Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance论文下载：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdfgithub：GitHub - PeterL1n/RobustVideoMatting: Robust Video Matting in PyTorch, TensorFlow, TensorFlow
客户端channel在建立连接之后会关注read事件，那么read事件在哪触发的呢？ NioEventLoop中/**
* 读事件和 accept事件都会经过这里,但是拿到的unsafe对象不同 所以后续执行的read操作也不一样
* NioServerChannel进行accept操作
* NioChannel进行
转载
2023-07-10 12:52:35
87阅读
很多真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是和（像素），那么它可以表示为一个的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本节我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。1. 多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做
转载
2023-10-08 08:38:42
90阅读
文章目录图片 - TorchVision定义模型定义模型的4种方法代码注意可视化 - netron想替换backbone - errorImageNet 网络微调辅助函数模型训练和验证冻结层 requires_grad初始化和重塑网络AlexnetVGGSqueezenet 1.0ResnetDensenetInception V3数据加载创建优化器运行训练和验证代码STN 2015基础STN网
首先理解什么是contiguous，判断一个tensor是不是contiguous的。 字面意思是连续的，当我们定义一个tensor时，在内存中数据是连续存储的。 如果我们使用transpose等一些操作的时候，会改变连续性，使得数据在逻辑上的顺序与内存中的顺序不一致，这是因为transpose并没有改变tensor内存中的数据存储（data部分），只是改变了其索引（步长等），使得逻辑上的顺序（读
转载
2024-05-16 10:12:50
28阅读
今天在看文档的时候，发现pytorch 的conv操作不是很明白，于是有了一下记录首先提出两个问题：1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的？ 即一通道卷积核卷积过程2.输入图片是多通道情况下的filters是如何操作的？ 即多通道多个卷积核卷积过程这里首先贴出官方文档：classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_si
转载
2024-09-14 13:14:50
93阅读
Channel Attention是一种用于增强神经网络模型性能的技术，尤其是在计算机视觉任务中。通过赋予网络对不同通道特征的选择性注意力，Channel Attention能够提高模型对特定特征的识别能力。本文将记录在PyTorch中实现Channel Attention的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用等内容。
### 环境准备
首先，我们需要准备环境并
有用的链接：cv2、plt 、PIL显示图像解决 OpenCV cv2.imread()、cv2.imwrite()函数无法读取、写入以中文命名的图像文件及含有中文路径的图像文件图像的3种表示格式的每个维度的含义：
tensor：tensor.shape -> torch.Size([C, H, W]) # 在训练过程中通常会在0维上扩充
工欲善其事必先利其器，在使用该网络之前要先了解该网络的具体细节，我今天也是第一次查资料，然后加上自己的理解去写这篇学习成长文章。残差模块class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, dowansample=None):
super(ResidualBlo
转载
2024-01-02 10:31:29
178阅读
在深度学习框架中，PyTorch 是一个强大的工具，它给研究者和开发者提供了灵活性和可操作性。图像数据的常见预处理步骤之一是去均值化操作，即从数据集中减去训练数据的平均值。这一过程可以有助于提高模型的收敛速度并改善训练的稳定性。在这篇博文中，我们将探讨 PyTorch 版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容，以解决“PyTorch 去均值化”相关问题。
## 版本对比
开始之前在开始之前，先讲讲学习方法。现在想学习任何一样东西，你只要稍微用心，网上基本都能找到你想要的资料，但是资料好找，大部分人找到了也只是收藏起来，说以后再看，然后就再也没有然后了。另外，同样一份资料，不同的人学习起来效果也不尽相同，有的人一学就会，触类旁通；有的人却越学越痛苦，永远进度留在前几章。这里面最大的差别就是学习方法的问题。按学习行为来分，学习其实就两类：被动学习 vs 主动学习。被动
文章目录1、pytorch安装2、Lenet简介3、代码Conv2d和_MaxPoolNd参数介绍model.pytrain.pypredict.py 1、pytorch安装2、Lenet简介Lenet网络结构：卷积-下采样层-卷积-下采样层-全连接层-全连接层-全连接层 Lenet网络：pytorch tensor的通道顺序：[batch，channel，height，width]batch：
转载
2023-11-30 13:48:38
106阅读
在处理PyTorch中读取均值和方差的问题时，我意识到为了更好地管理和记录整个过程，创建一份结构化的文档是至关重要的。以下是我整理的步骤，从环境预检到版本管理，确保各个部分有条不紊。
### 环境预检
首先，我们需要对工作环境进行整体的预检，确保满足所需的硬件和软件要求。
#### 四象限图与兼容性分析
我使用了四象限图来帮助我进行需求分析，确保所选环境与项目需求的兼容性。
```merm
# 使用 PyTorch 进行多维数据求均值的指南
在数据科学与深度学习的过程中，处理和分析多维数据是非常常见的任务。PyTorch 是一个热门的深度学习框架，提供了许多功能强大的工具来便利地处理这些任务。在本文中，我们将讲解如何在 PyTorch 中对多维数据求均值，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
为了有效地求出多维数据的均值，我们可以按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 03:48:56
161阅读
# PyTorch 计算均值和方差
在深度学习中，我们经常需要对数据集进行预处理，其中包括计算数据的均值和方差。这对于数据标准化和归一化非常重要，能够提高模型的训练效果和收敛速度。在 PyTorch 中，我们可以利用内置的函数来计算数据的均值和方差，本文将介绍如何使用 PyTorch 计算数据的均值和方差，并给出相应的代码示例。
## 计算均值和方差的方法
在 PyTorch 中，我们可以使
原创
2024-06-10 04:21:27
373阅读
# PyTorch计算均值和方差
PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来帮助用户构建和训练神经网络模型。在深度学习中，计算数据集的均值和方差是非常重要的一步，可以帮助我们对数据进行预处理，使得模型更好地训练。在PyTorch中，我们可以使用一些内置函数来方便地计算数据集的均值和方差。
## 计算均值和方差
在PyTorch中，我们可以使用`torch.mean()`
原创
2024-05-26 06:27:41
84阅读
投硬币的例子，均值和方差怎么算的假设我们抛一枚公正硬币，正面朝上的概率为p=0.5，反面朝上的概率也为p=0.5，且每次投掷是独立的。则这个随机变量的概率分布可以表示为：f(x) = 0.5, x = 正面或反面 0, 其他情况其中，x表示投掷结果。根据定义，该随机变量的均值和方差可以分别计算为：均值μ： 读法：miuμ = E(X) = ∑xf(x) = 0.5正面 + 0.5反面 = 0.5方
转载
2023-12-11 11:57:23
97阅读
文章目录提示：Anaconda的命令，都是以conda作为命令头Anaconda的channel相关指令channel查看channel添加channel移除conda的下载命令conda查看当前环境的所有包conda搜索需要下载的包的所有版本conda下载包conda卸载（删除）包conda更新命令更新单个包更新所有第三方包更新当前环境的condaconda环境相关命令conda查看当前所有环
转载
2023-12-16 07:13:59
649阅读
基本数据类型简述对于Python的数据类型int、float等，PyTorch中相对应的就是torch.IntTensor、torch.FloatTensor等，如果就是普通的数就用demension是0，如果是数组那就用更高的维度来表示就可以了。上面都是在CPU上的数据类型，如果是在GPU上面的数据类型，那就是torch.cuda.IntTensor、torch.cuda.FloatTensor
转载
2023-12-14 01:38:09
48阅读
全局平均池化卷积神经网络可以解决回归跟分类问题，但是常见的卷积神经网络到最后都要通过全连接层实现分类，这个其实会导致很多时候神经元数目跟计算量在全连接层暴增，特别对一些回归要求比较高的网络往往会带来一些后遗症。所以陆陆续续有人提出了不同全连接层解决方案，最常见的两个就是把最后卷积层flatten改为全局最大/均值池化，对比一下这两种方式，图示如下： 可以看到全局池化会根据需要产生神经元，神经元个数
转载
2023-10-09 08:23:54
568阅读
