<Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture> 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一张图片里物体可能有不同的大小,例如沙发和杯子就是不同大小的,第二,必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身.例如,我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒.第三点,对细精度分类和语义分割,理解局部,观察不同尺度下的信息是有必要的. Alexnet按顺

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

原文地址:NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者:向望大海的鱼 08年,被老板逼得走投无路,xx所得项目看来是实在躲不过去,只好硬着头皮上.开发一款图像处理软件,里面内容很多,不过核心就是NSCT变换.NSCT变换06年的新东西,现在跟风研究的热点.可惜的是作为一种新的变换滤波器长期以来只有matlab程序,没有VC程序.使很多算法开发不能应用到工程中,08暑假,大概花了我一个月吧,恩..期间电脑还中了次病毒(可恶的机器狗第四代!!),终于把这个软件

本文转自:http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念.后来看了一些文章,其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“[OpenCV]SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造”(以下简称,xiaowei一文),写的很好,分享一下: 尺度空间(scale space)理论 要理解多尺度,首先要知道什么是尺度空间.xiaowei一文中提到,自然界中的物体呈现出不同的形态,需要不同的尺度观测

传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

在之前介绍的线性回归模型中,有一个隐含的假设是自变量均为连续变量,但实际上自变量有时候是分类变量,类似于方差分析中的因素,这种分类自变量在回归分析中,也默认作为连续变量使用,这就会产生一个问题,如果是无序分类变量,那么各类别间没有高低之分,每变化一个单位,对于因变量的影响是相同的,无法分析当中的趋势,虽然可以使用哑变量,但是当分类变量过多或每个变量的类别水平过多时,这种方法非常繁琐,此外,当类别较多时,可能会存在某几个类别对因变量的作用相似,这是可分析的点,但是传统线性模型却将此信息忽略,造成信

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

[D3.V3.js系列教程]--(十二)坐标尺度 1.多种类型的缩放尺度 Quantitative Scales Linear Scales Identity Scales Power Scales 可以参考https://github.com/mbostock/d3/wiki/Quantitative-Scales 我们一般采用线性缩放 2.定义域和值域 定义域范围domain([100, 500]) 值域范围.range([10, 350]) var scale = d3.scale.lin

clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar %多尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=waverec2(c,s,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); a1=wrcoef2('a',c,s,'ha

clc,clear all,close all; load woman; %单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar'); %单尺度二维离散小波重构(逆变换) Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar'); figure; subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像'); clear all;close

对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解.分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=detcoef2('all',c,s,2);%尺度2的所有方向的高频系数 cA1=appcoef2(c,s,'

clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解.分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2,2,2),imshow(uint8(cH));axis off;title('水平高频系数图像');

无意中浏览一篇文章,中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法,尝试了一下,还是有一定的效果的,结合最近一直研究的SSE优化,把算法的步骤和优化过程分享给大家. 论文的全名是DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING,好像在百度上搜索不到,由于博客的空间不多了,这里就不上传了, 我贴出论文核心的字段. 论文的核心思想类似于Retinex,使用了三个尺度的高斯模糊,再

Saining——[arXiv2017]Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 目录 作者和相关链接 主要思想 ResNet和ResNext对比 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 主要思想 要解决的问题是什么? 对于ResNet,VGG,Inception等网络,需要由一些重复的building block堆叠而成,而这些building block的滤波器个数,大小等不能任意设置,需要人工调整.由于其中有

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

一. 数据的计量尺度(Levels of Measurement) 一般认为,数据是对客观现象计量的结果.按照对事物计量的精确程度,可将所采用的计量尺度由低级到高级分为四个层次: 1.定类尺度(Nominal Level /列名尺度):按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组.例:人口的性别(男.女):企业的所有制性质(国有.集体.私营等) n  计量层次最低 n  对事物进行平行的分类 n  各类别可以指定数字代码表示 n  具有=或¹的数学特性 n  数据表现为“类别” l  定类尺度只测

[论文标题]一种多尺度协同变异的微粒群优化算法 (2010) [论文作者]陶新民,刘福荣, 刘  玉 , 童智靖 [论文链接]Paper(14-pages // Single column) [摘要] 分析了变异操作对微粒群算法(PSO)的影响,针对变异单一,收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点,提出一种新的多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率 1 收敛到全局最优解.该算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法的初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子能够实现全局最优解空间的快

简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c