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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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
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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【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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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
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 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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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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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
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
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
基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理，但是召回的新颖度，惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回，基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品，不太可能召回出“黎明”，“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding
1、多传感器融合SLAM不完全分类：视觉和IMU融合VIO：基于滤波的VIO：采用EKF进行视觉信息和IMU数据进行数据融合、预测和更新。经典算法：MSCKF、ROVIO 基于优化的VIO：对视觉和IMU提取的关键帧进行优化，使用预积分构建耦合框架。经典算法：OKVIS、VINS-Mono激光和视觉融合：大多数的激光和视觉融合SLAM都采用松耦合方式，通过将激光雷达数据进行滤波处理生成栅格地图与相
# Python代码输出特征图教程
## 1. 简介
在深度学习中，特征图是指通过卷积神经网络（CNN）在不同层次上提取的图像特征。特征图的输出对于理解模型的工作原理、调试和可视化都非常重要。在本教程中，我将向你展示如何使用Python代码输出特征图。
## 2. 实现步骤
下面是实现此任务的步骤。可以用表格形式展示。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2023-12-12 07:37:29
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感受野指的是一个特定的CNN特征（特征图上的某个点）在输入空间所受影响的区域。 一个感受野可以用中心位置(center location)和大小(size)来表征。然而，对于一个CNN特征来说，感受野中的每个像素值（pixel）并不是同等重要。一个像素点越接近感受野中心，它对输出特征的计算所起作用越大。这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域（感受野），并且呈指数级聚焦在区域的中心
在计算机视觉领域，特征图是深度学习模型中的关键组成部分。在使用PyTorch框架时，很多用户面临一个问题，即如何将特征图输出以便对中间层进行调试或可视化。在这篇博文中，我将详细记录解决“PyTorch怎么输出特征图”问题的过程。
为了更好地说明这个问题的背景，假设我们在进行图像分类任务时，使用了一个卷积神经网络（CNN）模型。从输入图像经过多个卷积和激活层后，我们希望能够观察到某些特征图，以了解
