Описание тега deconvolution
Алгоритмический процесс для отмены эффектов свертки, которая представляет собой линейную форму фильтрации сигнала или изображения.
1
ответ
Как эффективнее использовать операцию im2col в сверточных сетях?
Я пытаюсь реализовать сверточную нейронную сеть и не понимаю, почему использование im2col более эффективно. Он в основном хранит входные данные, которые будут умножены на фильтр в отдельных столбцах Но почему бы не использовать циклы напрямую для вы…
14 сен '17 в 07:55
1
ответ
Реализация де-свертки на Хаскелле (Ричардсон Люси)
Я пытаюсь реализовать алгоритм де-свертки в Haskell и не могу найти более простой, чем Ричардсон Люси. Я посмотрел на существующую реализацию matlab/python, но не могу понять, с чего начать и как именно реализовать. Я хочу использовать библиотеку ht…
18 авг '18 в 04:26
1
ответ
Как выполнить Деконволюцию / ТрансКонволюцию в Керасе?
Моя модель структуры выглядит следующим образом: Слой (тип) Выходная форма Параметр # conv2d_31 (Conv2D) (None, 40, 40, 16) 160 _________________________________________________________________ max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 20, 20, 16) 0 _____…
04 янв '19 в 07:01
1
ответ
Как визуализировать промежуточные слои объектов в керасе?
Я прочитал статью " Визуализация и понимание сверточных сетей" Зейлера и Фергуса и хотел бы использовать их технику визуализации. Документ звучит многообещающе, но, к сожалению, я не знаю, как реализовать его в Keras (версия 1.2.2). Два вопроса: Кер…
07 мар '17 в 10:55
1
ответ
Визуализация фильтров VGG16
Я учу CNN прямо сейчас, работая над деконволюцией слоев. Я начал процесс изучения повышающей дискретизации и наблюдал, как слои свертки видят мир, генерируя карты характеристик из фильтров из исходного кода. Визуализация фильтров VGG16 с исходным ко…
27 апр '18 в 12:59
1
ответ
Транспонировать свертку (деконволюцию) арифметику
Я использую tenorflow для построения нейронной сети свертки. Учитывая тензор формы (нет, 16, 16, 4, 192), я хочу выполнить транспонирование, которое приводит к форме (нет, 32, 32, 7, 192). Будет ли размер фильтра [2,2,4,192,192] и шаг [2,2,1,1,1] со…
13 окт '17 в 17:21
1
ответ
Кодирование деконволюции с использованием Python
Прежде чем начать, я должен сказать вам, что у меня нулевые знания о DSP в Python.Я хочу деконволюцию двух звуковых сигналов, используя python, чтобы я мог извлечь импульсную характеристику помещения, входной сигнал был синусоидальным, а выходной за…
12 июн '18 в 10:09
0
ответов
Ошибка тензорного потока: отрицательный размер, вызванный вычитанием
Я публикую этот вопрос, потому что аналогичный вопрос был опубликован для keras. Я получаю эту ошибку в tenorflow. Мои данные имеют 8 столбцов функций и 1 столбец меток. Я использую размер окна 90. То же самое работает для 3 функций и 6 метки. Я иск…
08 апр '18 в 22:22
0
ответов
Matlab деконволюция прямоугольной волны из измеренного сигнала
Я задал этот вопрос на обмене стеками обработки сигналов, не уверен, что кто-то здесь может помочь.. У меня есть сигнал, измеренный от детектора излучения в узком пучке излучения. Полученные пики имеют квазигауссовскую форму, см. Прилагаемую картинк…
23 авг '18 в 06:54
1
ответ
tflearn conv2d_transpose несовместимость форм
Я даю изображение размером [256 256 3] в качестве входных данных и хочу вывода того же размера, но показывается ошибка, упомянутая ниже. Я пытался изменить формы, фильтр, шагает, ничего не работает. Любой другой метод достижения того же самого будет…
14 дек '17 в 20:08
0
ответов
Как выполнить повышающую дискретизацию с помощью функции convolution_transpose?
Я хочу использовать функцию convolution_transpose файла tf.slim, и, похоже, что независимо от того, как я выберу размер и шаг своего ядра, я не смогу получить выходной уровень слоя convolution_transpose больше, чем у исходного сверточного уровня. Я …
14 фев '17 в 14:58
1
ответ
Получение несовместимых фигур между операционным вводом и вычисленным входным градиентом при минимизации AdamOptimizer
Я получаю следующую ошибку при выполнении моего кода tenorflow: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 579, in merge_with new_dims.append(dim.merge_with(othe…
13 апр '18 в 04:09
0
ответов
Оптимизировать удаление фона / шума с изображения
У меня есть изображение (I), которое состоит из фактического сигнала (S), загрязненного фоновым сигналом (B) известной формы / текстуры, но неизвестной интенсивности (a), т.е. I = S + aB. Я могу сделать хорошее, но несовершенное предположение о. Ино…
07 апр '18 в 21:40
1
ответ
Разглаживание изображения
Я пытаюсь удалить изображение в Python, но столкнулся с некоторыми проблемами. Вот что я пробовал, но имейте в виду, что я не эксперт по этой теме. В соответствии с моим пониманием, если вы знаете функцию разброса точек, вы должны иметь возможность …
12 дек '18 в 12:57
0
ответов
Фильтр Винера для не в фокусе изображения в Python
Я пытаюсь использовать фильтрацию Винера для размытия не в фокусе изображения. Мое заявление чисто академическое, поэтому мне не нужен идеальный результат. Однако я сталкиваюсь с некоторыми странными проблемами и не уверен, что делаю все правильно. …
14 дек '18 в 14:56
0
ответов
Деконволюция с помощью метода Люси-Ричардсона с использованием MatLab
Я пытаюсь очистить изображение с помощью MatLab. У меня есть функция разброса точек (PSF), с которой были размыты изображения. Кроме того, я знаю, что есть шум, который распределен по Гауссу, и отношение сигнал / шум (SNR) очень высокое (> 20). Matl…
21 апр '16 в 22:54
0
ответов
Конкатенация и деконволюция в CNN
Я плохо знаком с глубоким изучением, и я искал поток CNN. Во многих литературах я видел использование деконволюционного слоя, а также операции объединения двух слоев, особенно в сегментации изображения с использованием глубокого обучения. Может ли к…
05 фев '19 в 23:48
1
ответ
Ошибка при проверке цели: ожидаемая форма для conv2d_transpose
Я хочу реализовать авто-кодировщик для набора данных Faces, используя Keras. я использовал train_on_batch потому что набор данных слишком большой, но я сталкиваюсь с этой проблемой: for i in range(10): batch_index = 0 while batch_index <= train_d…
12 фев '19 в 00:34
1
ответ
Оценка ядра с учетом оригинальных и извилистых данных 1D
Я не могу понять, как найти ядро, используемое для свертки, учитывая исходные данные и извилистые данные. Например, если у меня есть 1D-данные X и я применяю свертку с некоторой фи ядра, я получу вывод convoluted_x следующим образом. import numpy as…
22 фев '19 в 01:33
2
ответа
Используйте Python lmfit с переменным количеством параметров в функции
Я пытаюсь преобразовать сложные сигналы газовой хроматограммы в отдельные сигналы Гаусса. Вот пример, где пунктирная линия представляет сигнал, который я пытаюсь деконвольвировать. Я смог написать код для этого, используя scipy.optimize.curve_fit; о…
02 мар '19 в 20:15