其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras,有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型，就像拼积木一样，一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题，所以只是能搭建一个网络模型，对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下面的
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2024-07-20 19:53:45
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PyTorch、人工智能、图像分类、ViT
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2024-04-24 11:46:00
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AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
作者Orange编者按：Inception系列是卷积神经网络家族中一支举足重轻的力量。关于Inception性能优异的解释主要集中在它的multi-branch的结构和multi-size filter的运用。这篇文章从一个新颖的角度揭示了why Inception works，以及Inception与ResNet之间的深刻关联。引言自2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异
本文介绍VTK图像数据结构。VTK图像数据结构 数字图像文件内容由两个部分组成：图像头信息和数据。图像头信息定义了图像的基本信息，主要包括原点位置（Origin）、像素间隔（Space）和维数（Dimension）。通过这三个参数即可以确定图像空间位置和大小。图像可以看作空间中的一个规则的网格，网格中的每个最小单元称为像素（二维）或体素（三维），网格在每个方向上的像素或体素个数即为图像在该方向的
transformer：相比 可以并行化RNN【时序网络】：记忆长度比较短。transformer：记忆长度无限长self-attention结构：核心：Attention的公式《矩阵相乘的公式》——并行化x通过embedding生成aq代表query，后续会去和每一个k 进行匹配 k 代表key，后续会被每个q 匹配 v 代表从a 中提取得到的信息 后续q和k 匹配的过程可以理解成计算两者的相关
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2024-06-13 16:42:43
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Vision Transformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任
虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
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2023-12-01 14:42:32
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不知不觉离上篇博客已经过去了一个月了，决定把vtk图像处理的方式方法总结下来。编写vtk程序就和平时做事情是一样的，要循序渐进，才不会出错，具体步骤如下：
1、vtk图像构建
前面的文章提到过，可以用Source（比如，vtkConeSource创建椎体源对象，vtkImageCanvasSource2D创建空白画布对象）来创建，并且都会提供相应的图像处理功能，但随着我对vtk学
摘要：通过一个垃圾分类应用的开发示例，介绍AI Gallery在AI应用开发流程中的作用。
作者： yd_269359708 现如今，人工智能（AI）技术在计算机领域内，得到了越来越广泛的重视，并在各行各业中得到应用。然而无论是AI开发的初学者，还是资深的AI开发专家，在AI 应用开发工程中，都会面临着不小的麻烦。我们今天要介绍的AI Gallery，就是一个开放的开发者生态社区
vit :论文是基于，由于图像数据和词数据数据格式不一样，经典的transformer不能处理图像数据，在视觉领域的应用有限。本文提出的方法可以将tr
原创
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2024-05-02 10:53:13
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Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度神经网络，这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Tra
来源丨机器学习小王子编辑丨极市平台针对图像分类任务提升准确率的方法主要有两条：一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的11个tricks。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分
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2024-03-22 19:14:01
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# 配置库import torch,mathfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Var
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2022-04-18 10:41:33
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目录论文题目一句话总结摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法3.1. Vision Transformer（ViT）混合结构3.2. 微调和更高的分辨率4. 实验4.1 设置数据集模型训练 & 微调衡量标准4.2. 和SOTA对比4.3. 预训练数据要求4.4. 可拓展性研究5. 结论Tips 论文题目AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS
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2024-06-07 16:37:32
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文章目录【图像分类】2020-ViT ICLR1. 简介1.1 简介1.2 解决的问题2. 网络2.1 总体架构2.2 预处理-编码器2.3 Transformer 解码器1) Muti-head Attention2) MLP2.4 分类头3. 代码4. 结果4.1 ViT更需要预训练4.2 ViT模型更容易泛化到下游任务 【图像分类】2020-ViT ICLR论文题目: An Image i
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2023-05-10 15:46:27
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目录1 简介2 网络结构网络结构的特点使用多个3*3叠加的原因使用1*1的卷积核3 VGGNet网络的参数参数和计算量的对比4 VGGNet的训练超参数的设置图片的处理5 VGGNet的测试将全连接换成全卷积多重裁剪评估方式5 VGGNet实验结果5.1 单尺度评估5.2 多尺度评估5.3 多重裁剪评估5.4 多个网络结合5.5 多种方法的对比 1 简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组
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2024-09-02 17:30:28
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HLS工具以个人的理解，xilinx将HLS（高层次综合）定位于更方便的将复杂算法转化为硬件语言，通过添加某些配置条件HLS工具可以把可并行化的C/C++的代码转化为vhdl或verilog,相比于纯人工使用vhdl实现图像算法，该工具综合出的代码的硬件资源占用可能较多，但并没有相差太大（见论文：基于HLS的 SURF特征提取硬件加速单元设计与实现），而纯人工用硬件描述语言实现一个复杂的图像处理算
目录前言TransformerInput Embedding（Masked）Multi-Head AttentionSequence maskPositional embbedingsSwin TransformerInputSwin Transformer Block计算量相对位置偏移SW-MSADeformable DETR总结 前言最近针对特斯拉AI day2022内容进行了初步的了解，三
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2024-09-13 09:27:11
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/1 Pre-Trained Image Processing Transformer随着现代硬件的计算能力不断增强，在大规模数据集上学习的预训练的深度学习模型(例如Transformer的BERT， GPT-3)已经显示出它们比传统方法的有效性。这一重大进展主要归功于Transformer及其变体体系结构的表示能力的提高。本文研究了低层次的计算机视觉任务(如去噪、超分辨率和去噪)，提出
