MSDA 能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互，这些发现源自于对 ViTs 在浅层次上全局注意力中图像块交互的分析。...作者发现在浅层次上，注意力矩阵具有局部性和稀疏性两个关键属性，这表明在浅层次的语义建模中，远离查询块的块大部分无关，因此全局注意力模块中存在大量的冗余。...我们证明,在Van中提出的LSKA模块可以与标准LKA模块实现相似的性能,并导致计算复杂性和内存 footprints的降低。...这种机制在类似于自注意力的感受野中运行，同时避免了计算开销。 此外，我们提出的注意力机制受益于可变形卷积来灵活地扭曲采样网格，使模型能够适当地适应不同的数据模式。...根据流行的医学分割数据集（Synapse、NIH 胰腺和皮肤病变）上的领先方法对我们的模型进行的评估证明了其卓越的性能。这种机制在类似于自注意力的感受野中运行，同时避免了计算开销。
箭头表示范畴成员之间的关系，正式的名称叫做"态射"（morphism）。范畴论认为，同一个范畴的所有成员，就是不同状态的"变形"（transformation）。...通过"态射"，一个成员可以变形成另一个成员。 1.2 数学模型 既然"范畴"是满足某种变形关系的所有对象，就可以总结出它的数学模型。 ?...总之，在函数式编程中，函数就是一个管道（pipe）。这头进去一个值，那头就会出来一个新的值，没有其他作用。 二、函数的合成与柯里化 函数式编程有两个最基本的运算：合成和柯里化。...上图中，X和Y之间的变形关系是函数f，Y和Z之间的变形关系是函数g，那么X和Z之间的关系，就是g和f的合成函数g·f。 下面就是代码实现了，我使用的是 JavaScript 语言。...ap 函子的意义在于，对于那些多参数的函数，就可以从多个容器之中取值，实现函子的链式操作。 ? 上面代码中，函数add是柯里化以后的形式，一共需要两个参数。
1 Newton-Euler方程建模 Newton—Euler方程应用质心动量矩定理得到隔离体的动力学方程，在动力学方程中出现相邻体间的内力项，其物理意义明确，并且能表达系统完整的受力关系。...并且该方法能够实现递推，许多模型的规范化形式最终都是以该种模型出现，所以仍是目前用于柔性机械臂动力学分析和进行实时控制的主要手段。...Khalil等人对利用Newton-Euler方程建立柔性机械臂动力学方程能提高计算效率进行了研究； Boyer等人对利用Newton-Euler方程建立多连杆机械臂动力学方程进行了研究。...该方法可结合控制系统的优化进行综合分析，便于实现动力学分析向控制模型的转化。...Vakil 包括柔性关节的平面双连杆柔性机械臂 基于拉格朗日方程和假设模态法，对固定基座上的的柔性单连杆机械臂进行推导，然后把系统分成两个子系统：柔性杆、刚性关节子系统，柔性惯量子系统，计算系统模型
三维人脸变形前后的每个顶点都存在确定的映射关系，但在二维图像上这一关系却难以保证——胖瘦形变很可能会使得部分人脸边界区域从遮挡物（包括鼻子，脸颊）后浮现或者隐藏，导致简单通过变形前后三维人脸投影点建立的对应二维图像映射关系出现多种错误...该密集映射的建立首先借助变形前后三维模型存在映射关系这一特征，将形变前的二维人脸边界点逆投影至三维人脸模型上，与变形后三维人脸模型对应顶点的投影建立初始映射。...获得的密集映射关系最终将作为控制点用于形变原图像以符合变形后的人脸模型投影，并使用优化方程降低背景区域的扭曲。...，在视频中需要仔细观察靠近人脸附近的砖块，可以看到细微扭曲： 下图展示了非正脸场景下的变形情况： 下图展示了被轻微遮挡的结果，左图为原图，右图为变形后的相同帧： 下图展示被头发遮挡部分脸颊并出现头部姿态大幅度移动的情况...在 ACM TOG (Proc. of Siggraph)、IEEE TVCG 等国际重要学术刊物上发表论文 140 多篇。
范畴论认为，同一个范畴的所有成员，就是不同状态的"变形"（transformation）。通过"态射"，一个成员可以变形成另一个成员。...1.2 数学模型 既然"范畴"是满足某种变形关系的所有对象，就可以总结出它的数学模型。 所有成员是一个集合 变形关系是函数 也就是说，范畴论是集合论更上层的抽象，简单的理解就是"集合 + 函数"。...理论上通过函数，就可以从范畴的一个成员，算出其他所有成员。 1.3 范畴与容器 我们可以把"范畴"想象成是一个容器，里面包含两样东西。 值（value） 值的变形关系，也就是函数。...总之，在函数式编程中，函数就是一个管道（pipe）。这头进去一个值，那头就会出来一个新的值，没有其他作用。 二、函数的合成与柯里化 函数式编程有两个最基本的运算：合成和柯里化。...上图中，X和Y之间的变形关系是函数f，Y和Z之间的变形关系是函数g，那么X和Z之间的关系，就是g和f的合成函数g·f。 下面就是代码实现了，我使用的是 JavaScript 语言。
在第一种情况下，可以使用标准的2D卷积操作来实现编码器-解码器架构。在后一种情况下，必须使用球面卷积，因为域是球面的。 球面参数化和几何图像是最常用的参数化。然而，它们只适用于0属和盘状表面。...这个变形模型，如下图所示，已经在多个地方使用。假设形状X的顶点与模板X的顶点之间存在一对一的对应关系；形状X的拓扑结构与模板X的拓扑结构相同。 ?...上式的第二项可以看作是一个变形场，应用于平均形状的顶点V˜。学习可变形模型的一种方法是对一组干净的三维网格样本使用主成分分析（PCA）。...其中变形矩阵B∈Rn×m是一组多项式基，Φ是一个m×m矩阵，用于在FFD场中施加对称性，而∆是位移。 ? 自由变形的主要优点是不需要形状和模板之间的一一对应关系。...Kuryenkov[2]从数据库中检索与输入I最相似的三维模型，然后估算使其变形以匹配输入所需的FFD，而不是对球体或椭圆进行变形。
methods） 图像变形 Warping：图像变形是指将其中一幅图像的图像重投影，并将图像放置在更大的画布上。...FAST角点探测器应该满足以下要求： 检测到的位置要一致，对噪声变化不敏感，对同一场景的多幅图像不能移动。 准确;检测到的角点应该尽可能接近正确的位置。 速度;角落探测器应该足够快。...SURF在不变特征定位上十分有效和鲁棒 图像配准 在特征点被检测出来之后，我们需要以某种方式将它们关联起来,可以通过NCC或者SDD（Sum of Squared Difference）方法来确定其对应关系...单应性是两个空间之间的映射，常用于表示同一场景的两个图像之间的对应关系，可以匹配大部分相关的特征点，并且能实现图像投影，使一张图通过投影和另一张图实现大面积的重合。...基本上，我们可以简单地将所有输入的图像变形到一个平面上，这个平面名为复合全景平面。
因此，需要依赖数据的稀疏注意力来灵活地建模相关特征，这也孕育了在DCN中提出的可变形的机制。 然而，简单地在Transformer模型中实现 DCN 是一个重要的问题。...3.3 模型架构 在网络架构方面，模型“可变形注意变换器”与PVT等具有相似的金字塔结构，广泛适用于需要多尺度特征图的各种视觉任务。...可以看到，由于建模随机依赖关系的灵活性，DAT在大型目标上实现了对其（高达+2.1）的改进。小目标检测和实例分割的差距也很明显（高达+2.1），这表明DATs也具有在局部区域建模关系的能力。...从表6中的第6行和第7行也可以看出，模型可以在前两个阶段适应不同的注意力模块，并取得有竞争的结果。SRA在前两个阶段的模型在65%的FLOPs上比PVT-M高出0.5倍。...在左边一列中，变形的点被收缩成两个目标长颈鹿，而其他的点则是保持一个几乎均匀的网格和较小的偏移量。 在中间的一列中，变形点密集地分布在人的身体和冲浪板中。
通过这个方法，就可以避免原来方法对语义信息的破坏，很好地保留patch中的语义信息。 DePatch模块可以作为一个即插即用的模块，嵌入到不同的Transformer结构中，以实现端到端训练。...这种“hard” patch分割方法可能会带来两个问题： 1）图像中对象的局部结构被拆分 。（一个固定的patch很难捕获完整的与对象相关的局部结构，因为对象在不同的图像中具有不同的尺度。...如上图a所示，老鹰的尾巴、头等局部结构都被拆分到了不同patch中） 2）不同图像之间的语义不一致性 。（不同图像中的同一对象可能有不同的几何变化（缩放、旋转等）。...具体实现上，DePatch模块能够根据输入的视觉特征，学习每个patch的偏移（offset）和大小（scale），从而生成可变形的patch（如上图b所示）。...5 总结 本文介绍了一种用于Patch分割的可变形模块DePatch，避免了以前方法分Patch时对模型性能造成的损失。它促使模型从对象相关区域提取Patch信息，使模型对几何变形更加鲁棒。
2.图像采集方式 ①Multi-view Analysis: 多视图配准 同一物体在同一场景不同视角下的图像配准。 从多个视角捕获相似对象或场景的图像，以便获得扫描对象或场景的更好表示。...在医学图像中，通过在患者身上固定标记物或向体内注入显影物质以获得在图像上的确定的标记点，称为外部特征点。 ③基于不同装置成像坐标的配准 7....； 应用相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索，寻找最大相关点，从而求解出变换模型中的未知参数； 将待配准图像按照变换模型对应到参考图像中，实现图像间的匹配。...2.Feature matching: 特征匹配 该步骤基本建立在对待配准图像与在参考图像中检测到的特征之间的对应关系上。...映射函数的选择，取决于图像采集过程和预期图像变形的先验知识。在没有任何先验信息的情况下，必须确保模型的灵活性。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...于是在Inception网络中，作者提出利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。...—ShuffleNet 在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的...—SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？...offset的过滤器，这样实际增加的计算量是相当少的，但能实现可变形卷积核，识别特征的效果更好。
因此，需要依赖于数据的稀疏注意力来灵活地对相关特征进行建模，从而导致首先在 DCN [9] 中提出可变形机制。 然而，在 Transformer 模型中实现 DCN 是一个不简单的问题。...在两个连续的阶段之间，有一个步长为 2 的非重叠 2×2 卷积，对特征图进行下采样，将空间大小减半并将特征维度加倍。...在分类任务中，该研究首先对最后阶段输出的特征图进行归一化，然后采用具有池化特征的线性分类器来预测对数；在对象检测、实例分割和语义分割任务中，DAT 在集成视觉模型中扮演主干的角色，以提取多尺度特征。...该研究在 ImageNet-1K 数据集上对该模型进行 300 个 epoch 的预训练，并遵循 Swin Transformer [26] 中类似的训练策略来公平地比较该方法。...当在两阶段检测器（例如 Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN）中实现时，DAT 模型在不同尺寸的 Swin Transformer 模型上实现了一致的改进，如下表 4 所示。
还记得黄教主的那段炫酷舞蹈吗，和迈克尔·杰克逊一样舞出太空步！ 当然，教主没有真的在跳舞，只是录了一段普通的视频。...传统上讲，要实现这样的转换，需要在源-目标模型对的模型上手工标注关键对应点，或是需要成对的模型输入用以训练转换算法。 然而，手工标注费时费力，而且在真实应用场景中，也难以能找到成对匹配的两种模型库。...研究人员表示，“这项工作提出了第一个全自动的、不需要成对模型训练的模型自动变形传播算法。” 现实世界中广泛存在的“模仿”行为，在某种意义上就是变形传播。...相对于图像，三维网格模型是更不规则的数据结构，该方法通过一种可以表示大尺度三维模型变形的ACAP特征对三维模型进行特征提取，之后在此特征上用VAE降维，用以更紧凑地表示三维模型。...基于三维网格数据的VAE网络将三维模型的变形规律映射到一个规则的隐空间，并通过上述VC-GAN来建立隐空间上的映射关系，进而可以进行全自动变形传播，同时基于ACAP特征的VAE的引入，也使得生成的三维模型具有更好的细节和更加真实的效果
检测器通过特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，简称FPNs）来学习多尺度特征，即不同尺度的人会学到不同层次的特征，从而实现目标检测对尺度的不变性。...换而言之，某种特征图只能预测某种大小的行人，而注册集（Gallery Set）中同一个行人拥有不同的大小，导致行人搜索不够准确，或者说最终输出的特征对ReID问题而言不够鲁棒。...该设计会对检测结果有略微影响，但却对ReID任务有很大帮助，因此可以更好地平衡这两个任务间的关系。 2....图4 基准实验结果 1）基准实验：图4展示了本文算法在基准模型（Baseline）基础上的提升。可以看到，不同对齐策略对最终搜索精度都有着积极的影响。 ?...图5 可变形卷积可视化结果 另外，可变形卷积所学习到的采样位置也在图5中可视化了出来。可以看到经过可变形卷积操作，大多数采样点均集中在人体身上。 ?
假设Oxy在u、v坐标系中的坐标为()，每一个像素在x轴与y轴方向上的物理尺寸为宽dx mm，高dy mm，则图像中任意一个像素的索引坐标与物理坐标满足下面的换算关系： 上面的这个方程组，分成了单独两个公式来写...外围的知识都介绍完了，好，我们现在正式开始介绍针孔模型。如图6-22左边所示，空间上任何一点P在图像上的投影位置p为光心O与P点的连线OP与图像平面的交点，这种关系也被称为中心射影或透视投影。...我们在6.3.2节可以知道，在一般的立体视觉方法中，只需知道摄像机的内参数，以及用极线（Epipolar Line）描述的双摄像机相对位置就足够了。 下面我们对极线进行介绍。...如图6-24所示，用两个摄像机同时获得两张图像I1与I2。如果p1和p2是空间同一点P在两张图像上的投影点，我们称p2为p1的对应点，反之亦然。...单应矩阵H的一个典型应用就是对射影变换导致的图像变形进行矫正：我们只需先从变形图像中指定共面的4个点，对其手工矫正后得到4个新的点，于是就可求解出单应矩阵H了，最后对变形图像的所有点应用单应变换H进行自动矫正
为了划分表格和列区域，该模型使用了表格检测和表结构识别这两个目标之间的依赖关系。然后，从发现的表格子区域中，进行基于语义规则的行提取。...首先使用Faster R-CNN网络来实现粗表格识别和角定位。然后，使用坐标匹配来对属于同一表格的那些角进行分组。不可靠的边同时被过滤。最后，匹配的角组微调并调整表格边框。...，可以在任何对象检测模型之上实现。...从对所提出方法的广泛评估中可以明显看出，为自然场景中目标检测而开发的深度架构辅以可变形特性可以全面优于非变形的方法。...可变形的DETR在体系结构中引入了可变形的卷积，这允许更灵活的对象形状建模和更好地处理不同尺度的对象。这可以提高性能，特别是在小物体上，并在训练过程中更快地收敛。
但题主有个疑问是，如果分组卷积是分在不同GPU上的话，每个GPU的计算量就降低到 1/groups，但如果依然在同一个GPU上计算，最终整体的计算量是否不变？...于是在Inception网络中，作者提出利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。...，大家可以结合下面的评论进行思考。 六、卷积操作时所有通道都只能用同一个过滤器吗？-DepthWise操作 ?...-ShuffleNet 在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的...offset的过滤器，这样实际增加的计算量是相当少的，但能实现可变形卷积核，识别特征的效果更好。
编码器模块的主要功能是学习白细胞图像的全局特征。 通过集成多尺度可变形自注意力模块，模型可以学习白细胞图像在不同尺度下的全局特征。...Deformable Self-attention Module 变形自注意力模块主要由两个组成部分构成：偏移模块和注意力模块。接下来，将对它们的各自实现进行全面描述。...解码器在建立各种检测到的特征表示之间的关系以及确定目标的准确位置和类别方面起着关键作用。如图1所示，解码器每一层由两个组件组成：自注意力特征提取模块和交叉注意力特征提取模块。...MFDS-DETR模型在白细胞检测数据集上的结果如表3所示。提出的MFDS-DETR模型在WBCDD数据集上实现了79.7%和97.2%的AP和 AP_{50} ，分别。...为了进一步评估模型的泛化能力，作者在LISC和BCCD数据集上对模型进行了相同的实验。如表4和表5所示，模型在LISC数据集的 AP 和 AP_{75} 方面表现优越。
以同一场景拍摄而成的两幅图像为例。假如实际的三维世界点P在两幅图像中分别对应着P1和p2两个二维图像点。图像配准要做的就是找到P1和P2的映射关系，或者p1、p2跟P的关系。...（6）图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。...图像配准是寻找在不同时间点、不同的视角下或由不同传感器拍摄的关于同一场景的两幅图像或多幅图像之间的空间变换关系，并对其中的一幅或多幅进行匹配和叠加的过程。...，并选用最优的搜索策略；应用相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索，寻找最大相关点，从而求解出变换模型中的未知参数；将待配准图像按照变换模型逐像素一一对应到参考图像中，实现图像间的匹配。...图像特征的检测与描述图像特征的分辨需要经过图像特征的检测和描述两个步骤。图像特征检测是在图像上对特征进行区分，图像特征描述则是对特征进行表达。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
