简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用。 基础广播 正常情况下，两个数组需要进行运算，那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以。...下面的例子和上面的例子是等价的，Numpy会自动将b进行扩展。 NumPy足够聪明，可以使用原始标量值而无需实际制作副本，从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x
面向多通道的 2D 卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的 3 个通道上。...看待 2D 卷积的另一个角度：将这个过程视作将一个 3D 过滤器矩阵滑动通过输入层。注意，这个输入层和过滤器的深度都是相同的（即通道数=卷积核数）。...和对 2D 区域中目标的空间关系进行解码的 2D 卷积相似，3D 卷积也可以描述 3D 空间中目标的空间关系。...我们在 2D 卷积中分别使用 3 个卷积核（每个过滤器的大小为 3 x 3 x 1），而不使用大小为 3 x 3 x 3 的单个过滤器。...第一个过滤器组对输入层的红色部分做卷积；第二个和第三个过滤器组分别对输入层的绿色和蓝色部分做卷积。每个过滤器组中的卷积核深度仅为输入层整个通道的 1/3。
面向多通道的 2D 卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的 3 个通道上。...看待 2D 卷积的另一个角度： 将这个过程视作将一个 3D 过滤器矩阵滑动通过输入层。注意，这个输入层和过滤器的深度都是相同的（即通道数=卷积核数）。...和对 2D 区域中目标的空间关系进行解码的 2D 卷积相似， 3D 卷积也可以描述 3D 空间中目标的空间关系。...我们在 2D 卷积中分别使用 3 个卷积核（每个过滤器的大小为 3 x 3 x 1），而不使用大小为 3 x 3 x 3 的单个过滤器。...第一个过滤器组对输入层的红色部分做卷积；第二个和第三个过滤器组分别对输入层的绿色和蓝色部分做卷积。每个过滤器组中的卷积核深度仅为输入层整个通道的 1/3。
三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵： 现在我们来思考一个问题，如果已知一系列3D点和其对应的2D图像点，如何通过上述模型求得相机矩阵P，进而求得相机的内参...我想告诉你的是，在应用DLT算法时应该首先对2D点和3D点的坐标值进行归一化变换，并在计算完成后做一些反变换，才能得到最佳的结果。...1.4 完整的DLT求解过程 回到投影公式，公式的左、右分别有2D点坐标和3D点坐标。...情况1：如果所有3D点的深度变化不大（例如同一个标定板上的点），我们采用和2D点归一化类似的方法，计算有一个相似变换U(由平移和缩放组成），将所有3D点Xw变为X'=UXw，达到如下目的 变换后所有3D...1.7 实施方案及小结 本节我们介绍了直接线性变换法DLT, 它通过已知的3D2D点对来求得相机矩阵，进一步分解得到相机的内参数K和外参数R、t。如何获取3D-2D点对信息呢？
利用各个电极的空间位置信息，我们 \mathbf{S}^T_t 将变换成2D时间平面图 \mathbf{M}^T_t\in\mathbb{R}^{H\times W} , H 和 W 分别为2D平面图的高与宽...2D空间注意力矩阵。...每个3DCM由若干个密集连接的伪3D卷积组成。频-空流中的3DCM结构如图所示。 密集连接：3DCM中采用了密集连接机制。...**伪3D卷积：**传统的3D卷积核为 k\times k\times d ，其中 k 为卷积核在空间维度的边长、 d 为频/空维度的长度，而传统3D卷积的计算开销较大。...为了减少计算开销，伪3D卷积将传统的 k\times k\times d 的3D卷积核分解为了等价于空域上2D卷积的 k\times k\times1 卷积核的与时/频域上的1D卷积的 1 \times
张量为例，简单分析当 as_tuple = False 时的 nonzero 函数，此时的 2D 输入张量为： 2D 输入张量可以看成大家熟悉的矩阵，通过矩阵中的行和列可以索引矩阵中任意元素，此时矩阵中有...比如对于一个非零元素个数为 4 的 3D 输入张量来说，输入张量的维度为 3 且一共有 4 个非零元素，因此 nonzero 函数返回的是一个形状为 (4 x 3) 的 2D 张量； 2....，而 1D 张量中的每个元素值表示输入张量中的非零元素在该维度上的索引。...此时 nonzero 函数返回的元组为 (tensor([0, 1, 1]), tensor([1, 0, 1]))，元组中的两个 1D 张量分别对应矩阵的行和列： 对应矩阵行的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中...的 1D 张量 torch.tensor([0, 1, 1]) 和 torch.tensor([1, 0, 1])，元组中的每 1D 张量对应输入张量的一个维度，而每个 1D 张量的元素值分别对应输入张量中非零元素在对应维度上的索引
，即网络如何朝着正确的方向前进。...，不是一维数组，也称为0D张量 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系 形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...图像：4D张量形状为(样本, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 视频：5D张量，形状为(样本, 帧数, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 张量计算 逐元素计算 遍历整个张量，每个元素进行计算，如张量的加法运算...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值
在2D卷积中，卷积核在图片上沿着宽和高两个维度滑动，在每次滑动过程时，对应位置的图像元素与卷积核中的参数进行乘加计算，得到输出特征图中的一个值。...3D卷积在结构上较2D卷积多了一个维度，2D卷积的尺寸可以表示为$k_h\times{k_w}$ ，而3D卷积的尺寸可以表示为$k_h\times{k_w}\times{k_d}$ 。...图片 图2 3D卷积示意图 2.2 3D卷积应用示例 3D卷积的主要应用就是视频理解和医疗图像领域。 在视频理解任务中，$k_d$ 就代表了时间维度，也就是每个3D卷积核处理的连续帧数。...图片 图3 3D CNN网络结构 由于该模型使用了3D卷积，使得其可以从空间和时间的维度提取特征，从而捕捉从多个连续帧中得到的运动信息。...$Y$ ，那么向量$X$ 和向量$Y$ 的尺寸就分别是$16\times{1}$ 和$4\times{1}$，可以分别用如下公式表示： $$ X=\left\begin{array}{ccc} x1 \
这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。这个3D 过滤器仅沿两个方向移动（图像的高和宽）。这种操作的输出是一张2D 图像（仅有一个通道）。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...空间可分卷积 空间可分卷积操作的图像是2D空间维度，即高和宽。从概念上看，空间可分卷积是将一个卷积分解为两个单独的运算。...空间维度（即高度和宽度）会变小，而深度会增大。 用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...现在我们可以降低空间维度了，但深度还是和之前一样。 深度可分卷积——第一步：我们不使用 2D 卷积中大小为 3×3×3 的单个过滤器，而是分开使用 3 个核。每个过滤器的大小为 3×3×1。
04 计算机系统如何实现立体视觉 我们需要估计每个点的深度，从而从二维图像中生成三维图像。...方向向量上的所有点都是候选源。由于两个向量只能在一个唯一的点上相交，我们将交点视为源点。 在上图中，左图和右图的方向向量（分别为 和 ）在单个源点 处相交。...相机矩阵表示相机从3D场景到2D图像空间的投影函数的参数。三角测量方法的输入是检测到的图像点（ 和 ）的齐次坐标以及左右相机的相机矩阵。 三角测量方法的输出是一个以齐次表示的3D点。...这意味着各种方法在计算时间和过程复杂性方面可能有所不同。中点法、直接线性变换和本质矩阵是我们用于三角测量的常见数学工具。 6.2 视差图 视差是左右图像之间一个点的投影的水平位移。...立体图像的校正可以大大简化这个问题。通过这种转换，匹配点将位于同一水平线上，将2D立体对应问题转化为1D问题。这就是我们打破“维度诅咒”的方式。 块匹配算法是识别相关像素的基本方法。
这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。这个 3D 过滤器仅沿两个方向移动（图像的高和宽）。这种操作的输出是一张 2D 图像（仅有一个通道）。 很自然，3D 卷积确实存在。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...可分卷积有空间可分卷积和深度可分卷积。 1、空间可分卷积 空间可分卷积操作的是图像的 2D 空间维度，即高和宽。从概念上看，空间可分卷积是将一个卷积分解为两个单独的运算。...空间维度（即高度和宽度）会变小，而深度会增大。 ? 用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。...现在我们可以降低空间维度了，但深度还是和之前一样。 ? 深度可分卷积——第一步：我们不使用 2D 卷积中大小为 3×3×3 的单个过滤器，而是分开使用 3 个核。每个过滤器的大小为 3×3×1。
3d部分具体说来包括： 一，单目深度估计如何提高计算性能，如何提高自监督的鲁棒性？...struct2depth使用了一个预训练的实例分割模型，这样做的好处是能够单独建模每个物体的运动，**另外和分割的联合能让深度估计aware物体的尺度，物体的大小通常和深度有直接联系，geonet使用刚性流来替代光流...**进一步的发展一定是在线训练，在相机运动的过程中自我训练改进。 二，立体匹配的话，如何解决低纹理区域处的匹配？如何和语义分割联合，如何提高计算性能？...一个直接的改进是给多视图每个featuremap一个weightmap，也就是每个点一个权重，加权融合到一起 这是一个非常好的架构，直接把2d提升到了3d，可能被用在多视角的各个领域，包括三维重建，并且最后的结果可以投影回原视角...我个人探索过交错训练法，也就是以不同的采样率分别训练不同的头，只要数据没有语义冲突，类似的想法应该能work。
这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。这个 3D 过滤器仅沿两个方向移动（图像的高和宽）。这种操作的输出是一张 2D 图像（仅有一个通道）。 很自然，3D 卷积确实存在。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出 观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...可分卷积有空间可分卷积和深度可分卷积。 1、空间可分卷积 空间可分卷积操作的是图像的 2D 空间维度，即高和宽。从概念上看，空间可分卷积是将一个卷积分解为两个单独的运算。...空间维度（即高度和宽度）会变小，而深度会增大。 用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。...现在我们可以降低空间维度了，但深度还是和之前一样。 深度可分卷积——第一步：我们不使用 2D 卷积中大小为 3×3×3 的单个过滤器，而是分开使用 3 个核。每个过滤器的大小为 3×3×1。
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