如果那一天会来到，要分享的点可能有下面的，东西。1、尺度不变是什么。这个前文有了2、lowe在2004年的论文说了什么，程序复现。找到这个东西 是这个东西，解决了尺度上的问题，也就是原文说的。3、lowe（ Received July 28, 2005; Accepted August 3, 2006 ）全景图像拼接链接：然后在 后来 全景图像的拼接：http://www.do
Introduction特征融合的方法很多.如果数学化地表示，大体可以分为以下几种：: 、表示两个特征图，表示元素级相加. 代表如ResNet、FPN .表示张量 拼接操作。 代表如GoogleNet、U-Net. 是注意力函数。这里表示自注意力机制。代表如SENet、 CBAM、Non-local. 同样是将注意力机制作用在一个特征图上，而权重信息来源于对方。代表如GAU. 软注意力机制的一种，
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2024-05-15 14:19:46
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小结concat是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。add为简单的像素叠加，通道不变；add后描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的信息量，特征concat的时候就是增加特征的数量，注重细节的时候使用add，注重特征数量的时候使用concat。
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2024-09-15 18:47:09
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一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
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2024-04-29 11:49:42
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1、原理1.1、基本结构卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）是深度学习中的一种网络，它和其他神经网络最大的区别在于其独特的卷积层。通常情况下它是由多层网络组合而成，每层又包含由特征图组成的多个平面，而这些平面都是由多个独立神经元组成。 通常情况下，因为包含卷积操作，C层被称为特征提取层。上一层的局部感受野（即与滤波器进行卷积操作的
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2024-07-27 10:38:54
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冗余梯度信息问题会导致低效优化和昂贵的推理计算。因此，提出利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强不同层内学习特征的可变性。此外，结合 Maxout 操作的 EFM 来压缩从特征金字塔生成的特征图，这大大减少了所需的内存带宽，因此推理效率足以与边缘计算设备兼容。本文基于DenseNet，引入了两个模块 Partial Dense Layer 和 Partial Transition Layer。部
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2024-05-30 09:50:54
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基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）piccolo，之前做的东西，简单整理下，不是做图像方向的，写的不好轻喷 主要原理参看SIFT算法详解和SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理相应源码在基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现）下面简单说下：SIFT算子特点主要思想：一种基于图像梯度分布的特征描述子。 特点：具备尺度不变性，抗干扰性好。
继往开来之DenseNetDenseNet最大化了这种前后层信息交流，通过建立前面所有层与后面层的密集连接，实现了特征在通道维度上的复用，使其可以在参数与计算量更少的情况下实现比ResNet更优的性能，图1网络由多个DenseBlock与中间的卷积池化组成，核心就在Dense Block中。Dense Block中的黑点代表一个卷积层，其中的多条黑线代表数据的流动，每一层的输入由前面的所有卷积层的
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2024-09-02 22:46:01
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1.背景介绍图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对于图像中的目标进行识别和分类的能力。图像分类和图像检测是图像识别技术的两个主要方向，它们在应用场景和算法方面有很大的不同。图像分类是指将图像中的目标分为多个类别，如猫、狗、鸟等。图像检测则是指在图像中找出特定的目标，如人脸、车辆等。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例和未来发展等方面进行对比，为读者提供一个深入的技术分析。
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2024-08-07 11:03:35
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RFN-Nest 2021研究图像融合分为三步：特征提取，融合策略，图像重建。当前端到端的图像融合方法：基于GAN的、还有本文提出的研究背景：当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。研究目的：提出一种基于可以学习的融合网络架构（RFN）来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest)。研究方法： 使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法。 使用一种新颖的细节保留
CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化CNN可视化技术总结（二）--卷积核可视化导言： 前面我们介绍了两种可视化方法，特征图可视化和卷积核可视化，这两种方法在论文中都比较常见，这两种更多的是用于分析模型在某一层学习到的东西。在理解这两种可视化方法，很容易理解图像是如何经过神经网络后得到识别分类。 然而，上
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2024-09-14 13:05:36
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人工图像特征（局部/全局）一、全局图像特征全局图像特征是指能表示整幅图像上的特征，全局特征是相对于图像局部特征而言的，用于描述图像或目标的颜色和形状等整体特征。全局特征是指图像的整体属性，常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征，比如强度直方图等。由于是像素级的低层可视特征，因此，全局特征具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点，但特征维数高、计算量大是其致命弱点。此外，全局特征描述不适用
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2024-09-17 13:27:38
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简介 语义分割的基本任务是为每个像素产生高层次表达，即具备高语义性的特征，现有的基于FCN网络的编码器-解码器范式，通常需要在Backbone网络后设计一个语义头来增强特征图的语义表达能力，然而CNNs下的卷积池化操作在提取特征的同时丢失了底层的纹理细节。总的来说，编码器-解码器结构下的语义分割网络，高层次特征和低层次特征分布在网络两端，高层次特征具备
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2024-07-31 18:27:45
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导语：1998年，Lecun等人在论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition里第一次定义了CNN网络结构，该网络被称为LeNet，成为CNN的开山鼻祖。该模型有1个输入层，2个卷积层，2个池化层，2个全连接层，1个输出层。此处所使用的的数据集，即是Lecun当年用到的数据集，MNIST。这里有一个手写数字识别的可视化网站，借助
热力图是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。主要有两种类型的可视化方法，利用GAP层，以及基于梯度传导的方法，具体可参考文档万字长文：特征可视化技术(CAM)https://mp.weixin
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2024-05-24 20:59:01
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第四次作业：CNN实战1.数据下载2.数据预处理完成数据下载之后，需要对数据进行一些预处理： 图片将被整理成 224 × 224 × 3 的大小，同时还将进行归一化处理。设置VGG的格式 同时加载图像的数据。将数据拆分为训练集和有效集； 顺便取一小部分数据用来做可视化。在把这几张图片打印出来看看效果：打印图片和对应结果：input_try是5张244x244x3（RGB三通道）的小图片； labl
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2024-04-08 10:36:15
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前言 本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种图
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2024-07-31 17:49:44
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卷积神经网络（CNN）高级——GoogLeNet超参数：卷积核的大小就是一个超参数信息融合：举个例子，就是没门科目的分数*权重1，然后再Σ科目*权重1，即总分，这就是信息融合；说白了就是多个Channel的卷积加起来最后的那个值，就是信息融合3. 1*1卷积核：最主要的作用是改变通道数，从而减少运算数量（以下图为例：输入的Channel如果是3的话，那么1*1卷积核的Channel也得是3，但是最
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2024-04-07 12:44:52
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训练过程中特征图的可视化在网络训练的过程中，有时我们想知道网络中某些层输出的特征图到底长啥样，从而能够比较清楚的知道网络在每一层到底学到了哪些有用的特征信息，也能更好的帮助我们设计优秀的网络结构。本文详细介绍了在训练过程中，某些层次特征图的可视化操作。1、创建模型这里我们使用预训练好权重的 AlexNet 模型# 引入alexnet模型及权重
from torchvision.models imp
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2024-06-28 08:06:19
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1 CNN卷积神经网络1.1 输入层：均值化，归一化，PCA|白化1.2 卷积计算层：局部关联，窗口滑动；参数共享机制，卷积的计算1.3 激励层：激励层的实践经验，Relu(rectified the linear unit)，leaky relu，maxout，tanh，1.4 池化层：max pooling、average pooling；池化的作用；1.5全连接1.6 CNN一般结构1.7
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2024-10-10 22:49:35
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