pytorch网络输入图像的格式为(C, H, W),而numpy中的图像的shape为(H,W,C) 所以一般需要变换通道,将numpy中的shape变换为torch中的shape. 方法如下: # A是numpy数据类型A = A.transpose(0,1,2) # 没有改变:(h,w,c) A = A.transpose(2,0,1) # 转换为:(c,h,w) 这样就可以直接输入到torch的网络中了.

主要搞明白NumPy“为什么快”. 学习资源 Panda 中文 易百教程 远程登录Jupyter笔记本 效率进化 四步效率优化 NumPy 底层进行了不错的优化. %timeit 对于任意语句,它会自动多次执行以产生一个非常精确的平均执行时间. In [11]: loops = 25000000 from math import * a = range(1, loops) def f(x): return 3 * log(x) + cos(x) ** 2 %timeit r = [f(x) fo

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(

YOLO: 1. YOLO的网络结构 YOLO v1 network (没看懂论文上的下图,看下面这个表一目了然了) 24层的卷积层,开始用前面20层来training, 图片是224x224的,然后用448x448 再train 后面4层,最后得到的model 是24层的model. 最后输出7x7个grid cell, 30 表示 2个bounding box (每个5个数字) 加上 20 classes ┌────────────┬────────────────────────┬────

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m

论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现: https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-Deeplabv3_PLUS.git 摘要 分割任务中常见的结构有空间池化模型与编码-解码结构,前者主要通过不同的卷积和不同rate的池化操作和感受野

LED灯珠散热的计算方法 来源: 时间:2014-09-23 13:55 [编辑:lufieliu] [字体:大 中 小] 我来说两句   一.热对LED的影响 1.LED是冷光源吗? (1)LED的发光原理是电子与空穴经过复合直接发出光子,过程中不需要热量.LED可以称为冷光源. (2)LED的发光需要电流驱动.输入LED的电能中,只有约15%有效复合转化为光,大部分(约85%)因无效复合而转化为热. (3)LED发光过程中会产生热量,LED并非不会发热的冷光源. 2.热对LED性能和结构的影

非常好的一篇:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 alexnet和VGG没什么特别的,VGG深一些. Deep learning 实际上是一种 feature engineering 的方法.不论是AlexNet还是VGG-Net,倒数第二层都可以很好的描述image全局特征,所以它们通常用来当作 input image 新的 feature,用来做 image classification(最后一层N个node的softmax层,代表了N个

Paper:https://arxiv.org/abs/1711.07971v1 Author:Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He (CMU, FAIR) 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子.分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想. 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖.在时序任务中,

目录 Residual dense block & network 和DenseNet的不同 摘要和结论 发表在2018年CVPR. 摘要和结论都在强调方法的优势.我们还是先从RDN的结构看起,再理解它的背景和思想. Residual dense block & network 乍一看,这种block结构就是在内部采用了稠密连接,在外部采用残差学习.并且,RDN在全局上也是类似的设计:内部稠密,整体残差.无论是RDB还是RDN,内部都同时采用了\(3 \times 3\)和\(1 \tim

目录 1. 故事 2. 残差学习网络 2.1 残差块 2.2 ResNet 2.3 细节 3. 实验 3.1 短连接网络与plain网络 3.2 Projection解决短连接维度不匹配问题 3.3 更深的bottleneck结构 ResNet的意义已经不需要我在这里赘述.该文发表在2016 CVPR,至今(2019.10)已有3万+引用.由于ResNet已经成为大多数论文的baseline,因此我们着重看其训练细节.测试细节以及bottleneck等思想. 核心: We explicitly

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices>. 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积,导致网络十分低效.因此,旷世提出了pointwise group convolutions来减少1

1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2,该架构基于反转残差结构,其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间.中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性,而且,为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数. 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 MobileNetV2 采用和 MobileNetV1 一样 3×3 大小的深度可分离卷积,相比标准卷积可以减少 8 到 9 倍的计算量. 2.2. 线性瓶颈结构 长期以来,人们一直认为神经网络中的兴趣流形(ma

转载声明:本文为转载文章 作者:ferb2015 原文地址:https://blog.csdn.net/eqiang8848/article/details/81543599 kaldi是一个开源的语音识别工具箱,是基于c++.perl.shell编写的,可以在windows和unix 平台上编译. 中文参考资料:<kaldi的全部资料_v0.7(未完成版本).pdf>.网盘链接 提取码:yuq0 教程网页:http://www.kaldi-asr.org/doc/ 里面可以查阅脚本的用途.使

在计算机视觉中,目标检测是一个难题.在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析.如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别.如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手.因此,目标检测占据着十分重要的地位.在目标检测算法中,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段.而在实际中,我经常接触到的是One-Stage算法,如YOLO,SSD等.接下来,对常接触到的这部分One-stage单阶段目标检测算法进

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(

有什么问题可以加作者微信讨论,cyx645016617 上千人的粉丝群已经成立,氛围超好.为大家提供一个遇到问题有可能得到答案的平台. 0 概述 论文名称:"Richer Convolutional Features for Edge Detection" 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Liu_Richer_Convolutional_Features_CVPR_2017_paper.pdf 缩写

导言:    自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军,卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心.    在这几年,研究人员从提升特征提取能力,改进回传梯度更新效果,缩短训练时间,可视化内部结构,减少网络参数量,模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面,对卷积神经网络的结构有了较大的改进,逐渐研究出了AlexNet.ZFNet.VGG.NIN.GoogLeNet和Inception系列.ResNet.WRN和DenseNet等一系列经典模型,MobileNet

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

​前言:这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题.提出了微分解卷积,将卷积矩阵分解为低秩矩阵,将稀疏连接整合到卷积中.提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max,通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性. 在这两个新操作的基础上,得到了一个名为 MicroNet 的网络系列,它在低 FLOP 机制中实现了比现有技术显着的性能提升.在 12M FLOPs 的约束下,MicroNet 在 ImageNet 分类上达到了 59.4% 的 to