【pytorch】Vision Transformer实现图像分类+可视化+训练数据保存
一、Vision Transformer介绍Transformer的核心是 “自注意力” 机制。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf自注意力(self-attention)相比 卷积神经网络 和 循环神经网络 同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优
常用归一化/正则化层:InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、
批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同,实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算,而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如:输入特征图形状为:(2,3,256,512),表示有两个256×512的特征图,特征图通道数为3,假设为
4、nerf(pytorch)
nerf-pytorch
深度学习论文精读[7]:nnUNet
相较于常规的自然图像,以UNet为代表的编解码网络在医学图像分割中应用更为广泛。常见的各类医学成像方式,包括计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)、超声成像(Ultrasound Imaging
2022年第二届长三角高校数学建模竞赛B题经验、论文、代码展示
2022年第二届长三角高校数学建模竞赛B题经验、论文、代码展示1、题目要求其中数据附件一数据(截图部分):附件二数据(部分截图):在这里插入代码片问题一到问题四的思路:针对问题一,对附件 1 中的 5 个表单的四个传感器数据进行分析,提取相关特征。研究发现 VMD 方法在可以避免模态混叠问题。VMD
1、MPC 算法(模型预测控制算法(MPC算法)轨迹跟踪控制)
MPC 跟踪圆形轨迹/直线轨迹 MPC 跟踪双移线轨迹 MPC 进行局部路径规划+轨迹跟踪 MPC跟踪直线轨迹 N MPC 对直线轨迹进行跟踪 MPC 算法跟踪五次多项式曲线以上为目录推荐学习的软件:matlab (2019a)+carsim(2016)无人驾驶知识架构:第一层:全局路径规划 二 环
AI艺术的背后:详解文本生成图像模型【基于 Diffusion Model】
GLIDE 使用了文本作为条件,来实现文本引导的扩散模型,在文本引导上面,文中主要使用了两种策略,Classifier-Free Diffusion Guidence 以及 CLIP 来作为条件监督,同时使用了更大的模型,在数据量上,和DALL-E 相似。实际上,扩散模型做的事情本质上是一样的,不同
数字图像处理总结(冈萨雷斯版)
数字图像处理(冈萨雷斯版本)课程复习
CUDA升级和版本切换方法
输出:/usr/local/cuda-11.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:…哪个在前面哪个就是你的CUDA版本如果你的电脑里有多个CUDA,哪个路径在你的系统默认路径,哪个就是你当前在使用的版本如果你遇到提示没有nvcc或版本明显不对(可能执行了/usr/bin/nv
DETR源码笔记(一)
源码获取:https://gitee.com/fgy120/DETR首先对DETR做个简单介绍上图即为DETR的流程pipeline,相比以前的RCNN系列、YOLO系列等,最特别的在于加入了Transformer。直接看源码,从train.py的main函数开始。if __name__ == '_
cuda安装失败原因汇总
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吴恩达对话刘慈欣:让科幻更有勇气,让人工智能更有想象力
百度首席科学家吴恩达和中国著名科幻作家刘慈欣同台,在思维的碰撞中畅享人工智能未来的20年
【Python】Python寻找多维数组(numpy.array)中最大值的位置(行和列)
最近需要从热力图中找出关键点的坐标,也就是极大值的行和列。搜寻了网上的一些方法,在这里总结一下。使用numpy进行多维数组中最大值的行和列搜寻非常的灵活,有以下几种方法可供参考。二维数组方法一:np.max()函数 + np.where()函数如下图所示,x是一个 3×3 的二维np.array,首
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openCV 第四篇 角点检测、图像特征、图片拼接
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MaxPool2d详解--在数组和图像中的应用
选择卷积核覆盖时的最大值,ceil_mode控制卷积核超出原始数据后是否进行保留函数:参数要求代码:结果:代码:结果:代码:结果:
[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)
基于平滑假设和聚类假设, 具有不同标签的数据点在低密度区域分离, 并且相似的数据点具有相似的输出. 那么, 如果对一个未标记的数据应用实际的扰动, 其预测结果不应该发生显著变化, 也就是输出具有一致性.
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零基础玩转BLDC系列之基于反电动势过零检测法的无刷直流电机控制原理。详细介绍了无刷直流电机无位置转动原理,以及基于反电动势过零检测法的无刷直流电机控制原理。
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现1 前言2 相机模型及单目测距原理3 相机参数标定3.1 内参矩阵3.2 内参标定1 前言在摄像头成像过程中,物体反射的光线通过摄像头的凸透镜打在成像器件上,形成一张图片。这是一个三维物体转换为二维图像的过程。在这个过程中,丢失了物体的深度信息,所以