文章目录?1.图像金字塔理论基础?2.向下取样函数及使用?3.向上取样函数及使用?4.采样可逆性研究?5.拉普拉斯金字塔?6.图像轮廓介绍?轮廓近似
?1.图像金字塔理论基础图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采
利用tushare-pro进行时间序列分析tushare-id：371594一些预备知识我们称一个时间序列，满足 称其服从模型，即广义自回归条件异方差模型。其中，为均值项，为残差项，的条件方差是时变的，即条件异方差。是 ARCH项，反映第前期的新消息； 是条件方差即 GARCH 项，是对第前期方差的预测。同时，各项的系数应该满足非负条件。准备工作，导入需要的包import pandas as pd
转载
2024-03-28 11:35:06
79阅读
# 残差网络（ResNet）及其在Python中的实现
## 引言
深度学习的研究进入了一个快速发展的阶段，尤其是在图像处理领域，卷积神经网络（CNN）的出现使得我们能够解决许多复杂的计算机视觉任务。然而，随着层数的增加，网络的训练变得越来越困难。这时候，残差网络（ResNet）应运而生，它通过引入残差连接（skip connection）有效地解决了这个问题。本文将探讨ResNet的基本原理
今日任务概览： 今天主要是利用Autogluon框架完成图像分类任务。下面主要总结其中涉及的一些要点。一、模型介绍：ResNet简介： ResNet（Residual Networks 残差网络），2015年何凯明团队提出，在2015年的ILSVRC(ImageNet)的classification、de
转载
2024-08-19 10:57:26
30阅读
目录引言卷积残差的原理及作用卷积残差代码实现卷积残差处理方式代码处理张量输入代码图像输入代码 需要注意的点 引言 YOLO系列的作者Joseph Redmon仅提出了三个版本的YOLO（You Only Look Once）,速度快是其主要优点，在保持快速识别的同时具备相对较好的准确率，全局信息获
转载
2024-10-25 13:17:49
33阅读
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf1、引言-深度网络的退化问题在深度神经网络训练中，从经验来看，随着网络深度的增加，模型理论上可以取得更好的结果。但是实验却发现，深度神经网络中存在着退化问题(Degradation problem)。可以看到，在下图中56层的网络比20层网络效果还要差。 上面的现象与过拟合不同，过拟合的表现是训练误差
转载
2024-05-20 22:43:26
189阅读
[译]基于深度残差学习的图像识别
Deep Residual Learning for Image Recognition
Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun
微软研究院 {kahe, v-xiangz, v-shren, jiansun}@microsoft.com 摘要：神经网络的训练因其层次加
转载
2024-05-24 18:56:07
38阅读
1.背景介绍图像分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及将图像划分为多个区域，以表示不同类别的对象和背景。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)已经成为图像分割任务的主要方法。在这篇文章中，我们将讨论残差网络在图像分割领域的应用和改进。1.1 图像分割的重要性图像分割是计算机视觉中一个关键的任务，它可以帮助我们理解图像中的结构和组成部分。通过对图像进行分割，我们可以更好地识别和定位
转载
2024-07-10 08:40:55
63阅读
交叉熵 vs 二阶Loss函数逻辑回归一些简单的网络中，我们会使用MSE（均方误差mean-square error）这样的二阶Loss函数。然而二阶loss函数，会存在一个问题。ANN被设计的一个最大优势在于可以根据误差进行学习来调整参数。误差越大，则希望调整的幅度越大，从而收敛速度越快。而二阶loss函数则有可能误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。MSE的公式定义：对于一个样本，其损
在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深且取得不错的训练效果并不是一件容易的事。relu 由上图我们可以看到 56 层的普通卷积网络不管是在训练集还是测试集上的训练误差都要高于 2
残差网络（Residual Network, ResNet）是在2015年继AlexNet、VGG、GoogleNet 三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。在VGG19中卷积层+全连接层达到19层，在GoogLeNet中网络史无前例的达到了22层。那么，网络的
转载
2023-12-02 15:18:14
64阅读
（1）回顾一下深度残差网络的结构 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指的是卷积层(Convolutional layer)，Identity shortcut指的是跨层的恒等映射，RBU指的是残差模块(
转载
2024-05-30 01:45:35
331阅读
深度残差收缩网络的完整PyTorch代码1、基础理论2、PyTorch代码3、其他代码 1、基础理论深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。其功能特色包括：1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。同时，软阈值化的梯度要么为0，要么为1，这与ReLU激活函数是相似/一致的。2）由于软阈值化的阈值是通过类似于SE
残差网络 (Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。这节课我们学习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接构建能够训练深
转载
2023-12-14 10:51:08
118阅读
1.偏差与方差的区别定义偏差（bias）： 偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。方差（variance）： 方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动
转载
2023-11-27 20:11:00
85阅读
相关资料ResNet原始论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
我的wps论文笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition李沐视频：残差网络 ResNet【动手学深度学习v2】
知乎：ResNet网络层分析
CNN模型ResNet的核心思想ResNet解决了深度CNN模型难训练的问题。 ResNet-18，R
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
转载
2023-08-03 10:37:41
192阅读
ArcGIS中的空间回归分析回归模型中的一些术语:因变量(Y)：想预测什么？自变量(X)：解释因变量。Beta 系数：反映解释变量和因变量之间关系的权重。残差(Residual)：模型未解释的值回归公式：y = β0 + (β1 × x1 ) + (β2 × x2 ) + … + (βn × xn ) + εArcGIS 中的空间回归分析让我们通过构建栖息地适宜性指数 (HSI), 也称为资源选择
转载
2024-01-03 11:47:50
105阅读
###误差（Errors） 观测值与真实值的偏差。这种真实值（true value）往往是不可观测的，比如用仪器去测量一个物体的长度，无论是采用简单的直尺，还是采用高精度的游标卡尺，亦或是螺旋测微器，都无法观测到直尺的真实长度。观测值只能无限靠近真实值，却无法等同于真实值，靠近真实值的远近，即是观测误差的大小。观测值靠真实值近，则称观测误差小，否则称观测误差大。再比如，统计全球人口数也是一次对全球
转载
2024-03-25 21:12:11
113阅读
目录4. 开始计算 4.1 启动fluent 4.2 General 设置4.3 Solution 设置5. 结果后处理5.1 查看速度分布5.2 查看压力分布 5.3 查看wall上压力分布6. 修改残差标准继续计算7.案例4. 开始计算 4.1 启动fluent在【Component Systems】中选择【Fluent】，将其拖拉到
转载
2024-07-31 08:07:56
286阅读
