目录 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文复现笔记 Abstract Introduction Approach Visualization with a Deconvnet 关于Deconvnet的实现 Convnet Visualization 对于一个给定的Feature map,论文中展示了最高的9个激活,并把每个激活投影到像素空间,同时对于可视化的像素空间,论文同样展示了相关的图片区域. 这个地方挺有意思的,也可…

摘要:本案例代码是FCOS论文复现的体验案例,此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现.本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区<通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)>,作者: HWCloudAI . FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 本案例代码是FCOS论文复现的体验案例 此模型为FCOS论文…

摘要:该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播,可以认为是一种在线难例挖掘方法,该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上,以此让模型产生更好的效果. 本文分享自华为云社区<ATK Loss论文复现与代码实战>,作者:李长安. 损失是一种非常通用的聚合损失,其可以和很多现有的定义在单个样本上的损失 结合起来,如logistic损失,hinge损失,平方损失(L2),绝对值损失(L1)等等.通过引入自由度 k,损失可以更好的拟合数据的不同分布.当数据存在多分布或类别分布不均衡的时…

摘要:在本论文中揭示了这样一种现象:一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式. 本文分享自华为云社区<Split to Be Slim: 论文复现>,作者: 李长安 . Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution 论文复现 1.问题切入 已经提出了许多有效的解决方案来减少推理加速模型的冗余.然而,常见的方法主要集中在消除不太重要的过滤器或构建有效的操作,同时忽略特征图中的模式冗余. 在本论文中揭示了这样一种…

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio…

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接…

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height…

较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**…

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J…

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr…