分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

在建立图像创建环境之前,还需要做一些准备工作.首先,安装t1lib接着安装jpeg-6b,然后再安装GD库文件.在安装时一定要按这里给定的顺序进行安装,因为在编译GD入库时会用到jpeg-6b,如果没有安装jpeg-6b,在编译时就会出错. 在安装完这三个组件后,还需要重新配置一次PHP,这也是你对采用DSO方式安装PHP感到庆幸的地方之一.运行make clean,然后在当前的配置中添加下面的内容: --with-gd=[/path/to/gd] --with-jpeg-dir=[/path/

Logo 项目介绍: GPUImage是Brad Larson在github托管的开源项目. GPUImage是一个基于GPU图像和视频处理的开源iOS框架,提供各种各样的图像处理滤镜,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜: 基于GPU的图像加速,因此可以加速对实时摄像头视频.电影以及image的滤镜和其它效果处理,并且能够自定义图像滤镜.另外, GPUImage支持ARC. 使用GPUImage处理图片比Core Image更简单,只需要将过滤器赋给图片对象即可,不用考虑context或者设备等其

目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小.再通俗点的解释是,特征图上的一个点对应输入图上的区域,如下图所示: 返回目录 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 像LeNet.AlexNet网络,都是用了较大的卷积核,目的是提取出输入图像更大邻域范围的信息,一般是卷积与池化操

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积

腾讯云图片鉴黄集成到C#   官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/641/12422 请求官方API及签名的生成代码如下: public class TencentCloundPicHelper { /// <summary> /// 发送Post请求腾讯云 /// </summary> public string SendPost(string postDataStr) { var url = @"http:/

这是一个很有趣的问题,我测试的结果是:是在return中间执行. 我在网上搜寻了一些资料,下面是参考代码: /** * */ package com.b510.test; /** * try {}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,还是在return之后执行? * @author Hongten * @date 2013-12-10 */ public class TestC { @SuppressWarnings("s

Java异常处理中,try {}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后? 解答:会执行,在return前执行.

package com.swift; public class Try_Catch_Finally_Test { public static void main(String[] args) { /* * try{}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后? */ System.out.println("执行return先不返回值,把值暂存,等待finally执行完再把那个保存的值返回 "+n

//传入一个Map<String,Long> 返回它按value排序后的结果 sort为正序还是倒序(-1倒序),size为要几条数据 private static Map<String, Long> sortMapByValues(Map<String, Long> aMap, int sort, int size) { Set<Map.Entry<String, Long>> mapEntries = aMap.entrySet(); Lis

我们经常会遇到这种情况,有一个数学函数,我们希望了解他的图像,这个时候使用python 的matplotlib就可以帮助我们. 用sigmoid函数来举个例子. sigmoid函数: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,5,1000)  #这个表示在-5到5之间生成1000个x值 y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in x]  #对上述生成的1000个数循环用sigmoi

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

http://www.sikuli.org/ license: MIT script language: Python 下面是他的一个hello world的例子,看看也挺有意思的. 开源的世界里有很多很有意思的东西,我们应该多抽点时间去了解他们,然后在不同的场景去用不同的工具就好了. Hello World (Mac) Let us begin with a customary Hello World example! You will learn how to capture a scree

之前在网上看到这样的效果,但我没有收藏夹网址,后来被我不知道如何来实现这种效果. 如今,互联网已收集有关专门.真是功夫不负有心人,被我发现. 我也努力过自己尝试着写: 但仅仅是单纯的图片放大.并且还影响了图片周围的元素的布局(由于图片放大占领了更大的空间). 后来发现要灵活巧妙的运用overflow和position这两个属性,就能达到目的.事实上我认为CSS(CSS3)中的overflow和position(顺带的top,bottom,left,right)简直是做网页特效无解的组合,当然还是

概述 因为这里只是演示插入1个数,这里我不用malloc再重新分配,而是将原先数组的腾出一个占位符. 完整代码如下: #include <stdio.h> #define LEN 6 //数组的长度. /* 题目:有一个已经排好序的数组.现输入一个数,要求按原来的规律将它插入数组中. 程序分析:首先判断此数是否大于最后一个数,然后再考虑插入中间的数的情况,插入后此元素之后的数,依次后移一个位置. */ //返回即将插入到数组中的下标. int indexToInsert(int *a, int

所遇问题: 该页面为双选项卡联动,四个部分都需要上拉加载和下拉刷新功能,使用的mint-ui的loadmore插件,分别加上上拉加载后,只有最后一个的this.$refs.loadmore.onTopLoaded();和this.$refs.loadmore.onBottomLoaded(); 有效,其他的三个都无效,这两句话是意思是查询完要调用一次,用于重新定位 分析原因: 首先这四个模块都是用的 <mt-loadmore :top-method="loadTop" :bott

这是一道面试题,首先finally{}里面的code肯定是会执行的,至于在return前还是后, 看答案说的是在return后执行,我觉得不对,百度了一下,有说return前的,有说return后的,还有return中间执行的.遂做了一个小测试如下: static void Main(string[] args) { //测试 Test(); System.Console.WriteLine("结束了"); System.Console.ReadLine(); } /// <su

参考网址:http://wenwen.sogou.com/z/q289778573.htm 说是这种情况需要对U盘进行低级格式化,具体方法如下: 你可以尝试使用diskpart命令 ① 以管理员身份运行cmd ② 然后输入diskpart.exe ③ list disk   //可以显示所有的磁盘,包括U盘 ④ select disk X   //选择U盘作为当前选定的盘符,执行后在使用list disk命令可以看到U盘对应的盘符前面多了一个星,这里X代表在list disk中找到的u盘盘号,一

1.情景:这是出现在手机端导航适配的,点击文本MENU可以出现下拉的list 解决方法: 1.首先要想到,MENU只有两个状态,因此可以用checkbox实现 2.将MENU放在label标签里面,label的for与checkbox的id一致就可以关联在一起了 3.将要显示的list先设置为隐藏,用hidden-xs,当点击checkbox时,就显示出来 附加的:把MENU移到右边的操作,用css可以搞定,通过设置 display: inline-block; 并添加少量的内补(padding