目录1.论文的下载2.图像分割FCN项目实战：测试和数据集训练3.FCN前置知识点（1）图像分割 （2）传统方法存在的问题（3）语义分割常用评价指标（4）图像分割的应用4.FCN正文（1）总体介绍（2）端到端的训练方式（3）全局信息与局部信息（4）分割术语（5）感受野（6）平移不变性（7）Shift-and-stitch（8）上采样（Upsampling）（9）从分类到密集FCN（10）
RNN via Attention 结构传统的文本分类方法，基本都是利用 TFIDF 提取词频以及词语间的 N-gram 信息作为特征，然后通过机器学习方法如逻辑回归、支持向量等作为分类器。前几篇介绍的 TFIDF-LR、TFIDF-NBSVM 都是传统文本分类方法。这些方法特征表达能力差，序列捕捉能力弱，很难深层次的表征文本信息。随着深度学习的发展，常用 CNN、RNN 等模型端到端的解决文本分
# 用Java实现图像降噪
在数字图像处理领域，图像降噪是一个重要的任务，它可以帮助我们去除图像中的噪声，使图像更加清晰和准确。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言来实现图像降噪的过程。
## 图像降噪的原理
图像降噪的基本原理是通过对图像进行一系列处理，去除其中的噪声信号，使得图像更加清晰。常用的图像降噪方法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
在本文中，我们将以中值滤波为例，介
原创
2024-06-07 03:39:03
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RoIHead这部分为Faster RCNN中第二阶段的实现。import torch
from torch import nn, Tensor
import torch.nn.functional as F
from RPN import box_iou, Matcher, BalancedPositiveNegativeSampler, box_Coder, smooth_l1_loss,
1. 目的对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线、交通标志等进行检测和分割。2. 运行环境Windows10 + Keras2.24 + Tensorflow-gpu1.9.0 + CUDA9.03. Mask RCNN 介绍Mask RCNN 是 Faster RCNN 的扩展，对于 Faster RCNN 的每个 Proposal Box 都使用 FCN（全卷积网络） 进行语义分割。
一、Polygon-RNN整体架构1.1 CNN部分1.2 RNN部分一、Polygon-RNN整体架构 Poly估网络（eva...
原创
2018-09-16 15:38:41
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摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。
作者： Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有
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2024-05-30 09:51:09
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这是专栏《图像分割模型》的第5篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。条件随机场有点复杂，那能不能用神经网络的方式搞定CRF后处理呢？今天我们一起看一看穿上RNN外套的CRF长什么样。作者 | 孙叔桥编辑 | 言有三本期论文《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》1 预备...
原创
2022-10-12 15:16:08
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目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
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2023-07-20 14:36:14
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先上采样再下采样FCN因为fcn取消了cnn最后三层的全连接层，变成卷积层，使得它可以接受任何尺寸的输入图像。 尝试了三种预测结构直接进行32倍的上采样，然后逐个像素预测8s和16s则采用了更多层的浅层特征和上采到相同尺寸特征图在进行相加融合。U-NET在FCN的论文中提到8s的效果是最好的，如果我们将16s和32s去掉，转过来看，其实也是给u型结构 u net相比较fcn，他的上采样特征图拥有更
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2024-01-05 16:46:48
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1.引言在图像处理中，目前做的最好的是CNN 自然语言处理中，表现比较好的是RNN 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的 循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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今天把写的RN程序从iOS上迁移到Android上，发现了一些问题，主要涉及到Text和TextInput这两个组件，所以用一节来专门记录下来。Text组件
我们先来看官网给的例子：
renderText: function() {
return (
<Text style={styles.baseText}>
<Text style={styl
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2024-05-28 12:39:03
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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RNN实现图像分类用RNN处理图像如何将图像的处理理解为时间序列可以理解为时间序顺序为从上到下Mnist图像的处理 一个图像为28*28 pixel时间顺序就是从上往下，从第一行到第28行# Hyper Parameters
EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 64
TIME_STEP = 28 # rnn time step / image h
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2024-05-23 18:52:08
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这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分
原创
2022-10-12 16:05:45
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深度学习之图像分割深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，是指通过学习样本数据的内在规律和表示层次，进而挖掘出数据间内在逻辑关系，进行反复学习，最终让机器具有分析数据能力，可以识别文字、图像、声音等数据。 文章目录深度学习之图像分割前言一、图像分割1.图像分割分类二、语义分割1.实现步骤2.语义分割常用指标三、
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2024-05-06 22:50:43
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