1、VIBE思想：为每个像素点存储了一个样本集，样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值，然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点。2、VIBE模型初始化通用的检测算法的初始化，需要一定长度的视频序列来完成，需要耗费数秒时间；VIBE只需要一帧图像即可。ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息，我们利用了相近像素点
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2024-07-03 21:21:40
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一、前言论文地址：http://arxiv.org/abs/1602.072612014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比
FPN与Retina Net个人理解Retina Net前的目标检测网络存在的问题及原因：one-stage 算法如YOLO系列速度快但精度不够高原因：训练过程中类别分布不平衡,容易受到大量简单样本的支配two-stage算法如Faster RCNN精度高但是速度不够快原因: 两次的预测降低了速度FPN网络的发展演变CNN：直接使用最后一层特征图上述方法会丢失一些细节特征，因为不同层会提供不同的图
AMiner论文推荐 论文标题：UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer 论文链接：https://www.aminer.cn/pub/613accd65244ab9dcb4169bf?f=cs 最近的很多医疗语义分割方法都采用了带有编解
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2024-09-29 08:10:02
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简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
导读目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。背景Structure
文章目录（一）参考博客和PPT原文件下载连接（二）VIT原理详解2.1、self-attention2.2、sequence序列之间相关性
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2024-01-10 12:46:48
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虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
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2023-12-01 14:42:32
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1.摘要近年来， 农作物病害已经成为影响其产量的最主要因素之一， 专家对于病害的识别虽然较为准确， 但是并非随时随地都可以得到专家的指导， 并且人工指导还具有识别速度慢、 实时性差的缺陷。因此，植物叶片病害的检测与识别对植物的保护与研究有着重大意义。传统的植物叶片病害识别方法通常利用叶片病斑图像的颜色、形状、纹理等特征进行识别分类。深度学习作为现在图像处理领域的研究热点，可以很好地运用在植物叶片病
论文名称：《 MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1704.04861论文代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1、算法概述：深度学习在图像分类，
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2024-10-24 08:44:00
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0. 摘要 众所周知，神经网络的效果和神经网络的层数有很大的关系，通常越深的网络效果越好，训练难度也就越大。但是随着深度进一步增加，网络的训练代价大幅上升，但效果却没有提升，甚至有所下降，为了解决这个问题，论文提出了深度残差模块并在此基础上形成了深度残差学习框架ResNet，网络层数更深，优化更加简单，并且能够得到和深度对应的更好的训练结果。1. 简介 深度卷积神经网络不断发展，带来了图片分类
首先回顾viT部分：和ViT一样，先把图像分割为P*P大小的patch，分别经过映射得到tokens：patch embeddings。后面也加了ViT一样的position embedding，得到combined embeddings。ViT中的Transformer Encoder：encoder包括L个transformer blocks：每个block包括一个多头自注意力操作MSA、线性
vit :论文是基于，由于图像数据和词数据数据格式不一样，经典的transformer不能处理图像数据，在视觉领域的应用有限。本文提出的方法可以将tr
原创
精选
2024-05-02 10:53:13
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这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
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2024-02-12 21:33:18
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前言 以下内容为小白学习vit内容记录，如理解有误，望帮助指出修正。基于Paddle框架学习，aistudio课程即可学习。此次记录课程里视觉问题中的注意力机制小节的学习内容一、注意力机制 课程中注意力机制从NLP的方向为
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2024-03-07 09:50:56
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ado.net EF作为微软的一个ORM框架，通过实体、关系型数据库表之间的映射，使开发人员可以通过操作表实体而间接的操作数据库，大大的提高了开发效率。这样一来，.net平台下，我们与底层数据库的交互就有两种选择了（这句话说得不是很准确，微软.net 框架下还是有其他的ORM框架的,，如Nhibernate）：ado.net EF、ado.net 。你可能以为我上面的内容写错了，ado.net E
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2024-07-22 23:38:07
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import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:07
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https://github.com/chaipangpang/ResNet_cifar先贴代码：先贴代码： # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 17 16:24:55 2017
Project: Residual Neural Network
E-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn
Reference:
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2024-05-09 11:34:29
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import torchfrom torch import nn, einsumfrom einops import rearrange, repeatfrom einops.layers.torch import Rearrangedef pair(t): return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)clas
原创
2022-02-09 10:50:46
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