CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢? 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤…

此文为转载文章,尊重知识产权http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6601109此为原文链接,感谢作者! 以下链接是关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之…

镜像下载.域名解析.时间同步请点击阿里云开源镜像站 Linux系统对于Java程序员来说,就好比"乞丐手里的碗",任何业务都离不开他的身影,因为服务端的广泛使用,也因此衍生出了各种不同的发行版,其中我个人用的最多.且最喜欢的就是CentOS:不幸的是,2021年底CentOS 8宣布停止了维护: 不过,喜欢CentOS的朋友们不用为此而难过: 21年的云栖大会上,阿里云发布全新操作系统"龙蜥"(Anolis OS)并宣布开源,这款操作系统完全兼容 RHEL/Cent…

ZooKeeper和Etcd的主要异同可以参考这篇文章,此外,Etcd的官网上也有对比表格(https://coreos.com/etcd/docs/latest/learning/why.html),本文不加赘述. 本文主要关注这两者在watch上的功能差异.ZooKeeper和Etcd都可以对某个key进行watch,并在当这个key发生改变(比如有更新值,或删除key的操作发生)时触发. ZooKeeper的watch ZooKeeper的watch功能可参考其官网文档 但是光看文档不足以…

昨天晚上 18:15 左右我们发布了跑在 Windows 上 .NET Core 博客系统,本想与 .NET Framework 版进行同“窗”的较量,结果刚发布上线就发现 CPU 占用异常高,发布不到1小时就下线了,根本不是一个级别的较量,或者说 .NET Core 连较量的资格都没有,刚上台就趴下了. 如果与 Linux 上的 .NET Core 博客系统(docker swarm 与 docker-compose 部署方式)相比,也是不是一个级别的较量,部署在 Linux 上时是访问高峰撑…

在看这两个函数之前,我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d),二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作,对应位置进行相乘求和:而一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和. 一维卷积:tf.layers.conv1d() tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels…

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

现在公司使用mybatis作为DAL层的框架. 使用起来比较简单,使用xml进行SQL的书写,java代码使用接口执行. 但在写一些简单SQL的时候会显得非常繁琐: xml和java分离(设计上为了解耦),一些字段是否设置等需要反复查看(虽然可以通过插件直达); 原生无法热加载,修改xml后需要重启(可以使用三方实现); xml的动态SQL没有java灵活. 上述这些"缺点"仅仅针对写简单的sql,特别是第一条. 我对一张表的需求是简单的CRUD,那使用xml就会非常麻烦. 最基本的需…

PointNet++是在PointNet上做出了改进,考虑了点云局部特征提取,从而更好地进行点云分类和分割. 先简要说一下PointNet: PointNet,其本质就是一种网络结构,按一定的规则输入点云数据,经过一层层地计算,得出分类结果或者分割结果.其中比较特殊的地方在于两个转换矩阵(input transform & feature transform)的存在,根据文中所说,这两个转换矩阵可以在深度学习过程中保持点云数据的空间不变性. 根据论文里所说,图中的input transform是…

一幅图像里包含三个通道,分别是RGB通道.三通道在卷积时是通过累加三个卷积结果得到的. CNN中全连接层的卷积核大小是feature map的大小.比如feature是3*3的,那么该全连接层的卷积核大小为3*3的. FCN中是把CNN上最后的三层全连接层换成了全卷积层.这两者的区别其实是卷积核的大小不同.输出的feature map 不再是1*1的大小. 以下是我自己写的例子,给大家参考,如有错误欢迎指出.…