1.尺度 2.尺度研究的问题 1)尺度在空间模式和地表过程检测中的作用以及尺度对环境建模的冲击； 2）尺度域（尺度不变范围）和尺度阈值的识别； 3）尺度转换，尺度分析和多尺度建模放的实现。3.遥感尺度的问题
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2024-01-21 08:01:57
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基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进来源：电子技术应用 作者：周 莉 郑建彬 颜 琬 摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提
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2023-10-31 21:16:55
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# PyTorch多尺度训练
在深度学习中，多尺度训练是一种常用的技术，可以帮助模型更好地适应不同尺度的输入数据，提升模型的泛化能力。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的技巧来实现多尺度训练，下面我们将介绍一些基本概念和示例代码。
## 什么是多尺度训练
多尺度训练是指在训练过程中使用不同尺度的输入数据，以模拟实际应用场景中的多样性。通过在不同尺度下训练模型，可以提升模型对不同分辨率的
原创
2024-03-13 06:34:00
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## 多尺度熵在深度学习中的应用
在深度学习领域中，熵是一个重要的概念，它可以帮助我们评估数据的复杂性和不确定性。在图像处理中，多尺度熵是一种常用的技术，可以帮助我们更好地理解图像的结构和特征。本文将介绍在PyTorch中如何计算多尺度熵，并提供代码示例进行演示。
### 什么是多尺度熵？
多尺度熵是指在不同尺度下计算熵的方法。在图像处理中，我们可以通过对图像进行不同程度的平滑处理（如高斯模
原创
2024-06-22 03:49:04
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读书笔记，翻译自鄂维南院士论文。多尺度计算是应用数学中重要的高效计算方法，广泛用于科学计算。它联系宏微观尺度，可以同时获得模型的宏观大尺度和微观小尺度的物理特性。发展多尺度算法是为了获得PDE的细尺度解。重要的多尺度算法包括：多重网格法；快速多级子算法；区域分解法；自适应网格法；多分辨率表示法。1. PDE求解PDE的标准流程，先用有限元或有限差分方法离散PDE，得到一个线性方程组；
目录1.什么是图像金字塔1.1 高斯金字塔 ( Gaussian pyramid):1.2 拉普拉斯金字塔（Laplacian pyramid）1.3 DOG金字塔 2. 多尺度网络（MTCNN）2.1 多尺度输入网络 2.2 多尺度特征融合网络2.2.1 并行多分支网络 2.2.2 串行的跳层连接网络3，多尺度特征预测融合网络3.1 S
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2024-08-21 10:29:47
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Multi-Scale and Pyramid Network Based Models 简介： 多尺度分析（Multi-scale analysis）是一个比较古老的算法，他的主要思想是，通过自适应输入图片的尺度，产生一系列不同size的特征图，然后将这些特征图进行并行计算（对于多尺度分析的细致讲解.） 。最经典的多尺度分析算法，是由 Lin等人在2017年 IEEE上提出的Feature Py
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2023-11-02 10:01:32
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# 多尺度CNN在PyTorch中实现NLP的指南
为了实现多尺度卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，我们将通过以下步骤来构建一个简单的示例。这篇文章将详细说明每个步骤的具体实现，包括必要的代码段、注释以及相关的类图和序列图。
## 前言
在NLP任务中，多尺度CNN可以帮助抓取不同长度的特征，有效提取文本中的局部信息。我们将构建一个多尺度卷积神经网络，并在此基础上进行文
今天在读文章的过程中看了一篇关于多尺度结构相似性在超分辨率重建方面使用的文章，对里面一些词感觉生涩。1、何为结构相似性2、多尺度的含义，何为相同尺度图像相似块，何为不同尺度图像相似块先说结构相似性，在之前的实验中，一直是以PSNR作为重建质量的参考指标，最近几篇文章看到了很多用结构相似性来做权衡的。结构相似性SIM（Structural Similarity），所谓的结构，比如你看到一幅图中比如说
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2024-03-07 12:23:34
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# 多尺度的注意力机制与 PyTorch 的应用
## 引言
在深度学习领域，注意力机制已经成为提升模型性能的重要组件。尤其是在处理图像和自然语言任务时，多尺度的注意力机制能够捕捉不同层次的信息，提高模型的表达能力。本文将介绍多尺度注意力的概念，结合 PyTorch 展示实现方法，并提供完整的代码示例。
## 什么是多尺度注意力？
多尺度注意力机制是通过从不同尺度的信息来增强模型的表示能力
原创
2024-09-30 03:46:02
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多尺度图像技术也叫做多分辨率技术（MRA），指对图像采用多尺度的表达，并且在不同尺度下分别进行处理。这样做的理由是很多情况下在一种尺度中不容易看清的或者获取的特性在另外的某种尺度下就很容易发现或者是提取。所以多尺度技术在提取图像特征时更加的常用。要在多尺度情况下对图像进行处理首先要在多尺度情况下对图像进行表达，并且找到各尺度之间的相互联系。而金字塔结构就是一种图像的多尺度表达形式。为了获得多尺度表
先放代码 原理在下面Img = imread('images\image.bmp');
% 计算1~3的算子结果
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
% 整合到cell
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
% 计算系数
ua1 =
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2023-12-10 14:02:24
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文章目录前言一、什么是多尺度排列熵？二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备，不仅能够传递较大的功率和载荷，而且具有较好的可靠性。但是在高精度的切削加工中，当齿轮在变转速、变载荷等复杂工况下工作，极易受到损伤、产生磨损、断齿等情况，使得加工精度大打折扣。因此，齿轮的状态监测和故障诊断变得尤为
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2024-06-04 07:48:33
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本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。一、为什么要用复合多尺度熵正如上一篇文章所讲，多尺度熵通过对原始时间序列进行“粗粒化”处理来构建不同
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2024-09-25 17:20:49
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多尺度在说明多尺度排列熵之前，我先说以下多尺度，通俗地讲多尺度就是对信号进行不同粒度的采样，比如有一个序列X{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}如果对这个序列进行二尺度分析可以将它看作五个平均值组成的序列y{1/2（1+2），1/2（3+4），1/2（5+6），1/2（7+8），1/2（9+10）}，就是对原来的序列进行粗粒化处理，假设进行s尺度分析，原序列长度N除以尺度s得到新序列所包含
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2024-08-11 08:54:17
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目录1.欧氏距离(Euclidean Distance)2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance)3. 切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance )4. 标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance )5. 马氏距离(Mahalanobis Distance)6.
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2024-07-13 08:26:37
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name: "VGG_ILSVRC_16_layers"layer { name: 'input-data' type: 'Python' top: 'data' top: 'im_info' top: 'gt_boxes' python_param: 'RoIDataLayer...
原创
2023-05-18 17:18:23
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FPN动机FPN网络提出就是为了缓解目标检测任务中scale多样性时，各个scale的物体该怎样更好的检出的问题。方法概要看上图中的（ｄ）就可以看出FPN的基本运行原理了，前向过程通过下采样降低分辨率，然后再进行上采样，过程中融合来自上游高分辨率的feature，得到增强后的featuremap，这样一个优点在于低分辨率的featuremap更多的语义信息可以被呈递到高分辨率，比较浅层的featu
（一）局部加权回归
通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting）。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的 过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。如下图的右图。
下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归（LWR）。为什么局部加权回归叫做
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2024-10-19 18:27:27
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图1. 多尺度特征分析网络结构图目录前言简介方法实现实验结果总结Reference前言最近做深度学习研究，发现在视觉任务中，使用多尺度特征建立对图像的特征描述，大概率能够得到好的结果。自然地，如果能把多尺度特征推广到点云分析的任务中，直观感觉应该也能够获得性能提升。正好最近researchgate推给我一篇论文[1]，就是基于该想法提出了一个网络实现。今天就来跟大家一起学习下
