This repository implement a very simple correlation layer using pure pytorch, which is widely used in current learning based optical flow estimation. Purpose The best and official implementation of correlation layer can be find in FlowNet2 correlation_package However, the cuda implementation has some ...
corr = correlation_matrix(target_feature)stylecorr = correlations[layer]layerloss = torch.mean((target_corr - style_corr)**2)layerloss *= weights[layer]_ d, h, w = target_feature.shapestyleloss += layer_loss / (d * h * w) totalloss = 1e6 * style_loss + content_lossoptimizer...
二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-correlation)运算。在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组。我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图5.1所示,输入是一个高和宽均为3的二维数组。
target_feature = target_features[layer] target_corr = correlation_matrix(target_feature) style_corr = correlations[layer] layer_loss = torch.mean((target_corr - style_corr)**2) layer_loss *= weights[layer] _, d,...
卷积层(Convolutional layer),卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 池化层(Pooling),它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中最大池化(Max pooling)和平均采样是最为常...
在6.1.5中可以发现我们推出的公式(互相关运算,cross-correlation)和卷积运算还是有差异的。教材说卷积层是一个错误的叫法。在卷积层中进行的运算应为互相关运算。 互相关运算用图形表示后比较直观,卷积核在输入上从左到右、从上到下滑动,滑动到某个地方就按卷积核的权重进行加权求和。假设卷积核的大小为(k_h,k...
简而言之,上式是一个卷积层 (convolutional layer) ,而卷积神经网络是包含卷积层的一类特殊的神经网络。在深度学习研究社区中, 被称为卷积核 (convolution kernel) 或者滤波器(filter),亦或简单地称之为该卷积层的权重,通常该权重是可学习的参数。当图像处理的局部区域很小时,卷积神经网络与多层感知机的训练差异可...
二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。
In the simplest case, the output value of the layer with input size (?,?in,?,?)and output (?,?out,?out,?out)can be precisely described as : where ⋆ is the valid 2D cross-correlation operator, N is a batch size, C denotes a number of channels, H is a height of input planes...
(layer2): Sequential( (0): BasicBlock( (conv1): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu): ReLU(inplace=True) (conv2): Conv2d(128,...