零填充图片以适应图片。..., padding='same')(x) # 注意: # padding 是一个超参数，值'valid' or 'same'...((2, 2))(x) decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x) 该Keras API需要模型和优化方法的声明

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算法实现，用机器学习模拟一个opencv的边缘识别算法

，是普世的，我并不想说这总是一个合理的方法；实现一个目标用什么方法、什么算法，总是有很多种方法的，从某种意义上来说，本文的方法在一些特殊情况也是可以应用的；所有项目代码： https://github.com...以下这条命令是把input.mp4这个文件，以每秒一帧fps=1，即每秒一个图片的形式，以400x225的大小，转换到imgs目录里面去： $ ffmpeg -i 'input.mp4' -vf fps...输入数据是一堆原始图片，输出数据是一堆经过边缘检测后的图片。模型模型部分这里用了一个特别简单的图像模型，没经过微调，实际上效果并不是最好的，那为什么用效果不好呢？...tf.keras.layers.Conv2D(8, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(8, 3..., padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(1, 1, padding='same'), ]) model.summary

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keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）

==== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...我一直觉得这个是个bug，数据的dim_ordering有问题就罢了，为啥卷积层权重的shape还需要变换咧？我迟早要提个PR把这个bug修掉！...='relu', padding='same', name='block4_conv2')(x) x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding...x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='block5_conv2')(x) x = Conv2D...得到的是layer下param_0、param_1等这里用到的是set_weights(weights),weights设置的大小应与该层网络大小一致，否则会报错。

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CV进阶—实战 | 手把手教你简单的人脸识别

最近人脸检测识别又火起来了，不知道大家知否两会期间都是人脸检测识别技术在后台监控，保证了我们两会期间的安全及监控工作，今天是我们CV进阶的第二节课，带领大家进入新的篇章，教你怎么用最近本的框架去实现人脸识别...,img_to_array,load_img from keras.models import load_model 基础设置该处的设置主要是文件夹的路径及简单参数，如下：设置图像尺寸大小，该处是将输入的图片进行裁剪...，输入则为设置的宽高大小的图片： IMG_W = 224 IMG_H = 224 该处主要定义类别数（本次我用了两类，所以CLASS = 2）、EPOCH是迭代周期、BATCH_SIZE是批次大小（也就是一次输入多少图像...接下来是创建另一个卷积层及池化层，具体如下： model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add...(pool_size=2,strides=2)) model.add(Conv2D(filters=128,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')

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keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

===== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...我一直觉得这个是个bug，数据的dim_ordering有问题就罢了，为啥卷积层权重的shape还需要变换咧？我迟早要提个PR把这个bug修掉！ ...='relu', padding='same', name='block4_conv2')(x) x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding...x = Conv2D(512, (3, 3), activation='relu', padding='same', name='block5_conv2')(x) x = Conv2D(512...下param_0、param_1等这里用到的是set_weights(weights),weights设置的大小应与该层网络大小一致，否则会报错。

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教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测

import Adam from keras.datasets import cifar10 import numpy as np 我使用的数据集是 CIFAR-10，因为很容易找到在这个数据集上工作得很好的架构的相关论文..., activation='relu', padding = 'same')(x) x = Conv2D(192, (3, 3), activation='relu', padding = 'same...relu', padding = 'same')(x) x = Conv2D(192, (3, 3), activation='relu', padding = 'same')(x) x...相较于在 MLP 卷积层中使用多层感知机，我使用的是 1x1 卷积核的卷积层。...另一个考虑是最后的模型增加的大小，它会再次成为商业化产品中集成使用的限制性因素。参考文献 1. Ensemble Learning. (n.d.). In Wikipedia.

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