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沙龙
1
回答
如何在tensorflow中实现区域兴趣
池
层?
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
artificial-intelligence
当涉及到来自功能图的ROI
池
时,我被卡住了。我知道这里可以使用
双线性
采样,但它可能对端到端训练没有帮助。如何在tensorflow中实现此ROI
池
化
层?
浏览 5
提问于2018-08-18
得票数 0
1
回答
将1x1xn全局平均
池
输出扩展到输入映射HxWxn的大小
python
、
pytorch
我试图重新创建本文中的模型:BiSeNetV2有一个称为上下文嵌入块的模块,其中使用全局平均
池
来使用剩余连接将全局信息嵌入到特征映射中。在本文提供的图中,在全局
池
和1x1卷积之后,它提到了我从另一篇论文中追溯到这一理念的广播操作。我的问题是:使用
双线性
更新抽样是否有意义,或者这种操作是否会产生与我所想的不同的输出?此外,如果我使用
双线性
上采样,我应该如何选择比例因子,以适应不同的输入大小?
浏览 0
提问于2022-05-12
得票数 0
1
回答
什么时候度量矩阵的Frobenius范数是有用的?
machine-learning
、
linear-algebra
在深度学习的第2.5节中,作者回顾了向量和矩阵大小的一些度量。例如,他们给出了Frobenius范数的例子,它类似于矩阵的L2范数。这是一个在学术界更多使用的指标吗?
浏览 0
提问于2020-07-30
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2
回答
如何在不影响图像特征的情况下降低图像(276*276-> 48*48)的分辨率
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
image-recognition
我有一张分辨率为276美元*276美元的图片。我创建了一个卷积神经网络,它接受48美元*48美元的图像。所以,我想把276*276美元的图片调整到48*48美元,而不减少数据中的任何功能。有人能帮我解决这个问题吗?这样我就可以将调整大小的图像作为输入发送到我的CNN模型了吗?
浏览 0
提问于2018-06-17
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1
回答
关于膨胀卷积与带填充的最大
池
的关系
deep-learning
、
conv-neural-network
、
convolution
、
image-segmentation
在它中,他们建议使用扩展卷积来获得全局上下文,而不是最大
池
/下采样,因为
池
会缩小您的图像,而扩展卷积不会。,我的第一个问题是:,它们修改VGG16并删除最后两个最大
池
层,但它们将其他3个max
池
层留在其中。为什么他们不只是删除所有的最大
池
层?计算效率?这不是会导致更小的图像吗?如何将其扩展到原来的大小,
双线性
插值? 我们还删除了中间特征图的填充。中间填充被用于原始分类网络,但在密集预测中既没有必要也没有正当理由。
浏览 5
提问于2017-11-12
得票数 5
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2
回答
如何在应用ROI Align后计算特征图,如Mask RCNN论文中所述?
deep-learning
、
mask
、
roi
我正在浏览给定的掩码RCNN的幻灯片,但在应用感兴趣区域对齐后无法计算特征图,如下图所示,论文和幻灯片提到使用
双线性
插值,但我不知道如何在给定的图像中做到这一点。谢谢
浏览 3
提问于2018-04-14
得票数 2
1
回答
使用scipy.interpolate.griddata时意外的结果
python
、
scipy
、
interpolation
当我需要用Python内插数据时,我通常使用C中数值食谱中的
双线性
和双三次例程的实现(W.H. Press,1992)。主要的原因是我没有得到我所期望的。我能看到的一个解释是,我计算双三次函数中的导数的方式,但这并不能解释两种
双线性
方法之间的差异。
浏览 1
提问于2018-03-09
得票数 1
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1
回答
Swift中的
双线性
插值
ios
、
swift
、
bilinear-interpolation
我得到的结果是非常像素
化
的。为了使输出更平滑,我需要实现
双线性
插值。任何帮助都将不胜感激。 谢谢。
浏览 10
提问于2017-12-18
得票数 0
1
回答
如何确定
双线性
映射是否满足XDLIN?
encryption
、
elliptic-curves
、
pairings
设\{(q, G_1, G_2, G_T, e: G_1 \times G_2\to G_T)_s\}是安全参数s参数
化
的
双线性
群族。利用椭圆曲线的Tate对和Ate配对构造
双线性
映射。但是,我不清楚如何确定一个
双线性
群族是否满足XDLIN。XDLIN假设是否适用于使用Barreto-Naehrig曲线生成的
双线性
映射?
浏览 0
提问于2023-04-11
得票数 2
1
回答
在商业产品中使用基于配对的密码技术安全吗?
elliptic-curves
、
pairings
、
standards
我的发现没有显示出任何标准
化
(NIST,FIPS?)基于配对的密码学。这是否意味着将基于配对的密码学(
双线性
组)合并到商业产品中是个坏主意?
浏览 0
提问于2017-05-12
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1
回答
有没有可能在MATLAB中使用插值而不调整图像大小?
matlab
、
image-processing
、
interpolation
现在我想做一个
双线性
插值,像
双线性
插值一样使用邻域来找出新的像素值。但是,我不想调整图像的大小(MATLAB只能使用resize函数进行
双线性
插值)。有没有可能在MATLAB中进行
双线性
插值而不调整大小?我读到使用
双线性
核的卷积可以解决这个问题。你知道这是哪个内核吗?可以做我想做的事吗?
浏览 1
提问于2017-09-01
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2
回答
放大位图图像的
双线性
插值
c++
、
image-processing
、
cuda
、
interpolation
、
image-resizing
我是一名学生,我的任务是通过调用CUDA中的并行性来优化图像的
双线性
插值。有没有人可以帮助我链接到一维阵列上现有的
双线性
插值算法?或者链接到使用
双线性
和双三次插值缩放图像的开源图像处理库?
浏览 0
提问于2012-01-11
得票数 7
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1
回答
当原图像放大到n次时,如何利用
双线性
插值对图像进行大小调整,其中n不是整数。
image
、
image-processing
、
bilinear-interpolation
我最近学习了
双线性
插值,根据Wiki的描述,我认为
双线性
插值只能用于整数因子放大,例如,给定4x4分辨率的图像时,
双线性
插值只能扩展到8x8,12x12,16x16.等等,但不能扩大到9x9,13x13如果不正确,如何通过
双线性
插值将其扩大到n倍,其中n不是整数?
浏览 5
提问于2017-02-24
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3
回答
何时需要
双线性
映射的复合序群,以及何时为素数阶?
group-theory
、
pairings
为什么我们需要复合序的
双线性
群?与素数序组相比,复合序群的特殊安全性是什么?换句话说,我们什么时候需要
双线性
映射的复合序群,以及当素数阶?
浏览 0
提问于2012-09-26
得票数 9
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1
回答
自动车牌识别的边界消除
python
、
image-processing
、
computer-vision
我正在做一个ALPR系统,从二值
化
的部分图像赋予了一个边界,以阻止OCR获得正确的值。 如何删除黑色边框而只获取字符?这是输入:这就是图像的质量。
浏览 2
提问于2018-03-19
得票数 2
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2
回答
如何在Android中使用双三次插值在画布上绘制和缩放位图?
android
、
drawing
、
resize
、
bitmap
、
bicubic
我可以使用canvas.drawBitmap(bitmap,null,destRect,null);但如果源图像明显小于目标矩形,则会产生较差的质量,因为结果是像素
化
的。如何使用
双线性
或双三次重采样绘制位图? 任何帮助都会很感谢,谢谢。
浏览 3
提问于2010-03-26
得票数 17
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2
回答
如何才能在不进行像素
化
的情况下提高图像的分辨率?
java
、
image-processing
我想知道是否有算法可以在没有明显像素
化
的情况下将100x70图像放大到200x140?这些图像可能是照片,也可能包含文本或徽标。
浏览 2
提问于2012-03-28
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1
回答
双线性
映射累加器的缺点是什么?
rsa
、
elliptic-curves
、
accumulators
双线性
映射累加器[1]比RSA累加器[2]效率高,但是与RSA累加器相比,您知道
双线性
映射累加器有什么缺点吗?
浏览 0
提问于2020-02-03
得票数 4
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1
回答
在CPU上模拟OpenGL纹理映射用于重投影
c++
、
opengl
、
graphics
、
texture-mapping
、
uv-mapping
我正在尝试用UV gBuffer编码纹理重投影(这是一个包含在该像素处映射所需的UV值的纹理)。第一个图像(黑/黄/红/绿)是UV gBuffer,它代表uv值,第二个是漫射通道,第三个是期望的结果。绘制一个简单的矩形,并使用此伪代码作为分段着色: 返回float4(终色,0);
浏览 1
提问于2015-02-05
得票数 0
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1
回答
为什么不为高度映射组合
双线性
映射?
elliptic-curves
、
pairings
我知道密码学中唯一使用的多线性映射是
双线性
映射,而更高的多线性映射是不“已知”的。为什么
双线性
映射的合成不能产生更高的可用性映射?我认为密码学中多线性映射的主要特征是它的多重性以及非简并性和高效的可计算性,因此,尽管限制了一类非常小的多线性映射(由
双线性
映射组成的映射),但这三个性质仍然保留了下来。 我的假设是错的吗?有适当签名的
双线性
映射是否太难找到?我遗漏了什么?
浏览 0
提问于2023-04-22
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