目录 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 2. OctConv 3. 启发 论文:Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 参考:维基百科 如果我们要处理的图像目标的大小/尺度(scale)是未知的,那么我们可以采用尺度空间理论. 其核心思想是将图像用多种…

In standard rendering, the red, green and blue values for a pixel are each represented by a fraction in the range 0..1, where 0 represents zero intensity and 1 represents the maximum intensity for the display device. While this is straightforward to…

为什么要有帧内预测?因为一般来说,对于一幅图像,相邻的两个像素的亮度和色度值之间经常是比较接近的,也就是颜色是逐渐变化的,不会一下子突变成完全不一样的颜色.而进行视频编码,目的就是利用这个相关性,来进行压缩. 很好理解,存储一个像素的亮度值可能需要8个bit,但是如果相邻的两个像素变化不大,我存储一个像素的原始值,以及第二个像素相对第一个像素的变化值,那么第二个值我可能用2个bit就够了,这就节约了很多的空间.而节约存储消耗的bit数,也就是节约码率,贯穿了H.264编码器的所有过程,不管是帧内…

题面 出自HDU6057 给你两个数列 A [ 0... 2 m − 1 ] A[0...2^m-1] A[0...2m−1] 和 B [ 0... 2 m − 1 ] B[0...2^m-1] B[0...2m−1]. 请计算数列 C [ 0... 2 m − 1 ] C[0...2^m-1] C[0...2m−1]: C [ k ] = ∑ i    a n d    j = k A [ i    x o r    j ] ∗ B [ i    o r    j ] C[k]=\sum_{i…

H.264 White Paper对于264编码器的原理讲的比较透彻,在阅读学习的时候收获很大,这份文献网上有很多了,也有不少人翻译,不过想要理解更清楚我觉得还是得看英文原版的. 首先看一下白皮书里给的编码器的流程图和解码器的流程图 很明显可以看出编码器是包含解码器的,这是因为编码的时候需要将残差进行变换-量化-反量化-反变换之后的值用于重建帧的计算,重建之后会用于下一个帧内预测或帧间预测使用.而为什么要用重建的数据进行预测?等了解了编码器的工作原理之后自然而然也就明白了. 同时编码器包含了解码…

[题目链接] http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6057 [题目大意] 有 C[k]=∑_(i&j=k)A[i^j]*B[i|j] 求 Ans=∑ C[i]*1526^i%998244353 [题解] 将C[k]代入Ans的计算式得到 Ans=∑ A[i^j]*B[i|j]*1526^(i&j)%MOD 我们发现(i^j)&(i&j)=0且(i^j)^(i&j)=i|j, 因此bit[i^j]+bit[i&j…

前言 Octave Convolution来自于这篇论文<Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution>这篇论文,该论文也被ICCV2019接收. Octave表示的是音阶的八度,而本篇核心思想是通过对数据低频信息减半从而达到加速卷积运算的目的,而两个Octave之间也是声音频率减半[2]. Octave Convolution(后面将以O…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 论文: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 网址: https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=cs 非官方的pytorch代码: https://github.com/marvis/pytorch-mobil…

自编码器是一种数据压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.从样本中训练而来的.大部分自编码器中,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的. 1. 使用卷积神经网络搭建自编码器 导入MNIST数据集(灰度图,像素范围0~1) import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…

CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…