随笔分类 - DL/ML基础知识
记录一些在阅读论文，学习相关算法遇到的一些琐碎的知识
摘要：原文链接： https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 <! flowchart 箭头图标 勿删 attention 总结 参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函
阅读全文
摘要：原文链接：https://oldpan.me/archives/how to calculate gpu memory 前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda
阅读全文
摘要：文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448 从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。 . 语义分割创新该怎么做呢。引言空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用
阅读全文
摘要：转自： https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目录一、空洞卷积的提出二、空洞卷积原理三、空洞卷积问题感受野跳跃小尺度物体检测四、网络设计研究五、常用框架API介绍TensorFlow接口MXNet接口六、参考来源 回到顶部一、空洞卷积
阅读全文
摘要：文章来源：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 <! flowchart 箭头图标 勿删 梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果
阅读全文
摘要：有些地方还没看懂， mark一下 文章来源： https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 <! flowchart 箭头图标 勿删 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
阅读全文
摘要：参考： "打开链接" 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3 3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入($i_{1}=i_{2}=i$) 方形的卷积核
阅读全文
摘要：今天读paper遇到了Fisher线性判别的变体， 所以来学习一下， 所以到时候一定要把PRMl刷一遍呀 以下两篇论文一起阅读比较好： 论文1： https://blog.csdn.net/Rainbow0210/article/details/52892805 在前文《贝叶斯决策理论》中已经提到，
阅读全文
摘要："学习博客1" "学习博客2"
阅读全文
摘要：文章翻译： "翻译" 以下文章来源： "链接"
阅读全文
摘要：文章转自： https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html 首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树
阅读全文
摘要： 最近在做视频拼接的项目，里面用到了图像的单应性矩阵变换，在最后的图像重映射，由于目标图像的坐标是非整数的，所以需要用到插值的方法，用的就是双线性插值，下面的博文主要是查看了前辈的博客对双线性插值算法原理进行了一个总结，在这里也感谢一些大牛的博文。
阅读全文
摘要：原文地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 <!
阅读全文
摘要：原文地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664 <! flowchart 箭头图标 勿删 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.dat
阅读全文
摘要：原文链接 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058479 写得特别好！最近正好在学习pytorch，学习一下！ <! flowchart 箭头图标 勿删 PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.Da
阅读全文
摘要：前言 懒癌翻了，这篇不想写overview了，公式也比较多，今天有（zhao）点（jie）累（kou），不想一点点写latex啦，读论文的时候感觉文章不错，虽然看似很多数学公式，其实都是比较基础的公式，文章也比较细，从网上找了两篇较好的讲解，引用连接在每篇文章前面。 文章1 https://www.
阅读全文
摘要：@[toc] 0. 前言 通常论文中会有一些数学公式来证明作者理论，我觉得读论文不搞懂原理与证明，只了解了框架与流程，是不会有自己的创新以及idea，本文也是记录我自己在读paper遇到的一些数学理论，前面会叙述一些简单的数学知识。 1. 熵 1.1 熵的定义 &
阅读全文
摘要：转自：打开链接 Bounding Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其
阅读全文
摘要：原文链接：https://blog.deepsense.ai/region of interest pooling explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的
阅读全文
摘要：[TOC] Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记 1.神经网络与深度学习 "深度学习概述" "神经网络基础之逻辑回归" "神经网络基础之Python与向量化" "浅层神经网络" "深层神经网络" 2. 优化深度神经网络 "深度学习的实用层面" "优化算法" "超参数调试、Batch正
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号