1，交叉相关，卷积 假设我们现在要做猫狗分类，如果还是用单纯的MLP（全连接）做的话，由于图片有很多的像素点，那么我们的输入就会有很多，对应就要有更多的参数。想要训练这个模型将不可实现，因为需要有大量的GPU、分布式优化训练的经验和超乎常人的耐心。但是其实不用，图像中本就拥有丰富的结构，
目录博文介绍GNNGNN的流程聚合更新循环GCN公式推导(物理意义)理解GCN，卷积从何而来类比图片 博文介绍 对于初学者来说，GNN还是好理解的，但是对于GCN来说，我刚开始根本不理解其中的卷积从何而来！！ 这篇博文分为两部分，第一部分是我对GNN的理解，第二部分是我个人对GCN中卷积的理解。 GNN 看
ESRGCNN（2022-CVPR） Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network 摘要 具有强大学习能力的 CNN 被广泛用于解决超分辨率问题。然而，CNN 依赖于更深的网络架构来提高图像超分辨率的性能，这通常会增加计算成本。在本文中，我们提出了一种具有浅层架构的
每天都要能选出至少三道有意义的题，这样才算没有摆。 本地记录的话容易鸽掉，就放博客上了。（我博客是不是没啥人看啊） 001 CF1270I Xor on Figures 我们定义两个矩阵 \(A,B\) 的异或卷积 \(C\) 为： \[C_{a,b}=\oplus_{(u+i)\bmod 2^k=a}\oplus_{(v+j)\bmod 2^k=b}A_{u,v}B_{i,j} \]我们
感谢B站“秋刀鱼的炼丹工坊” 的讲解，这里的解析结合了很多多的讲解。 论文：https://arxiv.org/abs/2204.07143 代码：https://github.com/SHI-Labs/Neighborhood-Attention-Transformer 这个论文非常简单，思想其实在之前的论文里也出现过。首先看下面这个图，标准VIT的 attention 计
【CVPR2022】On the Integration of Self-Attention and Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.14556.pdf 代码地址：https://github.com/LeapLabTHU/ACmix 卷积和自注意力是表征学习的两种强大技术，它们通常被认为是两种截然不同的对等方法。在这个论文中，作者表明它们
问题说明：即使在train表明了model.to(device),但仍然会报错 input是torch.cuda.tensor.float,但weight 是torch.tensor.float即网络的权重不是cuda类型 解决：发现在model中的forward中，也定义了一个卷积核，其余卷积核皆是在__init__中定义，个人就想着对此卷积核.to(device) 如上图所示
卷积输出大小计算方法 tensorflow中的常用卷积操作API 正向卷积：Conv2D() 举例： ... Conv2D(128, kernel_size=4, padding="same") # 128个过滤器（128维），卷积核大小为4，边缘填充 # 注：此处步长为默认值1，此时使用padding="same"，输出数据的形状会保持不变（与输入一致） # 若步长不为1，则根
1 什么是神经网络（机器学习） 输入层、隐藏层、输出层 首先由大量得带有标签的图片进行训练，当预测出错误的结果时，由正确结果和错误结果之间的误差进行反馈，不断进行调整，以获得更好的结果 通过激活函数对不同神经元的重要性进行调整，使得网络得到想要的结果 2 神经网络：梯度下
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
ResNet网络 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition 网络中的亮点： 1 超深的网络结构（突破了1000层） 上图为简单堆叠卷积层和池化层的深层网络在训练和测试集上的表现，可以看到56层的神经网络的效果并没有20层的效果好，造成这种结果的原因可能是： 1.梯度消失或梯度爆炸 假
简读 还是源于Unet的，将Unet的模块替换成了胶囊网络，替换源于CNN中存在以下原因： （1）CNN中的池化会丢失一部分空间信息（个人觉得这个是见仁见智的，如果不通过池化，特征提取就可能满足不了平移不变性了） （2）CNN对旋转和仿射变换敏感（CNN的卷积有良好的平移不变性，若发生旋转特征识别就可能失效了
机器学习新手小白，在学习过程中积累基础知识概念，先整理出来，当作纪念自己学习的脚步 关于模型概况 无监督学习：训练样本不需要人工标注。 有监督学习：使用人工标注的训练集训练。 迁移学习：将一个任务训练好的参数拿到另一个任务作为初始参数。 val集：用于验证是否过拟合调节训练
卷积神经网络(CNN) 问题描述： 利用卷积神经网络，实现对MNIST 数据集的分类问题。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一
树论 未成年人必须先想 dp。 考虑树形 dp。 我们记 f[u][k] 表示以 \(u\) 为根的子树内，\(u\) 的权值为 \(k\) 的方案数，答案可以直接用 \(f_{u,k} \times k\) 计算。 然后考虑如何转移： \[\begin{aligned} f_{u,k} &=& \prod_{v\in \operatorname{Son}(u)}\sum_{\gcd(i,k)=1}f_{v,
1. 背景 视觉是信息最多的感官，比如周围的世界是怎样的，如何和世界交互 因此半个世纪来，计算机科学家一直在想办法让计算机有视觉 因此诞生了「计算机视觉」这个领域 2. 图像 是像素网格，每个像素通过红、绿、蓝三种基色来定义， 通过组合三种颜色的强度，可以得到任何颜色，也叫 RGB 值
点击查看代码 import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset1", train=False,
目录导航 第7章 卷积神经网络 7.1 整体结构 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），新增了卷积（Convolutional）层和池化（Pooling）层。 7.2 卷积层 7.2.1 全连接层存在的问题 全连接层（Affine层）会忽视数据的形状。比如将三维图像数据拉平为一维数据。而卷积层可以保持数据形状
空洞卷积 cell_model中如果选floor模式就是向下取整，ceil模式是向上取整 不设置步长，默认尾卷积核大小
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/264 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for C
导读： 在线社交媒体平台的发展，带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索，结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情，从而提升用户体验，支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合，围绕视频中的人
原文转自：https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89790469 1 形态学操作 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。这里，我们使用同一词语表示数学形态学(Mathematical morphology)的内容，将数学形态学作为工具从图像中
一、卷积函数 1.二维卷积 torch.nn.functional包含在torch.nn,是更详细的方法的解说 卷积核的运算 padding运算 2. 案例 代码 import torch import torch.nn.functional as F # 1. 输入张量（图片） input=torch.tensor([[1,2,0,3,1], [0,1,2,3,1],
衣服分类 pytorch实现卷积
语义分割是图像分割中的基本任务，是指对于图像将每个像素都标注上对应的类别，不区分个体。简单地说，我们需要将视觉输入的数据分为不同的语义可解释性类别。若是区分了个体数量，那么就是实例分割。 本文主要总结一些较为经典的语义分割模型，慢慢更新，主要是对U-Net、FCN、SegNet、PSPNet
