轻量级通用上采样算子-CARAFE

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76063768 前言这篇论文被 ICCV 2019 接收为 oral presentation.之前我们主要研究物体检测(例如 Hybrid Task Cascade,Guided Anchoring,Libra R-CNN 和 Prime Sample Attention),这次尝试跳出单纯的物体检测框架,解决一些通用模块和算子的问题.上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARA…

图像的下采样Subsampling 与上采样 Upsampling

I.目的缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.…

【转】图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的…

机器学习入门-数据过采样（上采样）1. SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTE # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样…

图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一…

上采样和PixelShuffle（转）

有些地方还没看懂, mark一下文章来源: https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 去年曾经使用过FCN(全卷积神经网络)及其派生Unet,再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容,其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe(在Twitter任职)发表的PixelShuffle<Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effici…

upsampling（上采样）& downsampled（降采样）

缩小图像缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的是两个: 使得图像符合显示区域的大小: 生成对应图像的缩略图: 下采样的原理: 对于一幅图像尺寸为M*N,对其进行s倍的下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点就是窗口内所有像素的均值 Pk = (∑ Xi)/ S^2 放大图像放大图像(或称为上采样(upsamp…

图像上采样(图像插值)增取样（Upsampling）或内插（Interpolating）下采样(降采样)，

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.…

opencv::图像上采样和降采样

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到…

卷积和池化的区别、图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

1.卷积当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到…

pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t…

pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept…

上采样及 Sub-pixel Convolution （子像素卷积）

参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术:最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸:而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear 等插值方法对其余点进行插值: U…

C# 通用上传文件类

1.Upfile.aspx: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Upfile.aspx.cs" Inherits="Inc_Upfile" %><!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.or…

基于memcached的单机轻量级通用缓存库minicached的实现

一.前言之前拜读过淘宝子柳的<淘宝技术这十年>之大作,深知缓存技术在系统优化中起着一个举足轻重的作用.无论是文件系统静态文件,数据库的访问,乃至网络数据的请求,只要是与内存访问速度相差较大的,都能显著减少IO操作,提高系统的响应速度和吞吐量. 在企业环境中,memcached和Redis算是最成熟的缓存解决方案,而国内外大型企业将其修改扩展成分布式结构的案例也是相当之很多,memcached出现的事件比较早,相对简单但是方案成熟,而Redis算是在memcached之后开发的后起之秀,改进优…

某p2p存在通用上传漏洞

google链接查找: inurl:shouyi.asp inurl:itemlist_xq.asp?id= 很多存在Fckeditor上传链接: FCKeditor/editor/filemanager/connectors/uploadtest.html 抓包上传%00截断后发送就能获取shell 如果一次发送不行, 就发送多几次即可如果多次发送同一数据包不行就把%00改成两个%00%00再截断送送一次或多次即可拿shell 通用后台与数据库下载: 后台: cpcms_admin\cplo…

阿里云轻量级服务器上JDK及tomcat部署配置

先下载JDK和tomcat到本地地址为http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index-jsp-138363.html http://tomcat.apache.org/ 然后通过xftp上传至新建目录下,这里为usr/java 和usr/java/Tomcat [root@iznnm688rsm61bz ~]# cd /usr[root@iznnm688rsm61bz usr]# mkdir java[root@izn…

当php邂逅windows通用上传缺陷

早上逛乌云发现了PKAV大牛的一篇文章,针对php和windows文件上传的分析,思路很YD,果断转之与大家分享. 虽然此文可能有许多的限制条件,但是如果你认真阅读会发现,其实还是比较实用的. 另外一篇团长发的pdf中也涉及到了相关的文章,是国外的nosec发布的,英文的,感兴趣的同学在这里下载http://pan.baidu.com/s/1hqiQRbA 本案例采用的实例是:U-Mail邮件系统. U-Mail邮件系统文件上传的地方代码是这样的: <?php if(ACTION =="a…

php懈垢windows通用上传缺陷

#1 实例介绍本案例采用的实例是:U-Mail邮件系统.U-Mail邮件系统文件上传的地方代码是这样的: code 区域 <?php if(ACTION =="attach-upload"){ if($_FILES){ $file_name = $_FILES['Filedata']['name']; $file_type = $_FILES['Filedata']['type']; $file_size = $_FILES['Filedata']['size']; $file_…

当php懈垢windows通用上传缺陷

转自独自等待博客早上逛乌云发现了PKAV大牛的一篇文章,针对php和windows文件上传的分析,思路很YD,果断转之与大家分享. 虽然此文可能有许多的限制条件,但是如果你认真阅读会发现,其实还是比较实用的. 另外一篇团长发的pdf中也涉及到了相关的文章,是国外的nosec发布的,英文的,感兴趣的同学在这里下载点我下载 #1 实例介绍本案例采用的实例是:U-Mail邮件系统. U-Mail邮件系统文件上传的地方代码是这样的: <?php if(ACTION =="attach-upl…

pkav之当php懈垢windows通用上传缺陷

$pkav->publish{当php懈垢windows}剑心@xsser抛弃了我,但我却不能抛弃乌云..php懈垢windows,就像男人邂逅女人,早晚都会出问题的..感谢二哥@gainoverTips:本文讲述一种新型的文件上传方式(几个特性导致的漏洞),并给出相应的实例.. 详细说明: #1 实例介绍本案例采用的实例是:U-Mail邮件系统. U-Mail邮件系统文件上传的地方代码是这样的: code 区域 <?php if(ACTION =="attach-upload&q…

【python实现卷积神经网络】上采样层upSampling2D实现

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130…

Spring Boot MVC 单张图片和多张图片上传和通用文件下载

@Autowired private ServerConfig serverConfig; /** * 通用下载请求 * * @param fileName 文件名称 * @param delete 是否删除 */ @ApiOperation("通用下载请求") @GetMapping("/download") public void fileDownload(String fileName, Boolean delete, HttpServletResponse…

你一定能用的上的iOS第三方库

点国内程序员不常用的热门iOS第三方库:看完,还敢自称"精通iOS开发"吗? 综合github上各个项目的关注度与具体使用情况,涵盖功能,UI,数据库,自动化测试,编程工具等类型,看完,还敢自称"精通iOS开发"吗? https://github.com/syedhali/EZAudio 基于核心音频,有助于进行实时,低延迟音频处理和可视化的iOS和OSX音频可视化框架. https://github.com/bang590/JSPatch JSPatch使用Obj…

【Valse首发】CNN的近期进展与实用技巧（上）

作者:程程链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习方面的最新技术,产品以及活动.请关注我们的知乎专栏! 一.DL基础理论本页PPT给出了本节内容概要,我们从MCP神经元模型开始,首先回顾全连接层.卷积层等基础结构单元,Sigmoid等激活函数,Softmax等损失函数,以及感知机.MLP等经典网络结构.接下来,将介绍网络训练方法,包括…

ThunderNet ：像闪电一样，旷视再出超轻量级检测器，高达267fps | ICCV 2019

论文提出了实时的超轻量级two-stage detector ThunderNet,靠着精心设计的主干网络以及提高特征表达能力的CEM和SAM模块,使用很少的计算量就能超越目前的one-stage detectors,在ARM平台也达到了实时性,GPU的速度更是达到267fps 来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号论文: ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/190…

MCMC随机采样

1 MCMC蒙特卡罗方法作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 1.1 MCMC概述从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC).要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方…

手把手教你在Pytorch框架上部署和测试关键点人脸检测项目DBFace，成功实现人脸检测效果

这期教向大家介绍仅仅 1.3M 的轻量级高精度的关键点人脸检测模型DBFace,并手把手教你如何在自己的电脑端进行部署和测试运行,运行时bug解决. 01. 前言前段时间DBFace人脸检测库横空出世,但是当时这个人脸识别模型是7M大小,几乎可以识别出世界最大自拍中的所有人像.DBFace出自国内人工智能公司深兰科技(DeepBlue),这个模型的创建者正是这个公司的两位“高手”-Libia和Wish,而最近,高手就是高手,两位大佬对模型进行了再升级,现在这个模型的大小仅仅只有1.3M. 该模…

TinyML-TVM是如何驯服Tiny的（上）

TinyML-TVM是如何驯服Tiny的(上) 低成本.人工智能驱动的消费类设备的激增,导致了ML研究人员和从业者对"裸智能"(低功耗,通常没有操作系统)设备的广泛兴趣.虽然专家已经可以在一些裸机设备上运行某些模型,但是为不同设备集优化模型是一个挑战,通常需要手动优化特定于设备的库.对于那些没有Linux支持的平台,没有可伸缩的模型部署解决方案.正因为如此,为了瞄准新设备,开发人员必须实现一次性定制软件堆栈,以管理系统资源和调度模型执行. 机器学习软件的手动优化并不是裸机领域所独有的.…

CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL）

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

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