文章目录前言一、整体概述二、特征提取pytorch代码三 、可微分的单应变换三维重建之平面扫描算法（Plane-sweeping）pytorch代码四、3d代价体的构造 前言最近开始看mvs系列论文，记录一些心得体会，废话不多说，直接进入主题一、整体概述作者提出了一种端到端的网络进行深度图估计，网络的输入是一张参考图像（文中的reference img）和一系列的源图像（source imgs）
一、人脸检测原理简介人脸关键点检测，是输入一张人脸图片，模型会返回人脸关键点的一系列坐标，从而定位到人脸的关键信息。1.1 图像分类和回归的区别1.2 损失函数图像分类CrossEntropyLoss :信息熵的计算人脸关键点检测: L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss :距离的计算Loss_1:Loss_2:Loss_3:分段loss有利于快速收敛！1.3 评估指标 NME# 环
【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢？很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize，将1920*1080的原始图
前言 本文给大家分享一份我用的特征图可视化代码。 写在前面的话特征图可视化是很多论文所需要做的一份工作，其作用可以是用于证明方法的有效性，也可以是用来增加工作量，给论文凑字数。具体来说就是可视化两个图，使用了新方法的和使用之前的，对比有什么区别，然后看图写论文说明新方法体现的作用。吐槽一句，有时候这个图 论文作者自己都不一定能看不懂，虽然确实可视化的图有些改变，但并
2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型。Inception-ResNet-v2（一种卷积神经网络——CNN），它在ILSVRC图像分类基准测试中实现了当下最好的成绩。Inception-ResNe
特征图可视化是指将网络中某一层的特征图可视化出来，以便观察网络在不同层次上学到的特征。卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。通过可视化，研究者可以更清晰地看到卷积运算中的每一个步骤，包括输入、卷积核、卷积操作和输出，从而更好地理解卷积的本质和作用。
1 ResNet1.1 Why当模型层数增加到某种程度，模型的效果将会不升反降,发生退化。
不是过拟合：训练误差也大
不是梯度消失/爆炸：BN基本解决了这个问题
问题：堆加新的层后，这些层很难做到恒等映射，由于非线性激活。1.2 解读把网络设计为H(x) = F(x) + x，即直接把恒等映射作为网络的一部分。就可以把问题转化为学习一个残差函数F(x) = H(x) - x. 只要F(x)=
ResNet结构并分析其在计算机视觉方面取得成功的原因Resnet通过引入残差单元来解决退化问题。 结构： （1）通过增加 恒等快捷连接（identity shortcut connection）实现，直接跳过一个或多个层。优势是残差映射在实际中往往更容易优化。 （2）Resnet网络中短路连接shortcut的方式考虑到x的维度与F(X)维度可能不匹配情况，需进行维度匹配。通常采用两种方法解决这
目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-19 6、GoogLeNet7、Inception v3/v48、ResNet ILSVRC9、preResNet10、ResNeXt11、随机深度12、 DenseNet13、SENet ILSVRC1、基本架构我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见
分类和回归的区别在于输出变量的类型上。 通俗理解定量输出是回归，或者说是连续变量预测； 定性输出是分类，或者说是离散变量预测。如预测房价这是一个回归任务； 把东西分成几类, 比如猫狗猪牛，就是一个分类任务。首先准备数据（MNIST库），MNIST库是手写体数字库，差不多是这样子的数据中包含55000张训练图片，每张图片的分辨率是28×28，所以我们的训练网络输入应该是28×28=784个像素数据。
导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT）中，作者提
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、初次尝试二.使用迁移学习来提取特征1.导入resnet502.获取图片数据3.处理图片数据三、使用自编码器1.自编码器网络结构2.训练过程四.聚类1.Kmeans-GPUGithub：Kmeans-GPU2.聚类过程总结 前言因为一些项目需求，本人最近对无监督图像分类有一些想法，做了许多尝试最后得出了两种方案一、初次
从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略，常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄，地域等召回，一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理，但是召回的新颖度，惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回，基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品，不太可能召回出“黎明”，“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding
Deep Residual Learning for Image Recognition为什么网络越深，会导致模型变差？ 因为在更新参数时用到的公式是W（new） = W（old）- LR*（function/W（偏导）），当这个偏导数趋向0的时候，模型参数将不会更新（这种情况一般出现在离输入层比较近的W）。因为在求偏导数的过程中是一个链式求导的过程，它每一层都会进过一个sigmoid函数（1/(
# Python代码输出特征图教程
## 1. 简介
在深度学习中，特征图是指通过卷积神经网络（CNN）在不同层次上提取的图像特征。特征图的输出对于理解模型的工作原理、调试和可视化都非常重要。在本教程中，我将向你展示如何使用Python代码输出特征图。
## 2. 实现步骤
下面是实现此任务的步骤。可以用表格形式展示。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2023-12-12 07:37:29
200阅读
简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
一、LeNet-5LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式1.LeNet-5第一层：卷积层C1C1层是卷积层，形成6个特征图谱。卷积的输入区域大小是5x5，每个特征图谱内参数共享，即每个特征图谱内只使用一个共同卷积核，卷积核有5x5个连接参数加上1个偏置共26个参数。卷积区域每次滑动一个像素，这样卷积层形成的每个特征图谱大小是(32-5)/1+1=28x2
前言 本文给大家分享一份我用的特征图可视化代码。写在前面的话特征图可视化是很多论文所需要做的一份工作，其作用可以是用于证明方法的有效性，也可以是用来增加工作量，给论文凑字数。具体来说就是可视化两个图，使用了新方法的和使用之前的，对比有什么区别，然后看图写论文说明新方法体现的作用。吐槽一句，有时候这个图 论文作者自己都不一定能看不懂，虽然确实可视化的图有些改变，但并不懂这个改变说明了什么，
