初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
上图取自CS231n，展示了三维卷积的计算过程，输入数据的三个维度，对应第二个卷积核生成了第二个Feature Map
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
作者通过对CNN中的基础模块中的结构冗余进行探索，提出了一种高效网络设计方案。作者首先引入了一种广义的复合核结构，它有助于进行更快的卷积操作(通过引入更高效的sum-pooling)。基于此，作者提出了Structured Convolution，并证实将卷积分解为sum-pooling+更小尺寸卷积有助减小计算复杂度与参数量，作者同时还证明了如何将其应用到2D和3D卷积核以及全连接层。更进一步，作者还提出一种结构正则化损害用于促进网络的具有上述性质架构，在完成训练后，网络在几乎不造成性能损失下进行上述分解。
CNN，即卷积神经网络，主要用于图像识别，分类。这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。
这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization(IN[8])以及Group Normalization(GN[2])。
选自arXiv 作者：吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度，其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化（Batch Norm/BN）是深度学习中非
深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。 批量标准化一般用在非线性映射（激活函数）之前，对y=Wx+b进行规范化，使结果(输出信号的各个维度)的均值都为0,方差为1,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connected Neural Network)，卷积神经网络具有局部连接(local connectivity) 和 参数共享(parameter sharing)的优势，在减少了参数的情况下提高了特征提取的能力，因此被广泛使用。本文从PyTorch官方文档中关于torch.nn.conv2d的内容出发来解释多通道卷积的概念.
深度学习通常又需要哪些数学基础？深度学习里的数学到底难在哪里？通常初学者都会有这些问题，在网络推荐及书本的推荐里，经常看到会列出一系列数学科目，比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性，但实际上按照这样的知识范围来学习，学习成本会很久，而且会很枯燥。本章我们通过选举一些数学基础里容易混肴的一些概念作以介绍，帮助大家更好的理清这些易混肴概念之间的关系。
有关降维的研究源远流长，对目前仍广泛使用的经典主分量分析，最早可追溯到1901年。此外还有线性判别分析、典型相关分析、因素分析（Factor Analysis）和投影追踪（Projection pursuit）等。后来又出现了著名的独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，ICA）。神经网络流行之后又提出了很多基于神经网络的降维方法，其中包括著名的自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）。另外，降维方法还来源于其它一些领域，如粗糙集、遗传和进化计算等。
引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为：①在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例
本来个人是准备毕业直接工作的，但前段时间学校保研大名单出来之后，发现本人有保研机会，于是就和主管请了几天假，回学校准备保研的事情。经过两天的准备，也是非常幸运，成功拿到本院的保研名额。明确得到保研名额的时候已经是9月18号，然而国家推免系统开放时间是9月28号，也就是说我只还有10天时间准备保研，而且这个时间点很多学校夏令营、预报名活动早已结束，不再接受学生申请。所以能够申请的学校也就很少，同时这10天之间，还要赶回北京实习，所以时间还是很赶的。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题，大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关，这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣，我就研究了一下，因此也就有了这篇文章。
【磐创AI导读】：本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图（tile）的16个输出通道，将需要多少MAC（Multiply-Accumulate Unit，乘加器）呢？
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？本文介绍一种最近提出的新技术：时间卷积神经网络 (Temporal Convolutional Network，TCN)，由Lea等人于2016年首次提出，起初应用于视频里动作的分割，后逐渐拓展到了一般性时序领域。
TensorRT目前基于gcc4.8而写成，其独立于任何深度学习框架。对于caffe而言，TensorRT是把caffe那一套东西转化后独立运行，能够解析caffe模型的相关工具叫做 NvCaffeParser,它根据prototxt文件和caffemodel权值，转化为支持半精度的新的模型。
2015 年，ResNet 横空出世，一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖，而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去，这一论文的被引量已超 40000 次.。
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
注意：此代码全部为TensorFlow1版本。 查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
工服穿戴检测联动门禁开关算法通过yolov8深度学习框架模型，工服穿戴检测联动门禁开关算法能够准确识别和检测作业人员是否按照规定进行工服着装，只有当人员合规着装时，工服穿戴检测联动门禁开关算法会发送开关量信号给门禁设备，使门禁自动打开。工服穿戴检测联动门禁开关算法YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，工服穿戴检测联动门禁开关算法的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。根据YOLO的设计，输入图像被划分为 7x7 的网格（grid），输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把工服穿戴检测联动门禁开关算法 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。如下图所示，比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。
看到这个标题，很多朋友肯定按捺不住要说「不是吧，又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题？」，还要附带狗头。我也很无奈啊，想码字奈何没硬货，只能东摘西抄了。不过呢，本文还是和其他相同主题有不同的内容，相信能给大家一点收获~
深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。
本篇文章将对mxnet的BatchNorm操作进行详细说明, 源码见src/operator/batch_norm-inl.h. 现将源码batch_norm-inl.h.及注释贴上. 源码的注释都是笔者自己写的, 有分析不对的地方网各位读者加以指正. 以后的BN层, 全连接层, 卷积层, 池化层, Dropout层只把层的参数部分, 前向传播和反向传播部分贴上.
城市内涝积水监测预警系统通过yolov8网络深度学习框架，算法一旦识别到道路出现积水，城市内涝积水监测预警系统会立即发出预警信号。并及时通知相关人员。城市内涝积水监测预警系统检测速度非常快。标准版本的可以每秒处理 45 张图像；城市内涝积水监测预警系统的极速版本每秒可以处理150帧图像。这就意味着 可以以小于 25 毫秒延迟，实时地处理视频。对于欠实时系统，在准确率保证的情况下，YOLO速度快于其他方法。
AlexNet由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计，模型名字来源于论文第一作者的姓名Alex。该模型以很大的优势获得了2012年ISLVRC竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+，自那年之后，深度学习开始迅速发展。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。事实上，我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机，将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次，我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针，本文包含相当复杂的数学方程，但是，你也不必为自己不喜欢线性代数和微积分而沮丧。我的目标并不是让你记住这些公式，而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。
来源：AI蜗牛车、极市平台本文约9200字，建议阅读10+分钟本文为你简要介绍几种常见的CNN优化方法，并分享相关经验。 作者丨黎明灰烬来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782 引言 卷积（Convolution）是神经网络的核心计算之一，它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富，计算复杂，神经网络运行时大部分时间都耗费在计算卷积，网络模型的发展在不断增加网络的深度，因此优化卷积计算就显得尤为重要。 随着技术的发展，研究人员提出了多种优化算法
视觉社区见证了自注意力和 Transformer 的盛行。Transformer 在自然语言处理方面的成功推动了其视觉识别变体的创建。视觉 Transformer （ViT）具有很强的全局感受野表示能力。然而，它需要对大型专有数据集进行预处理。当用少量图像进行训练时，它的表现令人不满意，需要更好的训练配置或架构设计。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，汇聚层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN汇聚层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
疫情在家的这段时间，系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思」。
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量Tensor对象中，所有的运算操作都是基于张量进行的
【GiantPandaCV导语】在CNN的训练中，权重初始化是一个比较关键的点。好的权重初始化可以让网络的训练过程更加稳定和高效。本文为大家介绍了kaiming初始化以及详细的推导过程，希望可以让大家更好的理解CNN初始化。
本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。
如果我们把图像中的像素点顺序排列作为输入层神经元的值，对于28×28像素的图像，输入神经元有28×28=784个。但是用这种全连接的网络去做图像分类是很奇怪的，因为它没有考虑图像的空间结构（局部特征），它相同看待那些相距很近和很远的像素，这是不好的。
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上，A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS，这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。
前面我们对Paddle做了个大致的介绍，这一次我们来详细学习一下cv相关函数的使用
在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识。
本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
