Sampling 第13页

上采样(upsampling)方法总结

总结一下上采样，主要来源于论文《DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey》上采样层位置上采样方法2.1预定义插值式最近邻插值、双线性插值、双三次插值，效果和计算量逐个上升；虽然插值式上采样已没人用，但是下采样过程（数据准备从HRGT到LR）最常用的还是双三次。基于插值的上采样方法只能通过图像的本身内容提高图像的分辨率，并没有带来更多信息，相反还有噪声

zeronose·2022-12-20 04:09

深度学习基础知识——上采样

上采样，转置卷积，上池化上采样（unsampling）GAP上采样（unsampling）GAPGlobalaveragepooling就是平均所有的featuremap，然后将平均后的featuremap

黑洞是不黑·2022-12-20 04:36

上采样的几种方法

常见的上采样的方法有（1）插值法（最邻近插值、双线性插值等）（2）转置卷积（又称为反卷积）（3）上采样（unsampling）（4）上池化（unpooling）插值法插值法不需要学习任何的

汐梦聆海·2022-12-20 04:03

现代计算机图形学入门-L6-光栅化.2

问题锯齿表现「概念：」表现（看到的内容）：Jaggies（锯齿）锯齿学名：Aliasing（走样）反走样（Antialiasing）目标表现2.采样（Sample）理论空间上采样时间上采样3.采样带来的问题——SamplingArtifacts

dayson1995·2022-12-20 03:12

推荐系统（Recommender System）笔记 02：Embedding

词向量Embedding对于深度学习的重要性Word2vec训练过程“负采样”（NegativeSampling）Item2vec-Word2vec在推荐系统中的推广GraphEmbeddingDeepWalkNode2vec

MYJace·2022-12-19 12:12

Notes: Survey on GNN Acceleration

文章目录1Graph-levelOptimizationGraphSamplingGraphSparsificationGraphPartition2Model-levelOptimizationsGNNSimplificationGNNCompressionSurveyonGraphNeuralNetworkAcceleration

Mochayz·2022-12-19 10:55

Tensorflow——图像的语义分割

文章目录图像的语义分割图像语义分割的应用图像语义分割实质语义分割的目标图像语义分割的实现FCN语义分割的跳级（skips）结构FCN缺点FCN实例UNET图像语义分割结构的特点输入和输出上采样Upsampling

Digger72·2022-12-19 09:49

小黑笔记:transe模型

/benchmarks/FB15K237_tiny/",nbatches=100,threads=8,#负采样sampling_mode='normal',#bern构建负样

小黑无敌·2022-12-19 06:05

重要性采样（强化学习）

一点个人看法表达，针对强化学习应用1.首先看以下资料【强化学习】随便说说重要性采样(ImportanceSampling)_哔哩哔哩_bilibili虽然好像是一个很trivial的问题，但是在网上没有看到很好的解释

Dxton·2022-12-19 00:37

matlab重要性采样,Importance Sampling (重要性采样)介绍 | 文艺数学君

摘要这一篇是关于重要性抽样(importancesampling)的介绍,包括他的背景知识,相关的数学转换和最后的例子.简介重要性抽样(importancesampling)是一种近似的抽样方法,他通过一些小的数学上的变化

大白帅·2022-12-19 00:05

【强化学习】重要度采样（Importance Sampling）

目录知识准备降低积分近似的方差当无法从原概率密度函数采样时...知识准备假设随机变量X的取值：x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx

sword_csdn·2022-12-19 00:35

重要性采样简述

重要性采样（ImportanceSampling）是统计学中的一种采样方法。它主要用于一些难以直接采样的数据分布上。

止于至玄·2022-12-19 00:03

为什么Q-learning不用重要性采样（importance sampling）？

为什么Q-learning不用重要性采样（importancesampling）？文章目录为什么Q-learning不用重要性采样（importancesampling）？

hehedadaq·2022-12-19 00:29

重要性采样(Importance Sampling)详细学习笔记

重要性采样(ImportanceSampling)详细学习笔记文章目录重要性采样(ImportanceSampling)详细学习笔记前言：参考主体：on-policy和off-policyOn-policy

hehedadaq·2022-12-19 00:58

重要性采样(importance sampling)

重要性采样是统计学习中一种常用的方法。在强化学习中通常和蒙特卡洛方法结合使用。重要性采样是，使用另外一种分布来逼近所求分布一种方法。具体形式是这样的：假设我们在想要求取目标分布PPP下函数f(x)f(x)f(x)的分布，如果可以对PPP采样，采用蒙特卡洛方法，我们可以有如下计算：Ex∼P[f(x)]=∫xP(x)f(x)dx≈1N∑xi∼P,i=1Nf(xi)E_{x\simP}[f(x)]=\i

geter_CS·2022-12-19 00:28

重要性采样Importance Sampling

utm_source=wechat_sessionImportanceSampling（以下简称IS）IS是基于采样的，也就是基于所谓的蒙特卡洛法(MonteCarlo)。

Ton10·2022-12-19 00:54

近端策略优化理解记录

1梯度2梯度下降二、ProximalPolicyOptimization（PPO）1.策略梯度2.Actor-CriticModel3Importsampling3PPO总结前言ProximalPolicyOptimization

古道西风瘦码·2022-12-18 18:49

Stochastic Image Denoising By Sampling from the Posterior Distribution (Paper reading)

StochasticImageDenoisingBySamplingfromthePosteriorDistribution(Paperreading)BahjatKawar,Haifa(Israel)

努力学图像处理的小菜·2022-12-17 17:44

【论文阅读】Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

Abstract卷积网络在动作识别领域带来的提升不像图像领域那么大提出TSN，基于长距离时序建模的思想，结合时序稀疏采样(sparsetemporalsampling)策略和视频级监督(video-levelsupervision

Mr. Anonymous·2022-12-17 14:11

Inverse transform sampling反变换采样法

感谢上海交大黄晨博士的博客：https://blog.csdn.net/doublehhcc/article/details/81166502亦感谢上海交大博士生许志钦（现为纽约大学克朗研究院博士后）为直观解释所作的贡献，令博主与黄晨同学恍然大悟。Goal:LetXXbearandomvariablewhosedistributioncanbedescribedbythecumulativedis

Eric2016_Lv·2022-12-17 07:23

2020CVPR对抗样本相关论文整理（无开源代码）

目录攻击防御攻击1.PolishingDecision-BasedAdversarialNoiseWithaCustomizedSampling.

学-evday·2022-12-17 06:26

Embeding技术：word2vec Parameter Learning Explained

：word2vec模型：CBOW模型：continuousbag-of-wordSG模型：skip-gram优化技术：分层softmax：hierarchicalsoftmax负采样：negativesampling

菜小白—NLP·2022-12-17 00:46

3 图游走算法

2.2一个通俗的例子2.3Word2Vec2.3.1SkipGram2.3.2NegativeSampling2.4nodeembedding方法2.4.1DeepWalk2.4.2node2vec2.4.3methpath2vec2.4.4

EntropyPlus·2022-12-16 16:42

python图像下采样_图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像，从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

weixin_39913648·2022-12-16 16:47

关于U-Net相关论文模型知识基础

1、Upsampling（上采样）2、上池化两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling

贾思乐·2022-12-16 13:12

基于matlab的pointnet++深度学习网络点云数据分类

pointnet++网络结构如下图所示：在整体网络结构中，首先进行setabstraction，这一部分主要即对点云中的点进行局部划分，提取整体特征，如图可见，在setabstraction中，主要有Samplinglayer

fpga和matlab·2022-12-16 12:57

机器学习中如何处理样本不均衡问题

假定样本数目A类比B类多，且严重不平衡：1.A类欠采样(Undersampling)1）随机欠采样2）A类分成若干子类，分别与B类进入ML模型3）基于聚类的A类分割2.B类过采样(Oversampling

aa_JamesJones·2022-12-16 11:38

【Valse2020】细粒度图像识别年度进展概述

类内差异小常用的数据集：鸟，花，汽车……不同的范式：1.bylocalization-classificationsubnetworks定位子网络，典型工作：S3NICCV2019:SelectiveSparseSamplingforfine-grainedimagerecognitionAAAI2020

小珈猫·2022-12-16 10:09

贪心搜索（greedy search）、集束搜索（beam search）、随机采样（random sample）

贪心搜索(greedysearch)/采样(Sampling)贪心搜索最为简单，直接选择每个输出的最大概率，直到出现终结符或最大句子长度。在每个阶段都选择分值最高的项。

jiangchao98·2022-12-15 14:30

一文带你通俗易懂地了解word2vec原理

语言模型训练（LanguageModelTraining）CBOW(ContinuousBagofWords)SkipgramSkipgram介绍CBOW和Skipgram比较再看训练过程NegativeSampling

friedrichor·2022-12-15 13:45

10月15日计算机视觉基础学习笔记——分割网络的设计

文章目录前言一、分割器的设计1、优化：减小featuremap2、上采样upsampling二、经典分割模型的涨点方法前言本文为10月15日计算机视觉基础学习笔记——分割网络的设计，分为两个章节：分割器的设计

Ashen_0nee·2022-12-14 17:12

【Python实例第6讲】多标签分类

在上述过程里，使用拒绝采样(rejectionsampling)确保n>2,文档长度不是0.同样地，我们也拒绝已经被选择的类。被

Goodsta·2022-12-14 16:21

matlab 频谱图例子_怎么用matlab画出信号频谱分析图

%构造出信号(如已有信号，此步可省略)Fs=1000;%SamplingfrequencyT=1/Fs;%SampletimeL=1000;%Lengthofsignalt=(0:L-1)*T;%Timevector

weixin_39656206·2022-12-14 13:53

matlab画信号频谱

clccloseallclear%=========参数设置=========%Fs=1000;%SamplingfrequencyT=1/Fs;%SamplingperiodL=1500;%Lengthofsignalt

寂静的以·2022-12-14 13:15

数字图像基础之图像取样和量化（Image Sampling and Quantization）

1.取样和量化的基本概念（Concepts）获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数据转换为数字形式。这一过程由图像的取样与量化来完成。数字化坐标值称为取样；数字化幅度值称为量化。图像采样◆在取样时，若横向的像素数（列数）为M，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。◆一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率

weixin_30394981·2022-12-14 08:36

基于MATLAB的图像压缩感知设计(含源文件)

MATLAB的图像压缩感知目录目录I第1章绪论31.1研究背景和意义31.2数据压缩技术41.2.1传统数据压缩技术41.2.2压缩感知理论（Compressed/CompressiveSensing/Sampling

设计源码分享·2022-12-14 06:12

扩散模型怎么生成的，sample怎么弄得，代码

可以看到这个生成噪声的部分是一个核心的主要成分，在training和sampling的时候他都能用到。

anzrs·2022-12-14 06:27

扩散模型的sampling和training

预测的过程，也就是sampling的过程中，是对于模型进行输入时刻较多的时候的样本x，所以因为训练的时候的目标就是和噪声做loss，所以输出的也是噪声，模型有一

anzrs·2022-12-14 06:16

解决实例分割中的长尾问题，增益5个点。FASA，cvpr2021

FASA：FeatureAugmentationandSamplingAdaptationforLong-TailedInstanceSegmentation论文地址：https://arxiv.org

放牛娃子·2022-12-14 00:24

【看看这长尾效应】长尾效应综述

DeepLong-TailedLearning:ASurvey引言长尾学习介绍问题定义与基本概念问题定义类平衡方法类重平衡Re-SamplingCost-sensitiveLearningCost-sensitiveLogitAdjustmentInformationAugmentationTransferLearningDataAugmentationModuleImprovementRepre

你好啊：）·2022-12-14 00:19

不平衡之钥: 重采样法何其多

目录1.概述2.类别平衡重采样3.Scheme-orientedsampling4.参考资料1.概

AI算法札记·2022-12-14 00:16

【点云处理之狂读论文经典篇1】——3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes

3DShapeNet：一种体素形状的深度表示方法1.摘要2.引言3.相关工作4.3DShapeNets4.2.5DRecognitionandReconstruction4.1View-basedSampling4.2Next-Best-ViewPrediction5

LingbinBu·2022-12-13 23:11

CVPR 2021 Less is More: CLIP BERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling

动机视频和语言学习（如视频问答）的规范方法要求神经模型从离线提取的密集视频特征和语言模型的文本特征中学习。在这个互动的动态视觉世界中，人类通过语言、符号和图形相互交流。共同理解视觉和本线索是智能主体解读物理世界中多模态信号的必备能力。为了测试这种能力，已经设计了一系列基于真实视频的任务，包括文本到视频的重审、视频字幕、视频问题回答和视频时刻重复。处理这些跨模态任务的实际范例是首先从预训练的视觉模型

smile909·2022-12-13 17:38

学好这些统计学知识，帮你入门数据分析

基础的统计学知识1.集中趋势(CentralTendency)2.变异性(Variability)3.归一化(Standardizing)4.正态分布(NormalDistributions)5.抽样分布(SamplingDistributions

北极象·2022-12-13 15:26

Trajectory planning for multi-robot systems: Methods and applications 综述阅读笔记

PathPlanning3.1.Decompositiongraph-basedmethods3.1.1.Dijkstraalgorithm3.1.2.A*algorithm3.1.3.D*algorithm3.2Samplingbasedmethods3.2.1

strawberry47·2022-12-13 14:26

ReCoLe Relation-dependent Contrastive Learning withCluster Sampling for Inductive Relation Predicti

摘要关系预测是为了补全知识图而设计的任务，旨在预测实体之间缺失的关系。近年来，基于子图的归纳关系预测模型受到越来越多的关注，该模型可以根据候选三元组周围提取的子图来预测不可见实体的关系。然而，由于它们不能预测看不见的关系，它们不是完全归纳的。此外，他们没有充分重视关系的作用，仅仅依靠模型学习参数化的关系嵌入，导致长尾关系预测不准确。本文引入关系依赖对比学习(ReCoLe)进行归纳关系预测，该方法将

小蜗子·2022-12-13 10:05

NLP十大Baseline论文简述(一) - Word2vec

：3.论文介绍：4.论文原理4.1CBOW模型：4.2Skip-gram模型：4.3降低复杂度-HierachicalSoftmax（层次Softmax）“五星重点”4.4降低复杂度-NegativeSampling

HHVic·2022-12-13 09:41

MATLAB中FFT的分析总结

如：Fs=1000;%Samplingfrequency采样频率T=1/Fs;%Samplingperiod采样周期2、采样点数的确定：–若想要规定采样点数，则采用如下方式：L=1000;%Lengthofsignal

ISimle·2022-12-13 07:11

文本生成自回归解码策略总结

采样方式ArgmaxDecoding（贪婪采样）GreedySearch（贪心搜索）BeamSearch（集束搜索）StochasticDecoding（随机采样）TemperatureSamplingTop-kSamplingTop-pSampling

Meilinger_·2022-12-12 23:50

SiamRPN++相对于SiamRPN的改进

文章目录一、SiamRPN二、SiamRPN++SpatialawaresamplingstategyLayer-wiseAggragationDepth-wiseseperablecorrelation

wangchen1801·2022-12-12 17:18

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