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Tensorflow CNN训练图像都是不同的大小
我创建了一个深度卷积神经网络来对图像中的各个像素进行分类 . 我的训练数据总是相同的大小(32x32x7),但我的测试数据可以是任何大小 . Github Repository 目前,我的模型只适用于相同大小的图像 . 我已经广泛使用了tensorflow mnist tutorial来帮助我构建我的模型 . 在本教程中,我们仅使用28x28图像 . How would the followi... -
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完全卷积自动编码器
我正在实现一个卷积自动编码器,我很难找到卷积转换层(在解码器中)的正确形状 . 目前我的编码器看起来像 ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=48, stride=2, padding="SAME") ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, p... -
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使用MatLab对Lucy-Richardson方法进行反卷积
我正在尝试使用MatLab对图像进行去模糊 . 我有点扩散函数(PSF),图像模糊了 . 此外,我知道存在高斯分布的噪声,并且信噪比(SNR)非常高(> 20) . Matlab有一些使用直接滤波(正则滤波器和Weiner滤波器)的反卷积函数,它们不能产生令人满意的结果 . MatLab还有Lucy-Richardson(LR)迭代算法,在我的例子中,它可以很好地去除图像的去模糊(视觉判断)... -
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转置卷积(反卷积)算术
我正在使用tensorflow来构建卷积神经网络 . 给定形状的张量(无,16,16,4,192)我想执行转置卷积,导致形状(无,32,32,7,192) . Would a filter size of [2,2,4,192,192] and stride of [2,2,1,1,1] produce the output shape that I want? -
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在Tensorflow中跟踪CNN模型时,如何从目录中读取图像作为输入和输出?
我想使用CNN解决去模糊任务,我有训练数据,这是png图像的目录和包含文件名的相应文本文件 . 由于数据太大而无法通过一步添加到内存中,并且是否有任何API或某些方法可以使我可以将blury图像作为输入读取,并将其真实性作为预期结果进行训练? 我花了很多时间来解决这个问题,但在阅读在线API介绍中的API之后我感到很困惑 . -
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tensorflow conv2d_transpose gradient
我正在尝试使用tensorflow构建反卷积网络 . 这是我的代码 . def decoder(self, activations): with tf.variable_scope("Decoder") as scope: h0 = conv2d(activations, 128, name = "d_h0_conv_1") ...