Image Matting: 图像抠图技术是指从静态图像或者视频序列中抽取感兴趣目标的过程，在ps和视频编辑中有重要的应用。1.Image MattingMatting 技术可以表示为下面的图，与语义分割不同，它可以针对感兴趣前景物体进行细节处理、包括细微的毛发和透明的物体等。 其公式可以表示为前景、掩膜与背景三者间的关系(如果在0~1范围内，公式表示matting/composition问题，需
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2024-05-24 15:57:14
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Image模块中的函数1.open2.new3.blend4.composite5.eval6.merge Image模块中函数的返回值皆是一个Image对象，因而可以通过该模块中的函数来创建Image类的实例。1.openImage.open(file, mode)file 图像文件的全路径mode 打开文件的方式，默认值为r
returns 一个I
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2024-03-16 22:48:25
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Abstract 对由此产生的压缩表示执行图像理解任务，如分类和分割。这绕过了将压缩表示解码成RGB空间并降低了计算成本。我们的研究表明，可以实现与压缩RGB图像上运行的网络相当的精度，同时将计算复杂度降低到2倍。此外，我们表明，通过在压缩表示上联合训练压缩网络和分类网络，提高图像质量，分类准确度和分割性能，可以获得协同效应。我们发现，与压缩RGB图像的推断相比，压缩表示的推断能达到更大
嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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Image 模块提供了一个同名类（Image），也提供了一些工厂函数，包括从文件中载入图片和创建新图片。例如，以下的脚本先载入一幅图片，将它旋转 45 度角，并显示出来：
1 >>>from PIL import Image
2 >>>im = Image.open("j.jpg")
3 >&
1、创建一个新的图片Image.new(mode,size)
Image.new(mode,size,color)2、层叠图片层叠两个图片，img1和img2,alpha是一个介于[0,1]的浮点数，如果为0，效果为img1，如果为1.0，效果为img2.当然img1和img2的尺寸和模式必须相同。Image.blend(img1,img2,alpha)composite可以使用另外一个图片作为蒙
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2024-04-25 15:44:36
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关于embedding-深度学习基本操作 【Word2vec, Item2vec，graph embedding】
经过自己的整理和补充，希望大家看完能有所收获~Word2Vec算法原理：
skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文
cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身 Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当
提起Embedding,就不得不提Word2vec,它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更为关键的是，自2013年谷歌提出Word2vec以来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域， 成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。作为经典的Embedding方法，熟悉 Word2vec对于理解之后所有的Embedding相关技术和概念至关重要。什
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2024-04-12 10:28:02
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词嵌入(Word Embedding)是一种将文本中的词转换成数字向量的方法，为了使用标准机器学习算法来对它们进行分析，就需要把这些被转换成数字的向量以数字形式作为输入。词嵌入过程就是把一个维数为所有词数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量，词嵌入的结果就生成了词向量。 One-hot编码 One-hot编码（被称为独热码或独热
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2024-04-29 17:54:26
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深度学习中不得不学的Graph Embedding方法 这里是「王喆的机器学习笔记」的第十四篇文章，之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding，我想主要有两个原因：一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embeddi
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2024-08-20 17:48:31
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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1，SAM文件格式介绍SAM（The Sequence Alignment / Map format）格式，即序列比对文件的格式，详细介绍文档：http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdfSAM文件由两部分组成，头部区和主体区，都以tab分列。头部区：以’@'开始，体现了比对的一些总体信息。比如比对的SAM格式版本，比对的参考序列，比对使用的软件等。主
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2024-02-15 15:10:55
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图（Graph）是一个常见的数据结构，现实世界中有很多很多任务可以抽象成图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网络结构数据（如图像，视频等）也是图数据的一种特殊形式。针对graph的研究可以分成三类：1.简单的graph算法：如生成树算法，最短路算法，复杂一点的二分图匹配，费用流问题等等；2.概率图模型：将条件概率表达为图结构，并进一步挖掘，典型的有条件随机
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2024-08-13 13:03:32
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1.作用将sparse、categorical输入，转为dense column。这类似于embedding_column ，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。在TensorFlow2.0中叫tf.feature_column.shared_embeddings()。输入参数：categorical_columns通过创建一个类别列的列表categorical_colum
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2024-05-29 09:51:02
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嵌入层(Embedding)的理解与作用embedding层理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完。比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”，其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里
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2024-05-16 18:30:15
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文章目录1. One-hot编码2. Embedding3. 语义理解中Embedding意义4. 文本评论（代码实验） 1. One-hot编码要知道embedding的作用，首先要了解独热编码（one-hot）。假设现在有如下对应关系： 那么，就可以用 [0，1，4] 来表示“我是猪”这句话。 而One-hot中只存在0和1，有多少个字要编码，one-hot一行的长度就为这么多。比如一个字典
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2024-03-17 09:24:45
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简单来说，Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。在传统机器学习模型构建过程中，经常使用one hot encoding对离散特征，特别是ID类特征进行编码，但由于one hot encoding的维度等于特征的总数，比如阿里的商品one hot encoding的维度就至少是千万量级的，而且有的特征还会增量更新，所以这样的编码方式得到的特
前言本文以lfw数据集进行示例 lfw结果集下载地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz insightface源码下载地址：https://github.com/deepinsight/insightface insightface作者提供了完整的工程，能够基本满足并完成人脸识别流程人脸识别流程4步：1、检测；2、对齐矫正；3、提取特征；特征匹配 其中
WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍WordEmbedding的使用方式，并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding。WordEmbedding的使用使用数学模型处理文本语料的第一步就是把文本转换成数学表示，有两种方法，第一种
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2024-06-06 13:47:25
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一 文章生成模型简介比较常见的文章生成模型有以下几种：RNN：循环神经网络。可以处理长度变化的序列数据，比如自然语言文本。RNN通过隐藏层中的循环结构来传递时间序列中的信息，从而使当前的计算可以参照之前的信息。但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。
