2.1 卷积:单通道形式 2.2 卷积:多通道形式 3. 3D卷积 4. 1 x 1卷积 5. 卷积运算 6. 转置卷积(反卷积) 6.1 Checkerboard artifacts 7. 扩张卷积(空洞卷积) 8. 可分离卷积 8.1 空间可分离卷积 8.2 深度可分离卷积 9. 扁平卷积(Flattened Convolution) 10. 分组卷积(Grouped Convolution) 10.1 分组卷积与深...
],假设 input\_planes 为10 ,那么分组卷积就是将他分为两个 input\_planes 为5 的数据(也可以用其他方法分),那么维度就是[ batch\_size , 5*2 , height , width ],换个维度换下视角,[ batch\_size*2 , 5 , height , width ],那么 group 为2的组卷积可以看成 batch\_size*2 的正常卷积。(...
分组卷积是一种将多通道输入数据划分为若干组，分别进行卷积操作，最终将结果进行合并的方法。这为解决动态卷积中的维度问题提供了可行路径。通过将分组卷积与动态卷积相结合，文章提出了一种将动态卷积转化为分组卷积的策略，即调整参数的维度，使得动态卷积的参数能够与Pytorch等框架中卷积操作的参数格式兼容。
1.MATLAB实现Group-CNN分组卷积神经网络多输入单输出回归预测 2.输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 3.运行环境Matlab2020及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.命令窗口输出MAE、R2、MBE等评价指标。 程序设计 %---...
这样的处理就完成了,输入数据[ 1 , batch\_size*input\_planes , height , width ],动态卷积核[ batch\_size*out\_planes , input\_planes , kernel\_size , kernel\_size ],直接是 group=batch\_size 的分组卷积,问题解决。 具体代码如下: class Dynamic_conv2d(nn.Module): def __init__(self, ...