作为一个目标检测领域的baseline算法，Faster-rcnn值得去仔细理解里面的细节按照总分总的顺序剖析。
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2024-06-07 11:29:50
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1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
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2024-03-25 12:16:48
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CNN一层中的一个通道矩阵叫做feature map，特征图。比如输入的灰度图像，有1个feature map， 变换到第二层有6个feature map。 之所以叫feature map特征图，是因为一个特征图代表的是一个图像的特征，越到后面这个特征越抽象，越多，所以后面的特征图也就是通道数越多。然后特征图本身的大小减小了，也就是特征抽离出来了，没有那么多杂质了，也更抽象了，不需要那么多元素去描
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2024-05-15 15:37:38
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作者：Ahzam Ejaz 卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。理解卷积层1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。2、卷积的层卷
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2024-03-15 09:04:25
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CNN中卷积和池化操作后的特征图大小计算方法一、卷积操作二、池化操作三、实战3.1.卷积计算例13.2.卷积计算例23.3.池化操作例1 特别的： 当计算尺寸不被整除时，卷积向下取整，池化向上取整。（只在GoogLeNet中遇到过。） 一般的： 卷积池化均向下取整 一、卷积操作假设： 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，填充为P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN,计
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2023-11-26 14:04:09
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ref:手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示： 这里写图片描述 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用
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2024-08-08 12:05:21
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# 如何在 PyTorch 中绘制特征图
在深度学习中，特征图（Feature Map）是卷积神经网络（CNN）经过卷积操作后生成的重要输出。它们能帮助我们更好地理解网络的工作原理和数据表现。本文将为你详细介绍如何在 PyTorch 中绘制特征图，并以简单易懂的方式逐步引导你进行操作。
## 整体流程
首先，让我们安排一下整个绘图的流程，以下是实现特征图绘制的步骤：
```markdown
原创
2024-10-28 04:07:50
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ROS是一个基于匿名发布/订阅（publish/subscribe）机制的中间件（middleware），该机制允许在不同的ROS进程中传递消息。 ROS 2系统的核心是ROS图（Graph）。ROS图泛指ROS系统的节点网络及其通信连接。1.图（Graph）概念速览 ①节点（Nodes）：节点就是一个用ROS与其他节点通信的实体。 ②消息（Messages）：订阅和发布给一个话题（topic）所
训练过程中特征图的可视化在网络训练的过程中，有时我们想知道网络中某些层输出的特征图到底长啥样，从而能够比较清楚的知道网络在每一层到底学到了哪些有用的特征信息，也能更好的帮助我们设计优秀的网络结构。本文详细介绍了在训练过程中，某些层次特征图的可视化操作。1、创建模型这里我们使用预训练好权重的 AlexNet 模型# 引入alexnet模型及权重
from torchvision.models imp
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2024-06-28 08:06:19
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https://antkillerfarm.github.io/CNN进化史计算机视觉 6大关键技术：图像分类：根据图像的主要内容进行分类。数据集：MNIST, CIFAR, ImageNet物体定位：预测包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。数据集：ImageNet物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。这一过程通常包括：划出区域然后对其中的物体进行分类。数据集：PASCAL, COC
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2024-05-23 11:14:08
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Learning structure of stereoscopic image for no-reference quality assessment with convolutional neural network摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(Cnn)的立体图像结构的无参考质量评估方法，该方法以立体图像中的图像块为输入，可以学习到对人的感知敏感的局部结构，并具有感知质量评价的代表性
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2024-04-08 10:25:51
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# 项目方案：使用Python画特征图
## 1. 项目简介
特征图在机器学习和深度学习中起着至关重要的作用，它可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征之间的关系。本项目旨在使用Python绘制特征图，帮助用户更直观地了解数据特征。
## 2. 实现方案
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备一些示例数据用于绘制特征图。可以使用`numpy`库生成一些随机数据作为样本。
```py
原创
2024-02-19 07:43:40
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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
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2024-05-03 14:36:57
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先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）：n’= (n-k)/s+1其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n 的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature ma
1.论文相关 论文题目：Hu, Guosheng, et al. "Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. 2.摘要
先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）：n’= (n-k)/s+1其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n 的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature ma
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2024-04-08 22:48:55
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法1：1. 将图片保存为svg格式2. 将该svg格式的图片导入PPT3. 另存为该图片为emf格式即可法2：# plt.savefig('./public.pdf')
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2023-05-31 16:58:58
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1. 感受野为了计算CNN每一层的感受野，除了要知道特征图每个维度的特征数n，还需要记录每一层的其他信息，这包括当前层的感受野大小r，两个相邻特征的距离（跳跃的距离，如前面可视化所示）j，和左上角特征（第一个特征）的中心坐标start。注意感受野（其实是特征图第一个特征的感受野）的中心坐标就等于这个特征的中心坐标，就如前面可视化中所示。当采用的卷积其核大小为k，padding大小为p，步长为s，输
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2024-04-15 14:59:12
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一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。tf.layers.conv1d(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=1,
padding='valid',
data_forma
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2024-10-28 20:37:08
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卷积特征图可视化代码解析（含有注释）目录格式初始化加载模型输出卷积层信息可视化卷积核可视化图像生成每个卷积层的特征图特征图可视化部分特征图图片完整代码 参考 https://debuggercafe.com/visualizing-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks-using-pytorch/代码解析（含有注释）
