目录数据准备统计gt_boxdatasetPointRCNNPointRCNN网络结构训练过程思考 数据准备统计gt_box作者使用generate_gt_database.py生成储存了数据集所有Car的gt box的信息的文件，包括每个gt box的：sample_id：gt box所对应的文件名cls_type：gt box的cls typegt_box3d：gt box的3D信息poin
Deep Visualization:可视化并理解CNN caffe版本卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化)本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. 卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训
反卷积 导向反向传播使用普通的反向传播得到的图像噪声较多，基本看不出模型的学到了什么东西。使用反卷积可以大概看清楚猫和狗的轮廓，但是有大量噪声在物体以外的位置上。导向反向传播基本上没有噪声，特征很明显的集中猫和狗的身体部位上。缺点： 虽然借助反卷积和导向反向传播我们“看到”了CNN模型神秘的内部，但是却并不能拿来解释分类的结果，因为它们对类别并不敏感，直接把所有能提取的特征都展示出来了。类激活映射
CNN卷积特征可视化可视化准备工作： 我们将要进行的工作包括： 创建CNN特征提取器，本文使用PyTorch自带的resnet34 创建一个保存hook内容的对象 为每个卷积层创建hook 导入需要使用的库对以下图片进行可视化用到的python库import numpy as np
import torch
import torchvision
from PIL import Image
fro
最近在看关于知识图谱融合的最新文献过程中，发现在实现embedding的时候采用最多、效果极佳的方法就是利用维基的词向量作为GCN的输入，从而得到包含语义和空间结构的embedding。所以这两天找了些关于GCN的资料看，并做个简单记录，方便以后复习，若发现错误或不太准确的地方，恳请指正。一、宏观理解GCN是什么？——特征提取器在CNN、RNN如此强大的模型之后，为什么出现GCN？CNN：针对图像
深度学习中特征提取的本质什么是特征通道内特征通道间特征通道信息融合 什么是特征 传统的图像处理或是计算机视觉中的图像特征主要包括颜色特征、边缘特征、形状特征、纹理特征等。颜色特征主要有颜色直方图算法，边缘特征主要有sobel、canny等算法，形状特征主要是特征点（sift）、HOG特征、Haar特征等，纹理特征主要有LBP、灰度共生矩阵等。那深度学习的特征主要包括什么呢？ 深度学习
概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常
导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT
文章目录1. 效果图2. 完整代码3. 代码说明4. 可视化梯度，feature 文章中的代码是参考 基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述。 1. 效果图 先看效果图(第一张是原图，后面的都是相应的特征图，这里使用的网络是resnet50，需要注意的是下面图片显示的特征图是经过放大后的图，原图是比较小的图，因为太小不利于我们观察):2. 完整代码impor
介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
引言： CNN解释器是 CNN可视化的工具，对于小白而言，CNN可视化对于理解CNN有非常的帮助，因此，花了几天的时间，将CNN解释器网站做了一个翻译，还包括安装CNN解释器的过程和相关资料。 CNN解释器地址：CNN Explainer CNN Explainer (poloclub.github.io)CNN解释器文献：CNN Explainer: Learning Convolut
2.3.1特征提取将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 特征提取API：sklearn.feature_extraction2.3.2 字典特征提取作用：对字典数据进行特征值化 应用场景：数据集中类别特征比较多本身数据就是字典类型调用API：sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…) #默认返回spares稀
目录1.基于形态学的边缘检测2.基于小波变换多尺度分析的边缘检测3.基于小波包分解的边缘检测4.常用边缘提取算子4.1 拉普拉斯算子4.2 LOG算子4.3 Canny算子 边缘提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。对于边界处，灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边缘。也就是拐点，拐点是指函数发生凹凸性变化
语音识别对特征参数有如下要求：1. 能将语音信号转换为计算机能够处理的语音特征向量2. 能够符合或类似人耳的听觉感知特性3. 在一定程度上能够增强语音信号、抑制非语音信号常用特征提取方法有如下几种：（1）线性预测分析（LinearPredictionCoefficients，LPC） 拟人类的发声原理，通过分析声道短管级联的模型得到的。假设系
目录介绍个人理解对卷积中数学运算的底层深度理解对于扁平化和Softmax的理解对Padding（边缘扩容）和Kernel Size（卷积核大小）的关系的理解： 介绍下面两个链接是CNN可视化项目的网站和github。CNN可视化网站CNN可视化项目github偶然发现了这个CNN可视化的项目，里面对CNN中卷积，池化，扁平，全连接，RELU，Softmax进行了非常详细的动态交互式可视化，之前对
文章目录一、CAM算法1.1 概述1.2 CAM算法介绍二、Grad-CAM算法2.1 概述2.2 Guided Backpropagation2.3 Occlusion Sensitivity2.4 Grad-CAM 整体结构和效果2.5 Grad-CAM 实现细节 一、CAM算法1.1 概述本文介绍 2016 年提出的 CAM (Class Activation Mapping) 算法，能够
LBP（Local Binary Patterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。对于邻域内的每个像素(p,q)，如果这个像素(p,q)值大于等于中心像素(i,j)值，则将这个(p,q)像素记为1，否则记为0。然后将邻域内所有的1和0，按照一定的顺序，组成2进制串，就构成了中间像素的局部2值特征，或者将此2进制串转换
CNNs 可视化 让我们看一个 CNN 的例子，了解它如何运作。 我们看到的训练 ImageNet 的 CNN 例子，来自 Zeiler 和 Fergus 的论文 。在下图中（同样取自此论文），我们会看到网络中的每一层侦测到什么，看到每一层如何侦测更复杂的概念。
第一层
网络第一层被激活的样例。有简单的对角线（左上）和绿
对于即将到来的人工智能时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的领域，会不会感觉马上就out了？作为机器学习的一个分支，深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力，那么问题来了，我们究竟要计算机学习什么东西？答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵，那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析，而图像的特征，就隐藏在这些数字规律中。深度学
