转载于:Pytorch中的仿射变换(affine_grid) 参考:详细解读Spatial Transformer Networks (STN) 假设我们有这么一张图片:   下面我们将通过分别通过手动编码和pytorch方式对该图片进行平移.旋转.转置.缩放等操作,这些操作的数学原理在本文中不会详细讲解. 实现载入图片(注意,下面的代码都是在 jupyter 中进行): from torchvision import transforms from PIL import Image impor

pytorch空间变换网络 本文将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充网络.可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换, 以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和 缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. STN的最棒的事情之一,能够简单地将其插入任何现

概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(). 观察坐标 它由模型坐标乘以GL_MODELVIEW矩阵产生.在OpenGL中,可以使用GL_MODE

http://www.cnblogs.com/hefee/p/3811099.html OpenGL变换 概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第三章:变换 学习目标 理解如何用矩阵表示线性变换和仿射变换: 学习在坐标系中缩放,旋转和移动几何体: 学习利用矩阵的乘法合并几个变换矩阵: 学习如何在坐标系之间转换,并且表示为转换矩阵:斜体样式 学习如何利用DirectX Math库提供的方法构造转换矩阵. 1 线性转换 1.1 线性转换的定义 现在有方程τ(v)=τ(x,y,z)=τ(x1,y1,z1)τ(v)

本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)

知识点简单总结--FWT(快速沃尔什变换),FST(快速子集变换) 闲话 博客园的markdown也太傻逼了吧. 快速沃尔什变换 位运算卷积 形如 $ f[ i ] = \sum\limits_{ j \oplus k = i} g[ j ] * h[ k ] $ 的形式的式子. 正常计算是 $ n^{ 2 } $ . 与运算卷积 众所周知有 $ ( i \& j ) == k \longleftrightarrow ( i \& k == k ) \& \& ( j \&

Spatial Transformer Networks 简介 本文提出了能够学习feature仿射变换的一种结构,并且该结构不需要给其他额外的监督信息,网络自己就能学习到对预测结果有用的仿射变换.因为CNN的平移不变性等空间特征一定程度上被pooling等操作破坏了,所以,想要网络能够应对平移的object或者其他仿射变换后的object有更好的表示,就需要设计一种结构来学习这种变换,使得作用了这种变换后的feature能够能好的表示任务. 网络结构 上图中U表示输入feature map,通

在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络.你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,

逻辑查询优化包括的技术 1)子查询优化  2)视图重写  3)等价谓词重写  4)条件简化  5)外连接消除  6)嵌套连接消除  7)连接消除  8)语义优化 9)非SPJ优化 一.子查询优化 1. 什么是子查询:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询. 2. 查询的子部分,包含的情况: a) 目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:子查询只能返回一个字段 ( [Err] 1242 - Subquery returns more than 1

理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如"拉普拉斯不等式").这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面"Matrix(矩阵)"的时候,难免会心生畏惧

Matrix 矩阵 那么什么是矩阵呢? 矩阵可以理解为方阵,只不过 平时方阵里面站着人 矩阵中是数值: CSS3中的矩阵: css3中的矩阵指的是一个方法,书写为matrix() 和 matrix3d(),前者是元素2D平面的移动变换(transfrom),而后者是3D变换.2D变换矩阵3*3,如上图的示意图:3D变换则是4*4的矩阵. 可能有些难以理解 我们可以先看看其他东西 层层渐近-transform属性 .trans_skew { transform: skew(35deg); } .t

一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如“拉普拉斯不等式”).这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候,难免会心生畏惧(即使你已经学过),正常心理.实际上,这玩意确实有点复杂. 然而,这却是屌丝逆袭的一个好机会. CSS同行间:你是不是有这样的感觉:哎呀呀,每天就是对着设计图切页面,貌似技术没有得到实质性地提升啊,或者觉得日后高度有限! 我们应该都知道二八法则(巴莱多定律),即任何一组东西中

一句话,滤镜的实现就是对像素点(RGBA)进行再运算,输出新的像素点.    F(r,g,b,a)=G(r,g,b,a); 这个公式包含四个变换,即RGB颜色空间中RGB三个分量的变换以及透明度Alhpa的变换,这里我们简写为A的变换. 举个灰度变换的例子,它对应的F——G变换如下: F(r) = b * 0.114 + g * 0.587 + r * 0.299; F(g) = b * 0.114 + g * 0.587 + r * 0.299; F(b) = b * 0.114 + g *

章 C + +程序设计 大家好!现在我们将要开始一个穿越" 数据结构.算法和程序" 这个抽象世界的特殊旅程,以解决现实生活中的许多难题.在程序开发过程中通常需要做到如下两点:一是高效地描述数据:二是设计一个好的算法,该算法最终可用程序来实现.要想高效地描述数据,必须具备数据结构领域的专门知识:而要想设计一个好的算法,则需要算法设计领域的专门知识. 在着手研究数据结构和算法设计方法之前,需要你能够熟练地运用 C + +编程并分析程序,这些基本的技能通常是从C + +课程以及其他分散的课程

章 C + +程序设计 大家好!现在我们将要开始一个穿越" 数据结构.算法和程序" 这个抽象世界的特殊旅程,以解决现实生活中的许多难题.在程序开发过程中通常需要做到如下两点:一是高效地描述数据:二是设计一个好的算法,该算法最终可用程序来实现.要想高效地描述数据,必须具备数据结构领域的专门知识:而要想设计一个好的算法,则需要算法设计领域的专门知识. 在着手研究数据结构和算法设计方法之前,需要你能够熟练地运用 C + +编程并分析程序,这些基本的技能通常是从C + +课程以及其他分散的课程

以下教程仅适用于Mac下的Xcode编程环境!其他的我也不会搞. 推荐教程:opengl-tutorial  本项目Github网址       OpenGL太可怕了...必需得把学的记下来,不然绝壁忘.   首先贴出代码,然后分析创建一个OpenGL程序都需要什么 #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <GL/glew.h> #include <GLFW/glfw3.h> #include <gl

背景: Level Set方法是美国数学家Osher(加州大学洛杉矶分校)和Sethian(加州大学伯克利分校)合作提出的.后者因为对Level Set的贡献获得了去年美国数学会与工业应用数学会联合颁发的维纳奖.遗憾的是这两位Level Set的开创者现在正为争夺Level Set的名誉而对簿公堂. 年文章"Front Propagation with Curvature Depedent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulatio

LDO稳压器工作原理 随着便携式设备(电池供电)在过去十年间的快速增长,像原来的业界标准 LM340 和LM317 这样的稳压器件已经无法满足新的需要.这些稳压器使用NPN 达林顿管,在本文中称其为NPN 稳压器(NPN regulators).预期更高性能的稳压器件已经由新型的低压差(Low-dropout)稳压器(LDO)和准LDO稳压器(quasi-LDO)实现了. (原文:Linear Regulators: Theory of Operation and Compensation )

计算程序执行10万次需要的时间: 总共需要175秒 加解密一次的时间小于:0.00175秒 纯计算加解密的时间会更短 去除IO操作后的时间 也就是说加解密一次的时间为0.07毫秒 /*------------------------------------------------------- Data Encryption Standard 56位密钥加密64位数据 --------------------------------------------------------*/ #incl