CNN 中的 8 个预定义二进制卷积滤波器 - Tensorflow

Question

我正在尝试在 Tensorflow 中执行以下操作：

I need this

为此我到目前为止做了以下工作：

def new_weights(shape):
    return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.05))

# From here down is another function
shape = [3, 3, 1, 8,]

H = [
    [[0,  1, 0,],[0, -1, 0,],[0,  0, 0,],],
    [[0,  0, 1,],[0, -1, 0,],[0,  0, 0,],],
    [[0,  0, 0,],[0, -1, 1,],[0,  0, 0,],],
    [[0,  0, 0,],[0, -1, 0,],[0,  0, 1,],],
    [[0,  0, 0,],[0, -1, 0,],[0,  1, 0,],],
    [[0,  0, 0,],[0, -1, 0,],[1,  0, 0,],], 
    [[0,  0, 0,],[1, -1, 0,],[0,  0, 0,],],
    [[1,  0, 0,],[0, -1, 0,],[0,  0, 0,],]
]

anchor_weights = tf.reshape(tf.cast(H, tf.float32), shape)

layer = tf.nn.conv2d(input=input,
                     filter=anchor_weights,
                     strides=[1, 1, 1, 1],
                     padding='SAME')

layer = tf.nn.max_pool(value=layer,
                       ksize=[1, 2, 2, 1],
                       strides=[1, 2, 2, 1],
                       padding='SAME')

layer = tf.nn.relu(layer)

feature_maps = layer

shape = [1, 1, 8, 1]

v = tf.cast(new_weights(shape), tf.float32)

# To put all together
layer = tf.nn.conv2d(input=feature_maps,
                     filter=v,
                     strides=[1, 1, 1, 1],
                     padding="SAME")

但是当我打印 anchor_weights 和 feature_maps 时，我会这样做作为回应。

anchor_weights e feature_maps

对我来说，我需要的东西似乎是完全错误的，就像我给你看的第一张图片一样。

我不知道如何解决这个问题，有什么想法吗？

Answer 1

我认为您在 H 数组中的元素顺序有误。您将 H 填充为 [8,3,3] 张量。然后你使用 tf.reshape，这会改变张量的形状，但不会交换元素。你需要这样的东西：

H = [
     [ 
      [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]],
      [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],
      [[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
     ],
     [ 
      [[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]],
      [[-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1]],
      [[ 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]]
     ],
     [ 
      [[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]],
      [[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]],
      [[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]]
     ]
    ]
anchor_weights = tf.cast(H, tf.float32)

CNN 中的 8 个预定义二进制卷积滤波器 - Tensorflow

8 Predefined binary convolutional filters in CNN - Tensorflow

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