Scienza dei dati convolution

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Di recente ho letto Reti pienamente convoluzionali per la segmentazione semantica di Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. Non capisco cosa fanno gli "strati deconvoluzionali" / come funzionano. La parte rilevante è 3.3. Upsampling è una convoluzione guidata all'indietro Un altro modo per collegare output grossolani a pixel densi è …

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Qual è la differenza tra "equivariante alla traduzione" e "invariante alla traduzione"

Ho difficoltà a comprendere la differenza tra equivariante alla traduzione e invariante alla traduzione . Nel libro Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville e Y. Bengio), si possono trovare sulle reti convoluzionali: [...] la particolare forma di condivisione dei parametri fa sì che il layer abbia …

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Qual è la differenza tra upsampling e upsampling bi-lineare in una CNN?

Sto cercando di capire questo documento e non sono sicuro di cosa sia il upsampling bi-lineare. Qualcuno può spiegare questo ad alto livello? https://arxiv.org/abs/1606.00915

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Perché le convoluzioni usano sempre i numeri dispari come filter_size

Se diamo uno sguardo al 90-99% dei lavori pubblicati utilizzando una CNN (ConvNet). La stragrande maggioranza di essi utilizza le dimensioni del filtro per i numeri dispari : {1, 3, 5, 7} per i più utilizzati. Questa situazione può comportare alcuni problemi: con queste dimensioni di filtro, di solito l'operazione …

13 deep-learning convnet computer-vision convolution

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Che cos'è uno strato convoluzionale 1D nell'apprendimento profondo?

Ho una buona comprensione generale del ruolo e del meccanismo dei livelli convoluzionali in Deep Learning per l'elaborazione delle immagini in caso di implementazioni 2D o 3D: "semplicemente" cercano di catturare modelli 2D nelle immagini (in 3 canali in caso di 3D). Ma recentemente mi sono imbattuto in strati convoluzionali …

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Qual è la differenza tra Convoluzione dilatata e Deconvoluzione?

Queste due operazioni di convoluzione sono molto comuni nell'apprendimento profondo in questo momento. Ho letto dello strato convoluzionale dilatato in questo documento: WAVENET: UN MODELLO GENERATIVO PER AUDIO RAW e De-convoluzione è in questo documento: reti completamente convoluzionali per la segmentazione semantica Entrambi sembrano sottoporre a campionamento l'immagine, ma qual …

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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN

Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?

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Modi per ricostruire pixel mescolati di un file video?

Supponiamo di avere un file video in cui l'ordine dei pixel è stato mischiato una volta. Cioè, un ordine casuale è stato definito una volta e applicato a tutti i frame. Esiste un approccio noto per il recupero dell'ordine iniziale dei pixel? Ho alcune idee sul recupero della topologia iniziale …

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