假设我们有这样一个2D卷积模型modle = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(Maxpooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.a
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2024-10-25 12:19:22
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2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPR best paper的锋芒。ResNet的想法非常简单，学过闭环反馈的话都会自然地想到是不是可以将信息跳跃式地反穿？当然，结构上看ResNet是正向的一个skip connection (shortcut)。其实一直以来我都不理解为什么ResNet能够解决深层网络效果
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2024-03-19 19:44:17
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Resnet 学习笔记前言 学了几个月的神经网络，感觉也没学到什么东西，炼丹能力倒是提升不少。。。不能只停留在应用方面，还是要掌握理论，因此就想借助博客园把我学到的理论知识都记录下来，也算是加深记忆了。 最近在看一些著名的网络模型，就从Resnet着手写下第一篇博客（主要是GoogleNet太复杂。。。）Why Resnet 当今世界，神经网络模型越来越深，那么是不是越深的模型就越好呢？ 论文中首
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2024-06-05 10:55:05
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3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip)，相比2D卷积，3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。即，3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3Dpaper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.Tran等人提出C3D，其将3
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2024-02-27 22:33:19
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网络退化问题AlexNet、VGG、GoogleNet结构都是通过加深网络结果，但是网络的深度提升不能通过层与层的简单堆叠来实现。由于梯度消失问题，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至开始迅速下降，ResNets 残差网络2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResN
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2024-03-25 21:29:20
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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很多人容易混淆2D卷积和3D卷积的概念，把多通道的2D卷积当成3D卷积，本文展示了一种直观理解2D卷积和3D卷积的方式。2D卷积单通道首先了解什么是卷积核，卷积核(filter)是由一组参数构成的张量，卷积核相当于权值，图像相当于输入量，卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。我们通常用卷积来提取图像的特征。直观理解如下：下图使用的是 3x3卷积核(height x width,简写)
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2024-06-03 10:10:46
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三维卷积 (Convolutions Over Volumes)你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积
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2024-07-25 12:30:54
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CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
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2024-08-08 11:07:01
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一、3D相机简介常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等毫米级：双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等微米级：线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等纳米级：另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量线激光3D相机，是一种基于三角测量原理，通过图
本文提出了一种基于CNN的3D物体识别方法，能够从3D图像表示中识别3D物体，并在比较了不同的体素时的准确性。已有文献中，3D CNN使用3D点云数据集或者RGBD图像来构建3D CNNs，但是CNN也可以用于直接识别物体体积表示的体素。本文中，我们提出了3D CAD物体检测。相关工作3D形状描述符。现代3D物体识别模型起始于60年代，早期的识别框架基于几何模型。然而，大多数识别工作基于手工提取的
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2024-10-16 13:56:49
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OSNet 论文翻译摘要作为一个实例级的识别问题，行人再识别(ReID)依赖于具有识别能力的特征，它不仅能捕获不同的空间尺度，还能封装多个尺度的任意组合。我们称这些同构和异构尺度的特征为全尺度特征。本文设计了一种新颖的深度CNN，称为全尺度网络(OSNet)，用于ReID的全尺度特征学习。这是通过设计一个由多个卷积特征流组成的残差块来实现的，每个残差块检测一定尺度的特征。重要的是，引入了一种新的统
文章目录1、2D卷积2、3D卷积3、1×1卷积4、转置卷积（反卷积）5、Dilated Convolution （空洞卷积或扩张卷积）6、空间可分离卷积（没见用过）7、分组卷积8、深度可分离卷积9、可变形卷积10 对齐卷积 Alignment Convolution 开始之前首先学习一个单词热热身：sibling 英[ˈsɪblɪŋ] n. 兄; 弟; 姐; 妹;1、2D卷积 把普通的
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2024-08-08 11:24:46
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参考目录：目录0 前言1 R2D2 C3D2.1 R3D3 P3D4 MCx5 R(2+1)D【前前沿】：某一次和粉丝交流的时候，收获一句话：人点亮技能书，不是一次性电量的。是反复折腾，反复批判，反复否定与肯定，加深了记忆轴。 ---某位粉丝0 前言看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算
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2023-10-13 00:18:11
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目录概述1D卷积2D卷积3D卷积 概述1D/2D/3D卷积计算方式都是一样的，其中2D卷积应用范围最广。与全连接层相比，卷积层的主要优点是参数共享和稀疏连接，这使得卷积操作所需要学习的参数数量大大减少。卷积计算方式如下：1D卷积计算方式1、图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=4。2、如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为1
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2024-06-28 06:05:45
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DEFORMABLE 3D CONVOLUTION FOR VIDEO SUPER-RESOLUTION~前言~3D卷积可以比2D卷积更关注时空特征。且对于3D Net来说，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果更好。以前的方法多是在空间域上提取特征，在时域上进行动作补偿。因此视频序列中的时空信息无法被共同利用，超分辨视频序列的相干性被削弱。由于视频帧在时间维度上提供了额外的信息，因此充分利用视频帧
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2024-03-04 09:28:16
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对图像做卷积： void cvFilter2D( const CvArr* src, CvArr* dst,
const CvMat* kernel,
CvPoint anchor=cvPoint(-1,-1));
#define cvConvolve2D cvFilter2D 输入图像.
dst
Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)一、总结网络结构 SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu。第一层卷积：实现对图片特征的提取。(卷积核个数为64，大小为9)第二层卷积：对第一层卷积提取特征的非线性映射。(卷积核个数为32，大小为1[原文])第三层卷积：对映射后的特征进行重建
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2024-06-30 12:29:36
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ResNet由Kaiming He（何凯明）等发明（论文下载：Deep Residual Learning for Image Recognition），获得了2015年ILSVRC挑战赛的冠军，一度将TOP-5错误率降至3.6%。参加2015年挑战赛区的ResNet网络深度达到152层，比起以前的卷积神经网络，深度越来越深，但参数越来越少。ResNet使用了一种叫做残差学习（residual l
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2024-09-14 13:18:44
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# 如何实现 PyTorch3D 卷积
如果您刚接触卷积神经网络（CNN）和三维计算，可能会对使用 PyTorch3D 实现卷积操作感到困惑。本文将帮助您解决这个问题，带您一步一步地掌握 PyTorch3D 卷积的实现方法。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch3D 卷积的整体步骤，您可以参考这个流程进行学习。
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flowchart TD
A[准备环境]
