图1. 多尺度特征分析网络结构图目录前言简介方法实现实验结果总结Reference前言最近做深度学习研究，发现在视觉任务中，使用多尺度特征建立对图像的特征描述，大概率能够得到好的结果。自然地，如果能把多尺度特征推广到点云分析的任务中，直观感觉应该也能够获得性能提升。正好最近researchgate推给我一篇论文[1]，就是基于该想法提出了一个网络实现。今天就来跟大家一起学习下
文章目录前言一、什么是多尺度排列熵？二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备，不仅能够传递较大的功率和载荷，而且具有较好的可靠性。但是在高精度的切削加工中，当齿轮在变转速、变载荷等复杂工况下工作，极易受到损伤、产生磨损、断齿等情况，使得加工精度大打折扣。因此，齿轮的状态监测和故障诊断变得尤为
本文讲解的是Yunchao Gong发表在2014年的ECCV会议上的，“Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features”，中文译名是深度卷积激活特征的多尺度无序池化，其中提出了一种多尺度无序池化卷积神经网络，简称是MOP-CNN，下文称为MOP。先谈核心思想，MOP是对CNN中的特征的有效改进。神经网
写在前面构建一个网络，将路透社新闻划分为46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以 这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别， 所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass classification）问题的一个例 子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类
Multi-Scale and Pyramid Network Based Models 简介： 多尺度分析（Multi-scale analysis）是一个比较古老的算法，他的主要思想是，通过自适应输入图片的尺度，产生一系列不同size的特征图，然后将这些特征图进行并行计算（对于多尺度分析的细致讲解.） 。最经典的多尺度分析算法，是由 Lin等人在2017年 IEEE上提出的Feature Py
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2023-11-02 10:01:32
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Retinex理论Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的
基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进来源：电子技术应用 作者：周 莉 郑建彬 颜 琬 摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提
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2023-10-31 21:16:55
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1.尺度 2.尺度研究的问题 1)尺度在空间模式和地表过程检测中的作用以及尺度对环境建模的冲击； 2）尺度域（尺度不变范围）和尺度阈值的识别； 3）尺度转换，尺度分析和多尺度建模放的实现。3.遥感尺度的问题
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2024-01-21 08:01:57
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先放代码 原理在下面Img = imread('images\image.bmp');
% 计算1~3的算子结果
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
% 整合到cell
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
% 计算系数
ua1 =
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2023-12-10 14:02:24
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1.熵的定义：熵是物体在一个一定的宏观状态下所有微观状态的总和。 来自于热力学第二定律，“熵增定律”。事物从有序趋向无序时，熵增加。例如：雪更易融化成为水，而水确很难反过来形成雪。 熵增，主要针对的宏观上的统计规律，而对于微观状态这种现象的出现完全由概率决定。在微观虽然熵减的概率较小，但是也是有可能发生的。2.模糊熵：定义：模糊不确定性的度量 模糊集：描述无法确定是否属于给定集合的集合类。出
本篇要讲的是多尺度熵的一个改进特征提取方法——复合多尺度熵（Composite Multiscale Entropy, CMSE）。复合多尺度熵方法不仅继承了多尺度熵在揭示时间序列多尺度复杂性方面的优势，而且还通过改进的计算方式，提高了熵值的稳定性和准确性，尤其是在处理短时间序列或噪声较大的信号时。一、为什么要用复合多尺度熵正如上一篇文章所讲，多尺度熵通过对原始时间序列进行“粗粒化”处理来构建不同
多尺度在说明多尺度排列熵之前，我先说以下多尺度，通俗地讲多尺度就是对信号进行不同粒度的采样，比如有一个序列X{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}如果对这个序列进行二尺度分析可以将它看作五个平均值组成的序列y{1/2（1+2），1/2（3+4），1/2（5+6），1/2（7+8），1/2（9+10）}，就是对原来的序列进行粗粒化处理，假设进行s尺度分析，原序列长度N除以尺度s得到新序列所包含
1、图像金字塔将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。特点：不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，精度高 ，但速度慢。2、多尺度的卷积
目录1.什么是图像金字塔1.1 高斯金字塔 ( Gaussian pyramid):1.2 拉普拉斯金字塔（Laplacian pyramid）1.3 DOG金字塔 2. 多尺度网络（MTCNN）2.1 多尺度输入网络 2.2 多尺度特征融合网络2.2.1 并行多分支网络 2.2.2 串行的跳层连接网络3，多尺度特征预测融合网络3.1 S
# PyTorch多尺度训练
在深度学习中，多尺度训练是一种常用的技术，可以帮助模型更好地适应不同尺度的输入数据，提升模型的泛化能力。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的技巧来实现多尺度训练，下面我们将介绍一些基本概念和示例代码。
## 什么是多尺度训练
多尺度训练是指在训练过程中使用不同尺度的输入数据，以模拟实际应用场景中的多样性。通过在不同尺度下训练模型，可以提升模型对不同分辨率的
（一）局部加权回归
通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting）。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的 过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。如下图的右图。
下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归（LWR）。为什么局部加权回归叫做
## 多尺度熵在深度学习中的应用
在深度学习领域中，熵是一个重要的概念，它可以帮助我们评估数据的复杂性和不确定性。在图像处理中，多尺度熵是一种常用的技术，可以帮助我们更好地理解图像的结构和特征。本文将介绍在PyTorch中如何计算多尺度熵，并提供代码示例进行演示。
### 什么是多尺度熵？
多尺度熵是指在不同尺度下计算熵的方法。在图像处理中，我们可以通过对图像进行不同程度的平滑处理（如高斯模
尺度空间 (Scale Space) /分辨率不变 如果不同的尺度下都有同样的关键点，那么在不同的尺度的输入图像下就都可以检测出来关键点匹配，也就是尺度不变性。 另外，高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核。图像金字塔 一般包括2个步骤，分别是使用低通滤波平滑图像；对图像进行降采样（也即图像缩小为原来的1/4，长宽高缩小为1/2），从而得到一系列尺寸缩小的图像。图像金字塔也正如其名，是以一个降
cd本篇所涉及的深度学习模型主要偏向自然语言处理方向，用于面试回答问题。模型包括word2vec，RNN，LSTM，GRU，Attention模型，Transformer模型，BERT模型。除此之外，还包括一些额外在面试中常被问到的深度学习相关的问题。word2vecRNNLSTMGRUAttention模型Self Attention模型Transformer模型ELMO模型BERT模型其他面试
# 实现多尺度熵（Multiscale Entropy）的方法
多尺度熵（MSE）是一种用于分析时间序列复杂性的方法。以下是实现多尺度熵的基本流程和相应的 Python 代码示例。本文将为你详细解释如何一步一步地实现这一目标。
## 流程概览
在开始之前，我们来梳理一下实施的主要步骤。
| 步骤 | 说明 |
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