卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个学物理出身的人，一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释（也就是背后的“物理”意义），就觉得少了点什么，觉得不是真的懂了。
作者：palet https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
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这个公式和概率论中的概率函数表达式很相似，只不过这个概率是由两个函数组成，也可以理解成是一个新的事件由两个独立事件组合而成，这样一来，卷积的意义就很明显了，它代表了一个事件（函数）在另一个事件（函数）的影响下的概率（积分变化）。
https://github.com/GYee/CV_interviews_Q-A
一场完美的交响乐演出，指挥家需要充分结合每位演奏者和乐器的特点，根据演奏曲目把控节奏，才能将曼妙的音符传送到所有听众的耳中。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。 这个新卷介绍了各种VLSI(非常大规模集成)的DSP滤波器、语音滤波器和图像滤波器架构，详细介绍了它们的关键应用，并讨论了VLSI设计、模型和架构中使用的不同方面和技术，以及更多。该卷探讨了主要的挑战，旨在开发紧凑和准确的实时硬件架构设计。 超大规模集成电路的知识对于理解当今工程的硬件前景是必要的。它是通过将数百万个MOS晶体管集成到一个芯片上来创建集成电路的过程，这是需要高效、无误和低功耗算术运算的手持便携式电池驱动
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞
本文介绍了 Lena 图像在数字图像处理领域的历史背景和应用。Lena 图像已经成为数字图像处理界的标准测试图像，被广泛用于图像压缩、图像处理算法的研究和开发。Lena 图像来源于 1972 年 11 月的花花公子杂志封面，由瑞典模特 Lena Soderberg 的一张裸体照片经过数字化处理后得到。Lena 图像在图像处理领域具有重要的作用，被广泛用于测试和评估图像处理算法和压缩技术。
从本篇开始，将进入到深度学习的计算机视觉领域，在此之前有必要对传统 图像处理方法做个回顾。
1. 神经网络与卷积神经网络 先来回忆一下神经网络的结构，如下图，由输入层，输出层，隐藏层组成。每一个节点之间都是全连接，即上一层的节点会链接到下一层的每一个节点。 卷积神经网在神经网络的基础上有
开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf
卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Local Receptive Fields）、共享权值(Shared Weights）、池化（Pooling)。 （1）局部感受野。对于全连接式的神经网络，图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，造成大量的计算量，而卷积神经网络则是把每一个卷积核的点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数量。 （2）共享权值。在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。 卷机的原理和各种卷积的变种在之前的文章里提过。（深度学习系列（一）常见的卷积类型）
今天是2021年的2月2日，可以说我把一件压在心底很久的一件事做了，今天我用代金卷买了4个月的云服务器，申请了备案，并且配置了MYSQL，有兴趣的可以往下看看，如果是奔着标题来了的，可以直接看下面。
(2)Default prompt:由于Stable diffusion本质上是用prompt训练的，空字符串可能是模型的一个意外输入，如果没有提供prompt，SD倾向于生成随机纹理。更好的设置是使用无意义的prompt，如“一张图片”、“一张漂亮的图片”、“一张专业的图片”等。在设置中，使用“专业、详细、高质量的图像”作为默认prompt。
2017年10月，在获得40亿美元融资后，美团点评CEO王兴表示会将业务重心放在无人配送和人工智能上。
EdgeView 4是一款Mac电脑上的图像浏览和编辑软件。它支持多种格式的图片文件，包括JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF等，并提供了许多实用的功能，如缩放、裁剪、旋转、调整亮度、对比度等。此外，EdgeView 4还具有批量处理功能，可快速处理大量的图片文件，节省用户的时间。同时，它还支持将多张照片合并成一张，从而方便用户制作拼贴效果的照片和自定义墙纸等。总之，EdgeView 4是一款功能强大、易于使用的图像处理软件，适用于需要处理大量图片的个人和专业用户。
现在人工智能很火，但是它的数学门槛让很多人都望而却步，今天这篇文章就以很通俗的语言来讲解了卷积，希望对大家有所帮助。
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
来源：机器之心 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文提出了一种端到端的神经网络架构 ControlNet，该架构可以通过添加额外条件来控制扩散模型。 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提
卷积（convolution）现在可能是深度学习中最重要的概念。靠着卷积和卷积神经网络（CNN）,深度学习超越了几乎其它所有的机器学习手段。 这篇文章将简要地概述一下不同类型的卷积以及它们的好处是什么
入门路线 1、首先在自己电脑上安装一个开源的框架，像Tensorflow、caffe这样的，先玩一下这个框架，把框架用起来 2、然后跑一些基础的网络，由浅入深 3、如果有条件的话，整个有GPU的电脑，GPU跑的要快很多，跟CPU比起来 详细点说，我认为可以按以下步骤去学习它： 第一个阶段： 1）、实现并训练只有一层的softmax回归模型用于手写数字图片分类； 2）、实现并训练含三个全连接层的模型用于手写数字图片分类； 3）、实现并训练含三个卷基层+池化层的模型用于手写数字图片分类； 阶段目
用卷积神经网络分类（全卷积网络FCN），与普通CNN网络不通的是，FCN的分类层是卷积层，普通网络为全连接层。方法介绍如下： 最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络（CNN）为每个像素分配一个初始类别标签。卷积层可以有效地捕捉图像中的局部特征，并以层级的方式将许多这样的模块嵌套在一起，这样 CNN 就可以试着提取更大的结构了。通过一系列卷积捕捉图像的复杂特征，CNN 可以将一张图的内容编码为紧凑表征。 但为了将单独的像素映射给标签，我们需要将标准 CNN 编码器扩展为编码器-解码器架构。在这个架构中，编码器使用卷积层和池化层将特征图尺寸缩小，使其成为更低维的表征。解码器接收到这一表征，用通过转置卷积执行上采样而「恢复」空间维度，这样每一个转置卷积都能扩展特征图尺寸。在某些情况下，编码器的中间步骤可用于调优解码器。最终，解码器生成一个表示原始图像标签的数组。
本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
JS 是一门单线程的编程语言，这就意味着一个时间里只能处理一件事，也就是说JS引擎一次只能在一个线程里处理一条语句。
机器之心报道 机器之心编辑部 通过「添加额外条件」来控制扩散模型，斯坦福大学最新的一项研究让图生图效果更上了一层楼。 随着大型文本 - 图像模型的出现，生成一幅吸引人的图像已经变得非常简单，用户需要做的就是动动手指输入简单的 prompt 就可以。通过一系列操作得到图像后，我们不免又会产生这样几个问题：基于 prompt 生成的图像能够满足我们的要求吗？我们应该构建怎样的架构来处理用户提出的各种要求？在特定任务中，大型模型是否还能保持从数十亿张图像中获得的优势和能力？ 为了回答这些问题，来自斯坦福的研究者
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。 为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOL
作者：张旭 编辑：王抒伟 算了 想看多久看多久 零 参考目录： 一、卷积层 1.CNN中卷积层的作用 2.卷积层如何工作 3.AlexNet中的卷积层 二、池化层与激活层 1.池化层 2.激活层 三、全连接层 1.全连接层的作用 2.AlexNet中的全连接层 四、Softmax层 1.Softmax的作用 2.AlexNet中的Softmax
在这篇简短的文章中，我将解释一种加速 Web 应用程序的常用方法。它涉及将任务从主线程中移开并将它们放在队列中以进行异步处理，使用队列单独组织和处理这些任务。
现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。
【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。 第二点，Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中
先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。
同时，我截取Caffe中的deeplabv1中的prototxt的网络结构可视化图：
选自arXiv 作者：Richard Zhang等 机器之心编译 参与：李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型，并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接：https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中，一直存在两种
在现有的网络结构设计指导下，似乎卷积层后跟一个池化层下采样，已经是一个准则。我们重新思考了现有SOTA网络，并得出结论最大池化层是能被卷积层给替代。我们设计了一系列小网络，并提出了一种新的「反卷积方法」来去可视化CNN学习到的特征
作者在文章开头先对当前大型text-to-image model提出了疑问：这种基于提示的控制是否满足我们的需求？例如在图像处理中，考虑许多具有明确问题公式的长期任务，这些大型模型能否被应用于促进这些特定任务？我们应该建立什么样的框架来处理广泛的问题条件和用户控制？在特定任务中，大型模型能否保持从数十亿图像中获得的优势和能力？
哈喽，大家好，我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中，我们需要对物体进行边缘检测，而且是越精准越好。那么，OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢？
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