展开

关键词

将Maple输出的LaTex导出到txt文件

prettyprint=0);> latex(x^2 + y^2 = z^2, res.txt);> with(linalg): matrix(2,2,); latex(subs(LambertW=lambertW,erf =Erf,arctanh=Artanh,),C:UsersBravoDesktoptest1.txt); > latex(BesselK(nu, z)+BesselJ(nu, z), output = string){{sl K}_{nu}left(zright)}+{{sl J}_{nu}left(zright)}注意: LambertW erf arctanh这几个命令会导致Latex命令报错,需要在使用的时候替换掉

54430

Jigsaw pre-training:摆脱ImageNet,拼图式主干网络预训练方法 | ECCV 2020

另外为了让网络更好的适应拼图数据,论文提出ERF-adaptive密集分类方法,能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域。 为了提高预训练网络的有效感受域,论文设计了ERF-adaptive密集分类策略,根据有效感受域(ERF)来给每个特征点指定平滑标签(soft label)。 设计了样本提取规则,以拼图策略和ERF-adaptive密集分类来高效地进行主干网络的预训练,提高了训练效率和最终性能。 同样是左上角区域对应的有效感受域的可视化,ERF-adaptive有更大的有效感受域。  论文也对3种策略的效果进行了对比。 另外为了让网络更好的适应拼图数据,论文提出ERF-adaptive密集分类方法,能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域。

18610
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ICLR 2020 | Deformable Kernels,创意满满的可变形卷积核

    根据ERF的定义,输出坐标对应输入坐标的有效感受域值计算为公式3,为指示函数。 假设将第个卷积核替换为卷积核,ERF的计算会变为公式4, 即不包含层,这里每条路径权重直接乘上,因为层只有一个路径,符合指示函数的路径必定包含。? 非线性版本的有效感受域值计算为上式,因子使得ERF值变成与数据相关,实际中的有效感受域是不规则的形状,包含许多不规则分布的零值。 需要注意,公式4和公式5的计算是线性的,使得有效感受域值计算能与内核的线性采样操作兼容,比如使用双线性插值获得小数位置的内核值,即可以认为内核采样等对数据进行线性ERF采样(ERF与输出的采样位置、卷积核位置以及卷积核权重有关 全局模式更关注整体图片,根据整图进行核偏移,而局部模式则更关注图片的局部区域,对于小物体,生成形状特别的核(值差异大),从而使得ERF更密集,而对于大物体,生成较扁平的核(值差异小),使得ERF更广阔。

    41820

    可变形卷积系列(三) Deformable Kernels,创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020

    非线性版本的有效感受域值计算为上式,因子$mathcal{C}$使得ERF值变成与数据相关,实际中的有效感受域是不规则的形状,包含许多不规则分布的零值。   需要注意,公式4和公式5的计算是线性的,使得有效感受域值计算能与内核的线性采样操作兼容,比如使用双线性插值获得小数位置的内核值,即可以认为内核采样等对数据进行线性ERF采样(ERF与输出的采样位置$j$ Deformable Kernels(DK)  DK添加了可学习的核偏移值,使得输出的计算从公式1变为公式7,ERF的计算也变成了与核偏移值相关的公式8。 全局模式更关注整体图片,根据整图进行核偏移,而局部模式则更关注图片的局部区域,对于小物体,生成形状特别的核(值差异大),从而使得ERF更密集,而对于大物体,生成较扁平的核(值差异小),使得ERF更广阔。 对不同的卷积的有效感受域进行了可视化,可变形卷积与DK都能产生类似的适应ERF,但可变形卷积倾向于更广阔的响应,DK则倾向于集中在物体内部,两者结合效果最佳。

    66220

    夜间场景缺数据,如何进行语义分割?浙大提出基于GAN的高鲁棒夜间语义分割框架

    此外,有更多有效的语义分割网络被提出,我们的工作基于ERF-PSPNet,这是一种为导航辅助系统设计的最新语义分割网络。 最后,我们用调整后的具有一定百分比的夜间图像的训练数据训练ERF-PSPNet,达到提高夜间语义分割模型性能的目的。 因此,ERF-PSPNet可以保留其实时的属性。在我们的实验中,我们探索了合成夜间图像的比例如何影响语义分割模型的准确性。 对于ERF-PSPNet,编码器部分在ImageNet上进行了预训练,所以ERF-PSPNet所有的训练任务都在解码器部分的训练中。第一种方法是在BDD10K上训练ERF-PSPNet。 在第二种方法中,使用BDD10K训练集中不同比例的图像来训练ERF-PSPNet。

    52730

    ICLR2020|商汤提出新目标检测NAS方法:算力重分配(CRNAS)

    这个时候,我们将网络的有效感受野ERF与网络算力分配模式联系了起来。 当我们画出R50-FPN的各层的ERF时,发现对于P3而言(小物体),ERF挺大有冗余,但对于P5而言(大物体),ERF又不够有点稀疏,见下图Figure 1右上角。 这也就是直接应用Res50作为backbone的问题,经过我们的stage的重分配之后,可以明显看到各层FPN有更加平衡的ERF,保证了最后的性能。? 那通过什么方式可能改变算力分配,进而改变ERF影响最后结果呢?我们提出了两种方向,在不同分辨率(feature resolution)和不同的采样位置(spatial position)进行算力分配。

    1.1K31

    如果只能做整数Integer运算还能用BERT吗?

    2阶多项式估算GLUE又可以转化为优化如下目标函数,主要是对erf函数进行估计:找到一个2阶多项式,系数为a,b,c,能让GELU函数与2阶多项式误差最小。? erf函数有这么两个特点:对于输入很大的值而言,erf结果基本趋近于1或者-1,并且erf函数还是一个奇函数,因此只考虑优化正实数域的优化。在这两个特点下,作者找到一个相对较优的2阶多项式:?

    36020

    原 线性独立成分分析(ICA)与鸡尾酒会问

    当然了,假设它们服从正态分布(erf函数),甚至可以使用tanh、arctan当做s的累积分布函数,这些先验假设都是可行的。 np.dot(w ** 2, x ** 2)) # w1 = t * x # 使用tanh函数作为CDF # t = -2 * x * np.tanh(np.dot(w, x)) # w1 = t # 使用erf

    1K130

    Python入门教程(三):史上最全的Numpy计算函数总结,建议收藏!

    高斯积分的实现和逆实现# Error function (integral of Gaussian)# its complement, and its inversex = np.array()print(erf (x) =, special.erf(x))print(erfc(x) =, special.erfc(x))print(erfinv(x) =, special.erfinv(x)) # erf(x)

    21020

    思影数据处理服务六:脑磁图(MEG)数据处理

    2.对ERF做叠加平均,画波形图和拓扑图,并提取感兴趣区进行进一步的统计分析。???

    76220

    Numpy中的通用函数

    special.beta(x, )) gamma(x) = ln|gamma(x)| = beta(x, 2) = # 误差函数(高斯函数)# 它的实现和它的逆实现x = np.array()print(erf (x) =, special.erf(x))print(erfc(x) =, special.erfc(x))print(erfinv(x) =, special.erfinv(x)) erf(x) =

    30810

    C++C++11中头文件cmath的使用

    的对数值,返回值为整数; std::log1p: ln(1+x); std::log2: log2(x); std::logb: 返回以FLT_RADIX为底,|x|的对数值,返回值为浮点数; std::erf

    12330

    C++C++11中头文件cmath的使用

    的对数值,返回值为整数; std::log1p: ln(1+x); std::log2: log2(x); std::logb: 返回以FLT_RADIX为底,|x|的对数值,返回值为浮点数; std::erf

    40920

    4-Numpy通用函数

    .: print(erf(x) =, special.erf(x)) ...: print(erfc(x) =, special.erfc(x)) ...: print(erfinv(x) =, special.erfinv (x))erf(x) = erfc(x) = erfinv(x) = NumPy和scipy.special中都有很多可用的ufunc,可以查阅官方文档其他Ufunc功能指定输出# x数组乘以2 输出到

    26831

    Visual Studio 2013支持的C99库(library)

    log1pl, log2, log2f, log2l scalbn, scalbnf, scalbnl, scalbln, scalblnf, scalblnl cbrt, cbrtf, cbrtl, erf

    15640

    Python-EEG工具库MNE中文教程(15)-Epochs数据可视化

    epochs.plot_topo_image(vmin=-250, vmax=250, title=ERF images, sigma=2., fig_facecolor=w, font_color=k

    44630

    Python处理脑电--Epochs数据可视化

    epochs.plot_topo_image(vmin=-250, vmax=250, title=ERF images, sigma=2., fig_facecolor=w, font_color=k

    40620

    Visual Studio 2013支持的C99库(library)

    log1pl, log2, log2f, log2l scalbn, scalbnf, scalbnl, scalbln, scalblnf, scalblnl cbrt, cbrtf, cbrtl, erf

    20820

    python标准库math用法精要

    24、erf(x)、erfc(x)、gamma(x)、lgamma(x)分别返回误差函数、剩余误差函数、伽马函数在x处的值,以及伽马函数在x处的值的绝对值的自然对数值。

    57030

    Julia篇(外传)-Julia常用函数

    , endof, endswith, enumerate, EnvHash, eof, EOFError, eps, erf, erfc, erfcinv, erfcx, erfi, erfinv, error

    1.1K20

    相关产品

    • 人工智能

      人工智能

      提供全球领先的人脸识别、文字识别、图像识别、语音技术、NLP、人工智能服务平台等多项人工智能技术。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券