目录0.简介：1.结构：空间部分：时间部分：0.简介：双流网络是视频理解里的开山之作，为什么这么说呢？因为在之前的视频理解里，使用深度网络并没有取得很好的结果，甚至说还不如之前手工特征的效果好，而双流网络则证明了，并不是深度网络不好，而是对深度网络的使用方式不对。而双流网络的有效性同时也告诉大家，当深度网络不work的时候，可以尝试引入一些先验信息，这样可以简化任务，得到很好的效果。1.结构：作者
简介双流CNN通过效仿人体视觉过程，对视频信息理解，在处理视频图像中的环境空间信息的基础上，对视频帧序列中的时序信息进行理解，为了更好地对这些信息进行理解，双流卷积神经网络将异常行为分类任务分为两个不同的部分。单独的视频单帧作为表述空间信息的载体，其中包含环境、视频中的物体等空间信息，称为空间信息网络；另外，光流信息作为时序信息的载体输入到另外一个卷积神经网络中，用来理解动作的动态特征，称为时...
原创
2021-08-13 09:50:40
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视频理解难点在于两处，一种是图像的appearance信息(外表信息)，另一种是运动信息（时序信息）该文贡献有三点：1.双流 2.已证实，在少量数据下，只学习光流信息也能取得较好效果 3.为弥补数据的不足，在两个数据集上训练骨干网络，在两个数据集上都有效果提升 导言：与图像识别相比，视频中的动作信息能提供一个额外的重要线索，很多动作仅凭运动信息即可识别。此外，视频天生就能提供很好的数据增
文章目录1.简介2.导入所需要的包3.加载图片5.计算损失5.1内容损失5.2风格损失6.导入模型7.梯度下降 1.简介本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys，Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。 这个
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2024-09-04 08:59:58
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Remote sensing image fusion based on two-stream fusion network期刊：information fusion年份：2020作者：Xiangyu Liua, Qingjie Liua,b,∗, Yunhong Wang摘要： 受卷积神经网络(CNN)启发，本文提出了一种双流融合网络(TFNet)来解决这一问题。 &nbs
一、视觉格式化模型 1、CSS视觉格式化模型（visual formatting model）是用来处理和在视觉媒体上显示文档是使用的计算规则。该模型是CSS的基础概念之一。视觉格式化模型会根据CSS盒子模型将文档中的元素转换为一个盒子，每个盒子的布局由以下因素决定：
四流网络验证
原创
2021-04-22 20:07:21
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嗯…于是学一波网络流罢 之前学过一波，不过失败了orz 希望这次能学成功（x）建模想象一下，你在调度货车运输（不是最小生成树+LCA那道题放心吧），但是有些桥是有载重限制的。比如下图： 绿色的边表示桥，上面的数字表示载重。 老板打算从A到G。 显然，作为一个老板，超载是不合适的，姑且不论货物安全，还有可能受到法律惩罚！那么，最多能一次载多少货物呢？在解决这个问题之前，我们先为这一模型定义
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2024-01-22 00:15:30
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视频理解学习笔记（一）：双流卷积神经网络两句话总结双流卷积神经网络论文概览方法详解Spatial stream ConvNetTemporal stream ConvNet测试方法光流什么是光流怎么预处理光流数据集UCF101（已被刷爆）HMDB51ExperimentsReferences 两句话总结双流卷积神经网络两个神经网络，一个学习空间信息，一个学习时序信息。在学习时序信息的网络中，传统
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2023-11-06 23:39:21
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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# Android主流网络库概述
在Android应用开发中，网络请求是不可避免的。无论是从服务器获取数据，还是上传文件，选择一个合适的网络库都能让我们的工作更加高效。接下来，我们将介绍几种主流的Android网络库，并提供简单的代码示例。
## 1. Volley
Volley是Google推出的一个轻量级的网络库，适合处理小型网络请求，尤其是需要频繁发起请求的场景。
### 使用示例
原创
2024-09-25 05:03:16
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基于apache flink的流处理实时模型44元包邮(需用券)去购买 >欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599
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2024-05-27 12:36:27
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文章目录HM下载HM运行配置文件 本文主要参考了 HEVC之路0：HM16.18的运行+码流分析 - 只因有你pi在此表示感谢。HM下载HM不能直接从网页下载，而是采用SVN管理代码的——首先，下载合适版本的TortoiseSVN，这里我们下载的是最新版本1.14.1-64bit：下载后双击安装，一直点确定就行。安装完成后在要下载HM的文件夹（此处为D:\HM）右键，选择Repo-browse
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2024-08-11 07:42:58
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问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
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2023-10-18 19:09:56
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此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
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2023-11-30 15:12:02
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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。
原创
2021-06-07 17:07:29
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作为神经网络的大牛Geoffrey Hinton在17年十月提出了一种新的网络结构，他称之为Capsule，这个词的中文意思是胶囊。在本周，Capsule的代码在github上开源，瞬间成为爆款。 Capsule式的网络结构，和卷积神经网络一样，最初是用来处理视觉问题的，但是也可以应用到其他领域。这篇小文不涉及Capsule神经网络的数学细节，而是关注Capsule网络是如何克服CNN存在的问题的
## 如何使用PyTorch实现GAN网络
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据。实现GAN的一般流程包括数据准备、模型构建、损失函数定义、训练过程以及结果展示。以下是实现GAN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:03:17
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孪生网络是一种新兴的深度学习架构，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著的成果。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现孪生网络的代码，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论等方面。
### 背景描述
随着深度学习技术的迅猛发展，孪生网络的研究逐渐成为一个热点，特别是在处理相似性学习和无监督学习的任务中展现了强大的能力。孪生网络通过两个或多个相同的子网络共享参数，
