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
# 深度学习中的多尺度特征融合实现
## 概述
深度学习中的多尺度特征融合是指在神经网络中，将来自不同尺度的特征进行融合，以提高模型在目标检测、图像分割等任务上的性能。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现深度学习中的多尺度特征融合。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现多尺度特征融合的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
一、介绍Allan方差是一种分析时域数据序列的方法，用于测量振荡器的频率稳定性。该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。该方法易于计算和理解，是目前最流行的识别和量化惯性传感器数据中存在的不同噪声项的方法之一。该方法的结果与适用于惯性传感器数据的五个基本噪声项有关。这些是量化噪声、角度随机游走、偏置不稳定性、速率随机游走和速率斜坡。 时域信号Ω(?)的Allan方差分析是计算其根A
浅层和深层的特征对于目标识别和定位起着必不可少的作用
原创
2022-10-18 20:43:00
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# 深度学习跨尺度融合
## 引言
深度学习是一种通过构建神经网络模型，利用大量数据进行训练的机器学习方法。它可以自动提取数据中的特征，从而实现目标识别、语音识别、自然语言处理等任务。
在深度学习的发展过程中，研究者们发现，单一尺度的模型在处理复杂任务时可能会存在一些问题，例如对于图像识别任务，较低的尺度可能会导致信息丢失，而较高的尺度可能会带来过多的噪音。因此，跨尺度融合成为了一个重要的研
原创
2023-08-27 07:06:14
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作者丨FlyEgle 编辑丨极市平台论文名称: CROSSFORMER: A VERSATILE VISION TRANSFORMER BASED ON CROSS-SCALE ATTENTION 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2108.00154.pdf 论文代码：https://github.com/cheerss/CrossFormer1. 出发点Transform
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2023-10-25 16:04:44
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一、耦合1、耦合是指两个或两个以上的体系或两种运动形式间通过相互作用而彼此影响以至联合起来的现象。2、耦合的强弱取决于模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差( 降低耦合性，可以提高其独立性)。软件设计中通常用耦合度和内聚度作为衡量模块独立程度的标准。
# 深度学习图像输入尺度：理解与实践
在深度学习的领域中，尤其是在计算机视觉任务中，图像的输入尺度对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将探讨图像输入尺度的重要性，最佳实践，以及一个简简单单的示例代码，帮助大家理解如何在实际应用中处理图像尺度。
## 什么是输入尺度？
输入尺度指的是深度学习模型接收图像数据时的尺寸。在卷积神经网络（CNN）中，输入图像的尺寸需要与网络架构相匹配。尺度的选择直
浅层和深层的特征对于目标识别和定位起着必不可少的作用
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2022-10-10 11:59:56
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一、使用变量的一般事项1.把变量引用局部化变量应用局部化就是把变量的引用点尽可能集中在一起，这样做的目的是增加代码的可读性衡量不同引用点靠近程度的一种方法是计算该变量的跨度(span)
示例a = 0
b = 0
c = 0
a = b + ca的第一次引用和第二次引用之间存在两行代码，因此变量的跨度是2，b的第一次引用和第二次引用之间存在一行代码，因此跨度是1。平均跨度可以通过计算各个跨度的平均
大家好，这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章，讲述计算机视觉中的多尺
原创
2022-10-12 16:07:01
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本次讨论计算机视觉中的多尺度模型结构设计问题
原创
2021-08-10 15:09:43
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https://www.toutiao.com/a6716408071637172748/大家好，这是专栏《AI不惑境》的第七篇文章，讲述计算机视觉中的多尺度问题。进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多...
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2019-07-23 08:30:48
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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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基于多尺度深度网络的单幅图像深度估计
作者：hjimce
一、相关理论
本篇博文主要讲解来自2014年NIPS上的一篇paper：《Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network》，属于CNN应用类别的文章,主要是利用卷积神经网络进行单幅图像的深度估计。我们拍照的时候，把三维的图形，投影到二维的平面
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2021-08-26 14:10:42
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在上一篇文章：使用OpenGL来画个甜甜圈中，我们看到在正背面剔除过后，是能够消除位于对象背面的图形，但是对于重叠的图像，依然还是有错误的渲染情况出现： 而要解决这个问题，就要用到我们的下一个知识点，深度测试。1.什么是深度测试？深度：其实就是该像素点在3D世界中距离摄像机的距离，z值我们之前提到过油画算法，我们只要先简单的绘制背景，再在上面绘制较*的对象，这样做可能只用在画布上进行次数
原创
2023-05-18 21:07:49
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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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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
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
