在PyTorch中,实现二维卷积是通过nn.Conv2d实现的,这个函数是非常强大的,其功能不仅仅是实现常规卷积,通过合理的参数选择就可以实现分组卷积、空洞卷积以及分离卷积。API的官方介绍如下,通过改变参数dilation和groups可以实现分组卷积、空洞卷积以及分离卷积: CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size...
代码实现地址,其中包含一维,二维,三维的动态卷积;分别可以用于实现eeg的处理,正常图像的处理,医疗图像中三维脑部的处理等等(水漫金山)。github.com/kaijieshi7/D,大家觉得有帮助的话,我就求个star。 一句话描述下文的内容:将 batch_size 的大小视为分组卷积里面的组的大小进行动态卷积。如batch_size=128 ,那么就...
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 %---...
具体实现上，文章提供了代码示例，详细说明了如何通过分组卷积解决动态卷积中的参数维度问题。通过调整输入数据的维度，将动态卷积转化为分组卷积形式，实现了参数动态调整的同时，也确保了与现有框架的兼容性。文章最后提供了代码实现的链接，供读者参考和实践。通过实际操作，读者可以更直观地理解动态卷积的概念...
这里描述一下实现动态卷积代码的过程中可能因为 batch\_size 大于1而出现的问题。 对于图中attention模块最后softmax输出的 K 个数,他们的维度为[ batch\_size , K , 1 , 1 ],可以直接.view成[ batch\_size , K ],紧接着 K 作用于 K 卷积核参数上(形成动态卷积)。 问题所在:正常卷积,一次输入多个数...