本文中coordconv的keras实现[卷积神经网络和coordconv解决方案的一个有趣的失败]（https://arxiv.org/abs/1807.03247）。
Keras-CoordConv的Python项目详细描述
的CoordConv的实现（卷积神经网络的一个有趣的失败和解决方案）]。用法
导入“coord.py”并在*任何卷积层之前调用它，以便将坐标通道附加到输入。
对于“conv1d”、“conv2d”和“conv3d”，有**3种不同版本的coordinatechannel**-1d、2d和3d。
`` python
来自coord import coordinatechannel2d
2））
x=coordinatechannel2d（）（ip）
x=conv2d（…）（x）定义了论文中的“coordconv”。
…
x=coordinatechannel2d（使用“radius=true”）（x）
x=conv2d（…）（x）添加了半径的第三个通道。
````
坐标索引作为“uniform”和“quadrant”数据集的输入。
这将为数据集和几个numpy文件生成2个文件夹。
img src=“https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-train.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-test.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-preds.png？graw=true”>；
象限数据集的象限数据集模型可以在不到25个时间段内使用“train _quadranuquadranuquaquadranu classifier.py `
train train测试预测
blob/master/images/quadrant-train.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/quadrant-test.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/quadrant-preds.png？raw=true“>；
对于所有3个版本的实现。
在连接过程中，原始实现会由于形状不匹配而抛出错误。
接下来，修改每个通道第一个通道上发生的“np.one（）”操作，并添加一些
转置操作来解释此更改。
对于不同的高度和宽度，仍然可以工作。
仅限）
导入“coord.py”并在*任何卷积层之前调用它，以便将坐标通道附加到输入。
对于“conv1d”、“conv2d”和“conv3d”，有**3种不同版本的coordinatechannel**-1d、2d和3d。
`` python
来自coord import coordinatechannel2d
2））
x=coordinatechannel2d（）（ip）
x=conv2d（…）（x）定义了论文中的“coordconv”。
…
x=coordinatechannel2d（使用“radius=true”）（x）
x=conv2d（…）（x）添加了半径的第三个通道。
````
坐标索引作为“uniform”和“quadrant”数据集的输入。
这将为数据集和几个numpy文件生成2个文件夹。
img src=“https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-train.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-test.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/uniform-preds.png？graw=true”>；
象限数据集的象限数据集模型可以在不到25个时间段内使用“train _quadranuquadranuquaquadranu classifier.py `
train train测试预测
blob/master/images/quadrant-train.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/quadrant-test.png？raw=true“>；<；img src=”https://github.com/titu1994/keras-coordconv/blob/master/images/quadrant-preds.png？raw=true“>；
对于所有3个版本的实现。
在连接过程中，原始实现会由于形状不匹配而抛出错误。
接下来，修改每个通道第一个通道上发生的“np.one（）”操作，并添加一些
转置操作来解释此更改。
对于不同的高度和宽度，仍然可以工作。
仅限）
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