目录前言1. 网络结构2. 损失计算：Cross Entropy Loss参考 前言FCN网络是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。 其中，全卷积的含义是将分类网络的全连接层全部替换成了卷积层。使用了分类网络作为backbone，将会复用分类网路在ImageNet上的预训练权重，这就涉及到将全连接层的权重转化到卷积层当中。FCN网络结构十分简单，却又十分有效。从下图中可以看到，FCN-8s的
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2024-06-16 20:00:23
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概要作为计算机视觉领域的三大任务之一（图像分类，目标检测，图像分割），图像分割这些年也获得了长足的发展，它被广泛用于在医学图像和自然图像的分割上，除此之外，图像分割也被用于在道路分割上，这对于自动驾驶的发展具有极其重要的意义。 图像分割到目前为止，大致分为三类：1.语义分割（Semantic Segmentation）图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，如下图（b），能够区分物
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2024-09-02 15:19:25
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FCNN−全连接神经网络FCNN-全连接神经网络FCNN−全连接神经网络
原创
2021-08-02 13:49:15
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中文摘要摘要：端到端原则是一种分布式系统中各模块间功能定位的设计原理，指从代价和性能的角度分析，在网络的最核心的部分应该只做数据的传输而不能去做一些其他的应用，而数据是否正确传输则应该放到应用层去检查和判断，从而保证互联网核心的简单性、可维护性和可扩展性。结合《End to End Arguments in system design》与《Rethinking the design of the
CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体？ （图像语义分割）FCN（Fully Convolutional Networks）对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反
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2024-10-12 15:25:32
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1、导入数据集和tensorflow包from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf2、初步探索mnist数据集的内容此处使用mnist数据集，如果需要用自己的数据集，将数据读入pandas的dataframe中即可；mnist = input_data.read_data_set
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2023-11-07 14:48:54
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处理缺失数据的方法 1）用平均值、中值、分位数、众数、随机值等替代。 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大，可以对unknown值赋众数，这里认为变量都对学习模型有较大影响，效果一般，因为等于人为增加了噪声，不建议采取此法。 数值型的话，均值和近邻或许是更好的方法。做成哑变量更适合分类、顺序型变量。 2）用其他变量做预测模型来算出缺失变量。 效果比方法1略好。有一个根本缺陷，如果
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2024-04-23 22:35:04
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市面上暂时还没有找到可以在消费机显卡上实时运行的MaskRCnn，TensorFlow即使是C++版本训练在coco数据集上的模型也是慢的要死，最后不堪忍受，只能放弃。 经历了一些列fuckingDog的复杂配置之后，终于配置成功了。测试一把一、预 安装环境 #查看python ubuntu16.04 默认安装了2.7 和3.5 wher
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2018-03-04 23:51:00
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transform实现元素的移动、缩放、旋转、变形 既然用到了transform就先说说这个属性吧！ 一、transform属性简介 Transform属性应用于元素的2D或3D转换。这个属性允许你将元素旋转，缩放，移动，倾斜等。现在暂时先说说属性和2D的转换吧！3D学习的成本，需要设备的性能和浏览器支持来支撑！所以先介绍3D的效果。 用法：transform:translate(-50%,-50
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2024-03-26 11:01:43
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Speech Drives Templates: Co-Speech Gesture Synthesis with Learned Templates摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法论3.1 用所学条件补充音频3.2 同语手势生成的评估4. 实验4.1 学习模板的回归4.2 与baselines相比4.3 模板空间可视化4.4 消融实验5 结论附录A：数据集的统计量附录B：额外定量分析结果
传统的逐波段的对每个灰度图像进行去噪，如基于非局部的算法、SVD、BM3D等。忽略了不同光谱波段之间的强相关性，去噪性能差。存在的问题：1）不同波段的噪声强度往往是不同的，某些波段可能会倍强噪声污染，需要在对低信噪比的波段去噪的同时保护高信噪比波段；2）噪声通常是混合存在的，如高斯噪声、条带噪声、脉冲噪声等，不同噪声的特性和分布特征也不同。结合空间和光谱信息的去噪方法：基于变换域和基于空间域两种。
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2024-05-13 07:45:12
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一、概述及相关概念简介（1）概述FCN：FCN是对图像进行像素级的分类（也就是每个像素点都进行分类），从而解决了语义级别的图像分割问题与经典的CNN不同，FCN对传入的图片尺寸没有要求，并且舍弃了全连接层，转而使用上采样的方法将最后的输出采样到原图的大小；不仅如此，FCN的lebal并不像CNN那样是文字，而是一张图片；训练图与标签如下所示：可以说，FCN与CNN的区别在于FCN把CNN最后的全连
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2024-04-07 09:29:05
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一.网络主要是做啥？实现不同主机间数据传输通讯二.如何实现数据通讯？（1）传输介质：双绞线，光纤，蓝牙，WIFI（2）上网设备：网卡（3）调制解调器：数模转换（数字二进制信号-------模拟电信号）（主机a）数据-----（二进制）网卡-----调制解调器（0低电压/1高电压）------网卡（二进制）------数据（主机b）（4）网络属性信息：网卡速率100Mbps每秒传输100Mbit（1
原创
2018-01-15 20:08:50
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FCNN-全连接神经网络
原创
2021-08-02 14:56:08
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都说网络是虚幻的 是假的 确实很贴切 即使两个人在网络上聊的再火热 但那毕竟会被遥远的距离所隔离 所谓的好感可能只是一份神秘感而已 关了电脑 你网络上的老婆或者老公就变得看不见 摸不着了 两个人就感觉没有任何关系 他/她的一切都与你无关 看过一个老大哥回的帖子：网络是虚幻 网恋需谨慎
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精选
2010-09-01 16:17:18
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一.OSI模型-网络层级 参考地址：https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%83%E5%B1%82%E5%8D%8F%E8%AE%AE/6056879?fr=aladdin 参考地址：https://www.cnblogs.com/
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2019-11-28 11:42:00
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在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。网
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2022-01-16 17:27:34
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在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。网络流也可以解决很多问题，比如如何进行道路交通管控，以便有效地缓解早高峰的拥堵；在物流网运输中，在满足供需关系的同时，怎样使渠道成本最低；在轰炸机执行轰炸任务时，怎样才能给敌军补给线造成更严重的打击。
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2021-06-07 17:07:29
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[ 网络 ] 网络发展，网络协议，网络传输流程，地址管理
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2023-01-02 15:45:28
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如果必须划分大型网络，可以创建额外的地址层级。使用分层编址方案意味着地址的较高层级可予以保留；同时具有子网级地址，然后是主机级地址。
32 位逻辑 IPv4 地址具有层次性，由两个部分组成。第一部分标识网络，第二部分则标识网络中的主机。这两部分对于完整的 IP 地址缺一不可。
为方便起见，IPv4 地址被划分为八个位一组（二进制八位数）的四组。将每个
原创
2011-05-20 09:02:57
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