一、卷积操作输入图像为正方形输入图像尺寸为，卷积核尺寸为，步长为S，padding为P，卷积核个数为C，经过卷积层之后输出的图像尺寸为：输入图像为矩形输入图像尺寸为，卷积核尺寸为，步长为S，padding为P，卷积核个数为C，经过卷积层之后输出的图像尺寸为，计算方式如下： 对于三通道的图像进行卷积，使用的是三维卷积核，比如说下图所示： 输出的矩阵会把三个通道分别卷积然后叠加起来形成一个二维矩阵，卷
文章目录前言一、整体概述二、特征提取pytorch代码三 、可微分的单应变换三维重建之平面扫描算法（Plane-sweeping）pytorch代码四、3d代价体的构造 前言最近开始看mvs系列论文，记录一些心得体会，废话不多说，直接进入主题一、整体概述作者提出了一种端到端的网络进行深度图估计，网络的输入是一张参考图像（文中的reference img）和一系列的源图像（source imgs）
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2024-04-19 10:47:59
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降维概念降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组 “不相关” 主变量的过程维数维数：嵌套的层数0维 标量1维 向量2维 矩阵3维…n维特征选择定义数据中包含 冗余 或者 相关变量(或称为 特征、属性、指标等)，旨在从原有特征中找出主要特征方法Filter(过滤式) Embeded(嵌入式)Filter(过滤式)主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联方差选择法：低方差特
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2024-09-24 21:33:05
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一、人脸检测原理简介人脸关键点检测，是输入一张人脸图片，模型会返回人脸关键点的一系列坐标，从而定位到人脸的关键信息。1.1 图像分类和回归的区别1.2 损失函数图像分类CrossEntropyLoss :信息熵的计算人脸关键点检测: L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss :距离的计算Loss_1:Loss_2:Loss_3:分段loss有利于快速收敛！1.3 评估指标 NME# 环
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2024-10-25 21:57:51
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一、残差连接想必做深度学习的都知道skip connect，也就是残差连接，那什么是skip connect呢？如下图上面是来自于resnet【1】的skip block的示意图。我们可以使用一个非线性变化函数来描述一个网络的输入输出，即输入为X，输出为F(x)，F通常包括了卷积，激活等操作。当我们强行将一个输入添加到函数的输出的时候，虽然我们仍然可以用G(x)来描述输入输出的关系，但是
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2024-06-24 17:08:40
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paper: https://arxiv.org/abs/2105.13677code: https://github.com/wofmanaf/ResT本文是南京大学提出的一种高效Transformer架构:ResT，它采用了类似ResNet的设计思想：stem提取底层特征信息、stages捕获多尺度特征信息。与此同时，为解决MSA存在的计算量与内存占用问题，提出了EMSA模块
【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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特征维度计算@[TOC](特征维度计算) HOG颜色直方图 Gabor欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLo
在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢？很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize，将1920*1080的原始图
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2024-06-15 07:25:08
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前言 本文给大家分享一份我用的特征图可视化代码。 写在前面的话特征图可视化是很多论文所需要做的一份工作，其作用可以是用于证明方法的有效性，也可以是用来增加工作量，给论文凑字数。具体来说就是可视化两个图，使用了新方法的和使用之前的，对比有什么区别，然后看图写论文说明新方法体现的作用。吐槽一句，有时候这个图 论文作者自己都不一定能看不懂，虽然确实可视化的图有些改变，但并
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2024-07-31 18:05:34
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2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型。Inception-ResNet-v2（一种卷积神经网络——CNN），它在ILSVRC图像分类基准测试中实现了当下最好的成绩。Inception-ResNe
特征图可视化是指将网络中某一层的特征图可视化出来，以便观察网络在不同层次上学到的特征。卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。通过可视化，研究者可以更清晰地看到卷积运算中的每一个步骤，包括输入、卷积核、卷积操作和输出，从而更好地理解卷积的本质和作用。
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2024-06-28 19:14:37
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1.介绍sklearn.feature_extraction模块，可以用于从包含文本和图片的数据集中提取特征，以便支持机器学习算法使用。注意：Feature extraction与Feature Selection是完全不同的：前者将专有数据（文本或图片）转换成机器学习中可用的数值型特征；后者则是用在这些特征上的机器学习技术。2. 从字典中load特征类DictVectorizer可以用于将各列
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2024-03-19 20:46:35
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1 ResNet1.1 Why当模型层数增加到某种程度，模型的效果将会不升反降,发生退化。
不是过拟合：训练误差也大
不是梯度消失/爆炸：BN基本解决了这个问题
问题：堆加新的层后，这些层很难做到恒等映射，由于非线性激活。1.2 解读把网络设计为H(x) = F(x) + x，即直接把恒等映射作为网络的一部分。就可以把问题转化为学习一个残差函数F(x) = H(x) - x. 只要F(x)=
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2024-06-12 21:02:30
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传统的存储格式(NCHW和NHWC)在卷积神经网络（CNN）中，特征图是一个4维的张量，分别为batch维度N，通道维度C,特征图高H和特征图宽W，在不同的深度学习框架中，特征图也有着不同的存储格式，例如NCHW和NHWC，两者的区别就是通道所在的维度不同，在不同的情况下，这两种存储格式都有各自的优点，下图即为两种存储格式的示意图。 在使用FPGA设计加速器时，由于FPGA的片上BRAM资源十分有
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2024-05-28 19:14:37
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ResNet结构并分析其在计算机视觉方面取得成功的原因Resnet通过引入残差单元来解决退化问题。 结构： （1）通过增加 恒等快捷连接（identity shortcut connection）实现，直接跳过一个或多个层。优势是残差映射在实际中往往更容易优化。 （2）Resnet网络中短路连接shortcut的方式考虑到x的维度与F(X)维度可能不匹配情况，需进行维度匹配。通常采用两种方法解决这
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2024-05-20 23:20:32
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1 实验介绍本次实验所使用的数据集为Cifar-10。该数据集共有60000张彩色图片，按照5:1的比例划分为训练集和测试集，每张图片的尺寸为32 x 32，共包含10大类别，每个类别含有6000张图片。最终进行预测时，只进行猫与狗两类图片的识别。2 数据准备2.1 导入所需要的包#
# 导入需要的包
import paddle
import numpy as np
from PIL impor
目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-19 6、GoogLeNet7、Inception v3/v48、ResNet ILSVRC9、preResNet10、ResNeXt11、随机深度12、 DenseNet13、SENet ILSVRC1、基本架构我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见
从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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paper：Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNsgithub：https://github.com/DingXiaoH/RepLKNet-pytorchaistudio：没有GPU？模型在线一键体验自从VGG提出以后，各种CNN网络层出不穷，但是他们都遵循了VGG的设计思想，通过多个小卷积核
