Tensorflow卷积图层具有奇怪的伪影

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tensorflow、tensorflow-layers

当我使用tf.layers.conv1d时，我的张力板图形有额外的组？为了简单起见，我创建了一个包含：conv1d -> max_pool -> batch_norm的tf.name_scope 'conv_block1‘，但是我的图有一些奇怪的附加块(见附件截图)。这使得带有多个卷积块的网络完全不可读，是我做错了什么，还是这是Tensorflow 1.4中的某种错误/性能功能?<em

浏览 10提问于2018-01-11得票数 1

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CUDA -如何在卷积前填充内核？

cuda、signal-processing、fft、nvidia、convolution

我知道频率倍增=离散信号(向量)在时间空间中的循环卷积。我还知道“只有当x(n)和h(n)在DFT之前用零填充时，卷积定理才会产生期望的线性卷积结果，使得它们各自的长度是Nx+Nh-1，基本上将所有圆形伪影归零。”所有东西都和向量一起工作..但我的目标是使用矩阵进行循环卷积，如本文所示：如果你看前两张图(图1和图2)，你会看到内核以一种我以前从未见过的奇怪的方

浏览 0提问于2012-07-04得票数 2

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Tensorflow中二维卷积神经网络到一维卷积神经网络的转换

tensorflow、conv-neural-network、openvino

假设我提取了一些特征，它是10x10的数据(可能是图像或倒谱)。通常我会把它输入到我的2DConv中，然后我就可以上路了。我的问题是，如果我必须将其转换为100个输入的1D，除了明显的部分，我的过滤器不会检测周围的邻居，而只检测前一个和下一个来检测模式，这可能会导致更差的性能。如果我必须这样做，我会只是重塑，使用重塑图层还是使用排列层？谢谢

浏览 30提问于2021-03-25得票数 0

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如何处理基于FFT的布隆效果的屏幕换行重复？

image-processing、fft、post-processing、bloom

我目前正在研究基于FFT的bloom效果。在的帮助下，它工作得很好。请告诉我怎么处理？

浏览 3提问于2017-09-07得票数 0

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分割体素上下切片中的三维Unet棋盘伪影的分割

neural-network、tensorflow、image-segmentation

我认为图像值太多字，下面是图像：📷 正如您所看到的，在需要分割体素的中间，不存在伪影。然而，在顶部和底部，我得到了一个漂亮的棋盘艺术品。这是预言。该模型对三幅三维图像进行训练，验证集由相同的三幅图像组成。这次训练是一次过份的测试。它很适合，但顶部和底部的工件是存在的。上端和底部的切片没有分割像素，这让我相信神经网络为切片提供了假数据，而在这些切片中没有什么可想出来的。我只是不明白为什么和如何摆

浏览 0提问于2021-10-05得票数 0

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有线电视新闻网卷积层过拟合的预防

tensorflow、conv-neural-network

我用TensorFlow训练手语应用的卷积神经网络(CNN)。CNN必须对27种不同的标签进行分类，因此毫不奇怪，一个主要的问题是处理过度贴合。我用的是完全连接的图层。我已经做了广泛的超参数优化(尽可能给定HW和时间限制)，以确定最简单的模型，可以达到接近0%的损失在培训数据。我怀疑过度拟合的来源在于卷积</em

浏览 1提问于2016-03-21得票数 16

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添加注意力机制，以便从神经网络生成热图输出

keras、neural-network、conv-neural-network、tf.keras、attention-model

我有这个神经网络，它接受输入的rgb图像和它的其他两个变体(固定和动态)。我想要添加“注意力”机制，以便在输出中具有测试实例的热图。amsgrad=False) return modelFinal 不幸的是，这是我第一次使用这样的机械化。从我的研究来看，我应该在连接层和密集层之间插入一个关注层

浏览 1提问于2020-04-21得票数 0

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tensorflow如何使用cudnn卷积？

tensorflow

Tensorflow和cudnn卷积具有不同的填充。但是CPU/GPU卷积对于用户来说是相似的。tensorflow如何使用cudnn进行“十流风格”卷积？

浏览 4提问于2018-01-24得票数 2

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频域和空间域的汉明滤波器

matlab、signal-processing、fft、ifft、hamming-window

我想通过在MATLAB中应用汉明滤波器来消除一维信号中的Gibbs伪影。这个信号有Gibbs伪影。现在，我想通过(A)在频域将Hamming滤波器乘以k1和(B)在空间域将Hamming滤波器的IFFT与s1卷积来去除它。，s2，似乎是正确的，因为信号看起来模糊，吉布斯伪影</

浏览 22提问于2018-01-19得票数 3

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自定义图层中的预定义图层

python、tensorflow、tensorflow2.0

我想在自定义层中使用tf.keras.layers中的预定义层。我想创建一个自定义图层，它是密集层和1D卷积层的组合。有没有可能做这样的事情？我在tensorflow页面中找不到一个示例。

浏览 0提问于2019-10-11得票数 0

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调用ValueError函数时不支持“SubpixelConv2D :无值”

python、tensorflow、keras、subpixel

我正在尝试利用当我尝试调用函数时，我会收到以下错误： import tensorflow as tfimport Utils de

浏览 1提问于2019-04-25得票数 0

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为什么用于自动编码器的Keras文档示例使用Conv2D而不是Conv2DTranspose

keras、conv-neural-network、autoencoder、tf.keras、deconvolution

但其他一些文章解释了使用Conv2DTranspose代替Upsampling2D和Conv2D的CNN自动编码器。我已经看到了几个与Conv2DTranspose本身相关的问题。但是我还没有找到我问题的答案。我的问题是，我可以用Conv2DTranspose代替Upsampling2D和Conv2D层吗？如果是这样，为什么作者自己(Keras文档)还没有使用它呢？

浏览 21提问于2020-05-06得票数 0

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更改保存的tensorflow模型在推理时的输入形状

tensorflow、input、tensorflow2.0、shapes

看上去很奇怪没有人遇到和我一样的问题..。让我解释一下：在预测过程中，我希望

浏览 14提问于2020-10-27得票数 2

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FFox和Chrome中伪元素对齐方式的不同

css、alignment、pseudo-element

我正在尝试通过使用伪元素::before和::after来使用CSS创建一个演讲气泡。它在Chrome中看起来还不错，但在Firefox中三角形的轮廓看起来一团糟。我使用的是FF 9.0.1和Chrome16。在firefox中，我在三角形周围看到了一些奇怪的伪影，这些伪影在Chrome或IE9中是不会出现的

浏览 3提问于2012-01-10得票数 1

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在VTK8.1.0中，vtkResliceImageViewer遇到了一些奇怪的问题。我使用vtkResliceImageViewer显示多层螺旋CT扫描的多平面重建图像。通过特殊的扫描，我在轴向投影上有伪影，你可以在第一张图像上看到。在另一个3DViewer中，相同的扫描没有这样的工件(第二个图像)。工件存在于所有的投影中，我只在这里选择最明显的一个。倾斜投影上没有伪影。三维图像(vtkImage

浏览 2提问于2019-01-31得票数 0

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图中奇怪的线条/伪影

python、matplotlib

我在Python的Matplotlib中绘制的这张图，在图的一部分上画了一条奇怪的线。X轴采用Unix时间，格式化为可读格式。Y轴是一个不同的浮点数组。我应该检查什么来纠正这个错误？下面是用于绘制图形的代码：data['date'] = [dt.date(1970,1,1) + dt.timedelta(seconds

浏览 0提问于2017-12-17得票数 1

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奇怪的光线跟踪伪影

c++、qt、raytracing、raycasting、artifacts

我正在尝试使用Qt创建光线跟踪器，但我有一些非常奇怪的工件在运行。在我实现着色之前，我的场景中只有4个球体，3个三角形和2个有界平面。它们都按照预期和颜色显示，但是，对于我的飞机，我会看到与背景颜色相同的圆点。这些点在我的视图位置是静止的，所以如果我移动相机，这些点也会移动。然而，它们只影响平面和三角形，永远不会出现在球体上。我实现的一个解决方案使问题变得更糟。现在，这些点还会出现在光源中的球体上，因此任何受漫反射影响的</

浏览 1提问于2015-04-26得票数 4

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使用急切执行重新计算卷积值

python、tensorflow

我在试着用急切的行刑。我声明了卷积并改变了权重。import tensorflow as tf tfe = tf.contrib.eager TrainingDataExampleWeightExample = tf.assign(WeightExample, NewWei

浏览 0提问于2018-08-30得票数 1

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深度学习中的平均池化层和梯度伪影

python、deep-learning、pytorch、generative-adversarial-network、medical-imaging

我知道在卷积层中，核的大小需要是步幅的倍数，否则它会在梯度计算中产生伪影，比如棋盘问题。现在，它在池化层中也是这样工作的吗？我在某处读到，最大池化也会导致类似的问题。以鉴别器中的这一行为例： self.downsample = nn.AvgPool2d(3, stride=2, padding=1, count_include_pad=False) 我有一个模型(MUNIT)，这是它生成的图像： ? 它看起来像棋盘问题，或者至少是梯度问题，但

浏览 30提问于2021-03-20得票数 1

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tensorflow中的剩余学习

python、tensorflow、deep-learning、conv-neural-network、deep-residual-networks

在图像中，橙色箭头表示使用残差学习的快捷方式，而红色的图层表示膨胀的卷积。#relu layer...

浏览 1提问于2017-10-30得票数 3

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