Pytorch——卷积网络基础1. 二维卷积层在CNN模型，最常见的是二维的卷积层，我们也从这个方面开始介绍。1.1 知识回顾在二维的卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。举一个具体的例子来说： 这里定义原始的二维矩阵为33的矩阵，定义卷积核为22，通过卷积核在原始矩阵上的滑动来进行互运算，以蓝色的部分为例： 在二维的互运算中，卷积核从原始的输入矩阵从左上方开始
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2024-02-19 11:17:58
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### Python提取人体骨骼三维坐标教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python提取人体骨骼三维坐标的任务。在这个过程中，我会给你展示整个流程，并逐步说明每一步需要做什么，包括使用的代码和注释。让我们开始吧！
#### 1. 流程概述
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装OpenPose |
|
原创
2024-06-28 05:02:55
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利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn，复现st-gcn0、下载st-gcn gitbub上fork后导入到gitee快些: st-gcn下载 也可以直接下载zip文件后解压1、处理准备自己数据集数据集要求将相同类别的视频放到同一文件夹,我这里用到一个较老的数据集：training_lib_KTH.zip，六种行为放到六个不同文件夹。 用于st-gcn训练的数据集视频帧数不要超过
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2024-05-11 21:40:03
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平时开发程序，免不了要对图像做各种变换处理。有的时候变换可能比较复杂，比如平移之后又旋转，旋转之后又平移，又缩放。
直接用公式计算，不但复杂，而且效率低下。这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。 最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。
另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。
下面是3类
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2019-08-22 19:08:00
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基本二维变换 基本二维变换有比例变换（Scaling）、旋转变换（Rotating）、错切变换（Shearing）和平移变换（Translating）。 1）比例变换 比例变换就是将平面上任意一点的横坐标放大或缩小S11倍，纵坐标放大或缩小S22倍，即 其中S称为比例变换矩阵。图2．24是比例变换
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2024-01-25 17:46:06
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1. 旋转原理1）坐标平移 图像旋转一般都是围绕图像的中心进行旋转，但是图像是一个矩阵，它的原点是在左上角，所以我们得先将坐标平移到中心。如图所示。 原中心点为O1，需要平移到O2，平移后的O1坐标相对于O2应为(x1- W/2, -y1+H/2) 坐标平移计算方式： 设原图中的像素点为[X0，Y0，1] ，图像的宽为W，高为H，则变换后的坐标为[X1，Y1，1]，计算公式为：2）旋转角度计算 上
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2023-11-11 21:20:48
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第7章 二维几何变换应用于对象几何描述并改变它的位置、方向或大小的操作称为几何变换（geometric transformation）。几何变换有时也称为建模变换（modeling transformation），但有些图形系统将两者区分开来。建模变换一般用于构造场景或给出由多个部分组合而成的复杂对象的层次式描述等。基本的二维几何变换平移、旋转和缩放是所有图形软件包中都包含的几何变换函数。可能包括
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2024-02-02 08:09:46
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实例：二维矢量模拟玩家移动在游戏中，一般使用二维矢量保存玩家的位置，使用矢量计算可以计算出玩家移动的位置，下面的 demo 中，首先实现二维矢量对象，接着构造玩家对象，最后使用矢量对象和玩家对象共同模拟玩家移动的过程1）实现二维矢量结构矢量是数据中的概念，二维矢量拥有两个方向的信息，同时可以进行加、减、乘（缩放）、距离、单位化等计算在计算机中，使用拥有 x 和 y 两个分量的 Vecor2 结构体
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2023-09-26 17:10:59
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Task5卷积神经网络二维卷积层卷积层应用二维互相关运算互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅LeNet 卷积神经网络本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。i
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2023-11-27 10:38:28
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1、骨架提取骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。我们先来看Skeletonize（）函数。格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。例1：fr
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2023-09-06 06:59:26
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# 实现Transformer Pytorch 二维
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Pytorch实现一个二维Transformer模型。Transformer是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。通过学习如何实现这个模型，你将对深度学习领域有更深入的理解。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据)-->B(构
原创
2024-04-21 04:51:02
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# Java画二维坐标
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用Java语言来绘制二维坐标。这将涉及到基本的图形绘制和数学计算。我们将会使用Java的图形库，即`java.awt`和`javax.swing`。这两个库提供了一些常用的绘图类和方法，可以帮助我们绘制二维图形。
## 流程
下面是绘制二维坐标的流程，我们将用表格形式展示每一步需要做什么。
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2023-08-09 20:43:27
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# Python 二维坐标平滑实现指南
在数据处理中，平滑化点数据对于分析、可视化和模型构建至关重要。本文将引导你如何使用 Python 实现二维坐标的平滑。以下是整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据：生成或导入二维坐标数据 |
| 2 | 定义平滑算法：选择合适的平滑算法 |
| 3 | 实现代码：将算法实现为函数 |
原创
2024-10-17 11:31:08
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# Python 二维坐标图的科普与实现
在数据科学和可视化领域，二维坐标图（或称二维图）是最常见的图形表示之一。它通过 x 和 y 轴展示数据点之间的关系，使得复杂的信息变得直观易懂。本文将从基础知识开始，结合实际示例，详细介绍如何使用 Python 创建二维坐标图。
## 一、二维坐标图的基础知识
二维坐标图由两个轴组成：
- **X轴**：水平轴，通常表示独立变量；
- **Y轴**：
原创
2024-10-25 05:40:41
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# Python绘制二维坐标图的入门指南
在数据科学和可视化领域，绘制二维坐标图是一项基本的技能。通过使用Python及其丰富的库，用户可以轻松地把数据转化为可视化图形，进而帮助理解和分析数据。本文章旨在向您介绍如何使用Python进行二维坐标图的绘制，并通过示例代码帮助理解。
## 理论基础
二维坐标图（或笛卡尔坐标系）由两条相互垂直的轴组成：水平的X轴和垂直的Y轴。数据点在两个轴上的值分
# Python绘制二维坐标
## 概述
在Python中，我们可以使用一些库来绘制二维坐标图，例如Matplotlib和Seaborn。这些库提供了丰富的功能，可以绘制各种类型的图形，包括折线图、散点图、柱状图等。接下来，我将向你介绍如何使用Matplotlib库来实现绘制二维坐标图。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个绘制二维坐标图的流程。下面是一个流程图，展示了从准备数据到绘制图形
原创
2024-01-14 09:14:55
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# Java二维坐标转成三维坐标
## 介绍
在计算机图形学和游戏开发中，经常需要将二维坐标转换为三维坐标。本文将教会你如何实现这个功能。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取二维坐标 |
| 2 | 转换为三维坐标 |
| 3 | 输出结果 |
接下来，我们将逐步讲解每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
## 步骤一：获取二维
原创
2023-12-15 07:26:03
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近日研究freetype，需要用到一些矩阵变换，发现以前学的差不多都忘光了，遂复习了一下，并借来此文备忘。二维变换矩阵如果把点定义为行向量，那么根据矩阵的乘法，变换矩阵的形式只能是这样的： P'=PT 其中的P’是变换后的点坐标，而P为变换前的坐标，T为变换矩阵三维图形变换和前面类似，采用一个1*4的行向量表示空间中的一个点，则变换矩阵将为4*4阶，变换方式依旧是： P’=PT 假设： 可以根据三
本篇博文是对本人另一篇博文《基于分类任务的信号（EEG）处理》的扩展，另一篇博文是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本片博文是用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看，希望可以帮助到大家。读取脑电信号在读取设备采集的脑电信号上EEGLAB是一个非常强大的工具包，我在本文中就是使用这一工具包。首先在MATLAB的命令行输入eeglab（前提是你已经在MATLAB中添加了EEGLAB工具包
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2024-10-24 07:37:09
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# PyTorch一维转二维
深度学习中的数据处理是非常重要的一环。在某些情况下，我们需要将一维数据转换为二维数据，以适应模型的需求。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活的工具来处理数据。本文将介绍如何使用PyTorch将一维数据转换为二维数据，并提供相应的代码示例。
## 一维数据与二维数据
在深入讨论之前，我们先简单了解一下一维数据和二维数据。一维数据是指具有单一维度
原创
2023-12-11 07:32:31
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