Dense

【DenseFusion代码详解】linemod数据集预处理过程

DenseFusion系列代码全讲解目录：【DenseFusion系列目录】代码全讲解+可视化+计算评估指标_Panpanpan！
Panpanpan！·2022-12-23 10:21

【DenseFusion系列目录】代码全讲解+可视化+计算评估指标

DenseFusion是2019年李飞飞等提出的用于6D姿态估计的网络。它是一种端到端的结构，输入为RGB-D数据，输出为某个物体的6D姿态。
Panpanpan！·2022-12-23 10:21

【实际操作】DenseFusion复现过程详解-LineMOD数据集

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Panpanpan！·2022-12-23 10:51

【DenseFusion代码详解】YCB-Video数据集预处理过程

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Panpanpan！·2022-12-23 10:51

【原创+代码】linemod可视化

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Panpanpan！·2022-12-23 10:51

【DenseFusion代码详解】训练过程train.py

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Panpanpan！·2022-12-23 10:21

DenseFusion 文献阅读及拓展阅读

一、概览论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.04780代码地址：https://github.com/j96w/DenseFusion论文框架：研究目的：在混乱场景的RGB-D
万俟淋曦·2022-12-23 10:15

【实际操作】DenseFusion复现过程详解-YCB-Video数据集

DenseFusion系列代码全讲解目录：【DenseFusion系列目录】代码全讲解+可视化+计算评估指标_Panpanpan！
Panpanpan！·2022-12-23 09:11

使用MindStudio进行基于MindX SDK火灾识别项目开发

本案例主要介绍如何利用获取的基于PyTorch框架的densenet模型（包括数据集和模型代码），在MindStudio中进行模型的转换和MindXSDK的开发部
神龍Str·2022-12-23 09:15

Windows AMD 安装 PyTorch

从定位上看，pytorch和tensorflow不仅仅用于动辄几十层的vgg、res、dense各种net。
Larry Chow·2022-12-23 09:14

人工智能算法-inception v1 v2 v3 v4 resnet densenet

Inceptionv1inception的核心就是把googlenet的某一些打的卷积层换成11335*5的小卷积，这样可以大大的减少权值参数数量，下图例子:比如这一层本来是2828大小的卷积核，一共输出224层，换成inception以后就是64层11，128层33,32层55。这样最后依然是224层，但是参数个数明显减少，从28*28*224变成了64*1*1+128*3*3+32*5*5de
GeekPlusA·2022-12-23 08:34

tensorflow.feature_column

1.数值列：tf.feature_column.numeric_column用于dense特征，可指定该特征的数值类型为float64等（默认为float64），也可指定该特征是一个10维向量或矩阵。
西班牙没馅饼·2022-12-23 08:42

【TensorFlow】(三)tf.feature_column.shared_embedding_columns()函数的用法

1.作用将sparse、categorical输入，转为densecolumn。这类似于embedding_column，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。
凝眸伏笔·2022-12-23 08:41

深入理解feature_column

首先就是这张老生常谈的图：feature_coumn的根父类是FeatureColumn，从FeatureColumn派生出两个子类categoricalcolumn和densecolumn
kangshuangzhu·2022-12-23 08:38

Tensorflow.feature_column的总结

特征数据主要包括categorical和dense(numeric或者continuous)两类，处理方法是使用tensorflow中的feature_co
anshuai_aw1·2022-12-23 08:36

各种activation function(激活函数) 简介

之前在使用activationfunction的时候只是根据自己的经验来用，例如二分类使用sigmoid或者softmax，多分类使用softmax，Dense一般都是Relu，例如tanh几乎没用过，
Mr_wuliboy·2022-12-22 23:29

python学习笔记——手写数字识别

使用数据集进行手写数字识别importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
奥尔瑞斯·2022-12-22 20:40

基于ORB-SLAM2的语义地图构建

总体思路参考：Semanticfusion:Dense3dsemanticmappingwithcon
XindaBlack·2022-12-22 18:14

目标检测——RetinaNet（十）

简介：这篇paper《RetinaNet：FocalLossforDenseObjectDetection》获得了ICCV2017的Best，创新点就是FocalLoss了，其主要贡献就是解决了one-stage
Y.Z.Y.·2022-12-22 15:47

CT-ICP解析

AnewelasticLIDARodometrybasedonthecontinuityofposesintra-scananddiscontinuitybetweenscansMapping——Alocalmapbasedonadensepointcloudstoredinasparsevoxelstructuretoobtainreal-timeprocess
庄王·2022-12-22 15:58

keras速度复习-非线性回归

importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
cj1064789374·2022-12-22 13:38

Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value

使用Keras的Sequential框架搭建神经网络模型，在使用模型分类时报错：Input0oflayerdenseisincompatiblewiththelayer:expectedaxis-1ofinputshapetohavevalue784butreceivedinputwithshape
fehanh·2022-12-22 13:24

图像分类网络-经典CNN网络简介

成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN-->GoogLeNet-->ResNet-->DenseNet
shanzsz·2022-12-22 12:10

Densenet121网络理解

论文：密集连接卷积网络论文链接：https：//arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https：//github.com/liuzhuang13/DenseNetMXNet
北京纯牛奶·2022-12-22 11:19

深度学习------pytorch实现cifar10数据集

fromtorch.autogradimportVariablefromtorchsummaryimportsummaryfromtorchvision.modelsimportresnet34,vgg16,densenetfromtorc
小飞龙程序员·2022-12-22 09:41

Fast Randomized Range Finder -- By structured random matrix

FastRandomizedRangeFinder--Bystructuredrandommatrix1(Dense)Randomprojectionmethod2(Sparse)Randomprojectionmethod2.1SRFT2.2SEM
中原H·2022-12-22 08:56

公众号内容拓展学习笔记（2021.4.9）

DualAttentionNetworkforSceneSegmentation深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡⭐️⭐️⭐️主要内容：多任务学习的综述论文：Multi-TaskLearningforDensePredictionTasks
CV_七少·2022-12-22 03:14

LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers

CVPR2021DenseMatching，Detector-free有监督方法Abstract本文提出了一种新的局部图像特征匹配方法。
baidu_huihui·2022-12-22 03:40

OneHot数据Embedding的方法

OneHot数据Embedding之前看的一些推荐模型都是将数据oneHot然后在通过Dense层或者Embedding层将数据稠密化，但一直不太理解具体如何实现。
Kevinllli·2022-12-21 19:54

LSTM中文分词

fromtensorflow.python.keras.modelsimportModel,load_modelfromtensorflow.python.keras.layersimportInput,Dense
我只有三天不想上班·2022-12-21 14:59

ResNet or DenseNet? Introducing Dense Shortcuts to ResNet ResNet还是DenseNet？即插即用的DS涨点神器来了！

DSNet比ResNet取得了更好的结果，并且具有与DenseNet相当的性能，但需要的计算资源更少。其中改进的DS2Res2Net性能非常强大。
Amusi（CVer）·2022-12-21 12:48

yolov4简单介绍

patches,imagepyramid,...Backbone：VGG16,ResNet-50,ResNeXt-101,Darknet53...Neek：FPN,PANet,Bi-FPN,...Head：DensePrediction
春水煎茶·2022-12-21 11:00

行为识别简述

目录一.背景介绍二.主要方向三.常用方法3.1传统方法3.1.1时空关键点（space-timeinterestpoints）3.1.2密集轨迹（dense-trajectories）3.2基于深度学习的方法
你饿了嘛？？·2022-12-20 15:11

pytorch的nn.Linear缺省输入节点个数

Pytorch中的Linear不能像Keras中的Dense一样自动计算数据维度，在利用**x=x.view(x.size(0),-1)**延展后，还需要手动输入Linear的输入维度。
l852131652·2022-12-20 14:08

微软Microsoft Azure 机器学习工作室的案例之Image Classification using DenseNet

MicrosoftAzureMachineLearningStudio是微软强大的机器学习平台，在设计器中，微软内置了15个场景案例，但网上似乎没有对这15个案例深度刨析的分析资料，所以我就计划写一个系列来完成。既然是深度刨析，就不再是简单的介绍操作，而是深入每一个细节，宁愿过度详细扩展，也不简单扫过。微软MVP实验室研究员王豫翔，Leo微软圈内人称王公子。微软10年+MVP，大龄程序员。目前核心
·2022-12-19 17:44

配置HRFormer:High-Resolution Transformer for Dense Prediction条件

首先出现KEYERROR："TopDown:HRTisnotinthemodelsregistry"之后开启了我的找错误之旅1、重新建立环境pytorch==1.7.1cuda=10.11）mmpose的建立pipinstallmmpose==0.25.12）mmcv-fullpipinstallopenmimmiminstallmmcv-full==1.3.83）出现KEYERROR："TopD
zouxiaolv·2022-12-19 14:59

【论文笔记】HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction

论文论文题目：HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction收录于：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs
m0_61899108·2022-12-19 13:53

NeurIPS2021 HRFormer：HRNet又出续作啦！国科大&北大&MSRA提出高分辨率Transformer，开源！...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享NeurIPS2021论文『HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction』，HRNet又出续作啦！
我爱计算机视觉·2022-12-19 13:53

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

文章目录一、背景二、方法三、效果论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏、更深的网络结构、引入卷积等方法，但ViT及其类似的方法都缺失了局部空间的信息，难以用于密集预测。还有
呆呆的猫·2022-12-19 13:22

姿态估计之2D人体姿态估计 -HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction

转自【NeurIPS2021|又一超强视觉Transformer主干！HRFormer：学习高分辨率表征-知乎】参考:论文阅读|HRFormer_xiaoweiyuya的博客-CSDN博客论文：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码：https://github.com/HRNet/HRFormer本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习
light169·2022-12-19 13:22

HRFormer,内存和参数降低40%

/HRFormer:ThisisanofficialimplementationofourNeurIPS2021paper"HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction
AI视觉网奇·2022-12-19 13:52

HRFormer 踩坑日记

/HRFormer:ThisisanofficialimplementationofourNeurIPS2021paper"HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction
AI视觉网奇·2022-12-19 13:21

论文阅读|HRFormer

HRFormer:High-ResolutionTransformerforDensePrediction目录AbstractIntroductionRelatedworkVisionTransformersHigh-ResolutionCNNforDensePredictionHigh-ResolutionTransformerMulti-resolutionparalleltransforme
xiaoweiyuya·2022-12-19 13:19

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用
杰读源码·2022-12-19 11:00

有关于pytorch 计算mutual information

笔者大规模搜罗了网上现有的资料，只找到这些：NPEET:Numpy向量之间MI计算的packageMINE:利用神将网络估计两个向量之间的MIgithub计算图像之间的MI总结就是没有那种直接能够计算torch两个densetensor
Reza.·2022-12-19 01:55

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD
张铁通·2022-12-19 00:39

详解DenseNet(密集连接的卷积网络)

前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skipconnection），这有助于训练过程中梯度的反向传
迷雾总会解·2022-12-18 19:13

图卷积网络进行骨骼识别代码_[论文阅读]基于骨架动作识别的空间残差层和密集连接块增强的时空图卷积网络...

SpatialResidualLayerandDenseConnectionBlockEnhancedSpatialTemporalGraphConvolutionalNetworkforSkeleton-BasedActionRecognition
英俊潇洒你冲哥·2022-12-18 14:14

深度学习Linear,Dense,MLP,FC区别是啥？

关于DL里面各种classifier线性层的称谓Linear,Dense,MLP,FC之间的区别。Linear:线性层，最原始的称谓，单层即无隐层。
修行僧yicen·2022-12-18 13:06

序列化神经网络模型（全数据更新、增量更新、检查点、训练历史可视化）

HDF5文件中fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.ut
叽叽贝贝·2022-12-18 13:05
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