affine 第2页

分享一份作业：Harris角点检测，RANSAC以及HOG描述符，最终将会利用这些工具来完成全景拼接

提示：如果你要实现360°的拼接，可能需要把affine变换改为透视变换才能有比较好的结果。求解透

小小杨树·2023-09-06 10:20

SLAM学习之Eigen基础矩阵表示

•仿射变换（4×4）：Eigen::Affine3d。•射影变换（4×4）：Eige

vigigo·2023-09-02 12:03

cs231n assignment1 q4

文章目录嫌啰嗦直接看源码Q4:two_layer_netaffine_forward题面解析代码输出affine_backward推导题面解析代码输出relu_forward题面解析代码输出relu_backward

理智点·2023-08-29 11:31

2022年国产开源精选

AFFiNE官网上的的广告词：Notion/Miro/Monday的开源替代版。感谢友商，不用过多介绍AFFiNE，大多数人已经基本清楚七八分它是做啥的了吧。另外，广告词的另一部

budapest·2023-08-22 12:17

MoveIt入门教程-运动学模型(Kinematic Model)--学习记录2022-06-27

1.按照教程，把代码放置在工作环境下之后，程序运行报错：经过查找之后，解决方法是将cpp文件中的Affine3d全部替换成Isometry3d。

河马小白·2023-08-17 15:20

torch.functional.affine_grid的坑

问题描述：在用torch进行图像仿射变换的时候，平移始终有问题比如现在想要让一张图对应的tensor平移0.5个图像长度那么需要先构造一个transform_matrix，这里网上说的是偏移量不是像素值，而是归一化的比例shift_x=0.5shift_y=0.5transform_matrix=torch.tensor([[1,0,shift_x],[0,1,shift_y]]).unsquee

Jumbo星·2023-08-10 06:33

2019-07-15

iOS高级核心动画技巧浏览地址：https://zsisme.gitbooks.io/ios-/content/chapter5/affine-fransforms.html

叶君臣·2023-08-02 05:08

模型特征蒸馏:Contrastive Learning Rivals Masked Image Modeling in Fine-tuning via Feature Distillation

SwinTransformer/Feature-Distillation.在FeatureWhitening中使用不带参数的LayerNorm:nn.LayerNorm(embed_dim,elementwise_affine

xinfeng2005·2023-07-30 23:46

【Rust日报】2023-07-26 内存安全的类型系统

Move语义Rust每个值都是一棵以程序变量为根的树，每个值都是owned和affine。trait告诉编译器如何销毁值及其相关资源。Drop当一个值离开作用域时，它就

Rust语言中文社区·2023-07-29 10:29

Covex combination和affine combination

Covexcombination和affinecombination是两种常见的线性组合方法。Covexcombination（凸组合）是指在线性组合中，所有权重（coefficients）取非负值且总和为1的情况。也就是说，对于给定的一组向量或点集合，通过调整每个向量的权重，可以通过凸组合的方式得到该点集合内的任意一个点。凸组合在凸优化、图形学、计算几何等领域中经常被使用。Affinecombi

成为先生·2023-07-28 21:52

学习 nn.BatchNorm2d

details/103982466#在训练阶段importtorch.nnasnnimporttorchimportcopym3=nn.BatchNorm2d(3,eps=0,momentum=0.5,affine

全息数据·2023-07-27 02:39

UserWarning: Default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False since 1

R-G-B·2023-07-26 12:19

HomMat2d

1.affine_trans_region（区域的任意变换）2.hom_mat2d_identity（创建二位变换矩阵）3.hom_mat2d_translate（平移）4.hom_mat2d_scale

小张小迪·2023-07-23 11:27

深度图像Range Image

constPointCloudType&point_cloud,floatangular_resolution,floatmax_angle_width,floatmax_angle_height,constEigen::Affine3f

Scarlett2025·2023-07-19 17:35

神经网络正则化之BN/LN/GN的原理

1.BN层原理torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,

mathlxj·2023-07-19 10:00

【CNN记录】pytorch中BatchNorm2d

torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,device=

侵蚀昨天·2023-07-16 17:05

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境下部署Affine知识库工具

【云原生之kubernetes实战】在k8s环境下部署Affine知识库工具一、Affine介绍二、检查本地k8s环境1.检查工作节点状态2.检查系统pod状态3.检查kubectl版本及系统版本三、编辑

江湖有缘·2023-07-15 07:08

【深度学习】6-4 卷积神经网络 - CNN的实现

CNN的实现网络的构成是“Convolution-ReLU-Pooling-Affine-ReLU-Affine-Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。

loyd3·2023-06-23 07:26

Halcon 仿射变换（仿射变换affine_trans_region、刚性仿射变换 vector_angle_to_rigid、图像仿射变换affine_trans_image ）

文章目录1仿射变换affine_trans_region2刚性仿射变换vector_angle_to_rigid3图像仿射变换affine_trans_image1)区域的任意变换affine_trans_region2

R-G-B·2023-06-21 22:10

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__

归途^ω^·2023-06-20 20:36

【深度学习】4-3 误差反向传播法 - Affine/Softmax层的实现

Affine层神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算(也就是Y=np.dot(X,W)+B)在几何学领域被称为“仿射变换”。因此，这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。

loyd3·2023-06-20 20:34

线性规划之内点法

今天我们来学习三种内点法，包括：仿射尺度法（affine-scaling），对数障碍法（log-barrier）和原始对偶法（primal-dual

整得咔咔响·2023-06-19 11:00

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid层Affine

CaraYQ·2023-06-18 18:38

CS231N作业 A2Q4：ConvolutionalNetworks

“三明治”层——conv-relu-pool/conv-relu4.三层CNN：conv-relu-maxpool-affine-relu-affine-softmax5.空间BN6.groupnormalizationBN

588·2023-06-14 07:49

Pytorch中的仿射变换（F.affine_grid）

目录1、平移操作实现2、缩放操作3、旋转操作4、转置操作在pytorch框架中，F.affine_grid与F.grid_sample（torch.nn.functionalasF）联合使用来对图像进行变形

清纯世纪·2023-04-21 16:09

[XCTF]steg没有py（难度1）

3.密码4.Affine密码总结前言从前向从PWN入门，发现还是太不自量力了听从学长的建议，大二先由好入门的MISC方向开始，逐步学习CTF的相关知识。

Mr_Fmnwon·2023-04-20 18:27

卷积神经网络的整体结构、卷积层、池化、python实现

前面用Affine层实现了全连接。

算法技术博客·2023-04-19 18:29

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid、Affine、Softmax-with-Loss层

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss

算法技术博客·2023-04-19 18:28

BatchNormalization

1、批量归一化BN实际上是先对每一层的输出做一个标准正态分布话，试图将输出转换成均值为0，方差为1的正态分布，然后对输出做一个纺射变换（Affine）。

zirubai·2023-04-14 20:21

激活函数的作用

因此，这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。几何中，仿射变换包括一次线性变换和一次平移，分别对应神经网络的加权和运算与加偏置运算。图2-7中

weixin_44229976·2023-04-13 15:52

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

其训练完成后对于mnist数据集失败准确率可以超过99%该网络隐藏层结构：卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—affine—ReLU—dropout—affine—dropout—softmax

Raine_Yang·2023-04-04 21:43

CTF部分题目解析

解题：执行代码会出现一个名为flag的图片文件再使用画图打开再水平反转就可以得到flag.2.Affine读题:密码学审题:由于题目名字是Affine，我们猜测是仿射密码解题:3.一步之遥读题:位移密码审题

苹果鱼a·2023-04-01 13:51

infer源码阅读之yolo.cu

目录yolo.cu注意事项一、2023/3/30更新前言1.宏定义2.Norm3.后处理3.1affine_project3.2decode3.2.1decode_common3.2.2decode_v83.3nms3.4invoker4

爱听歌的周童鞋·2023-03-31 16:34

Pytorch InstanceNorm2d Feature数与前一层输入不匹配但不报错

kernel_size=(4,4),stride=(2,2),padding=(1,1),bias=False)(10):InstanceNorm2d(1024,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

R.X. NLOS·2023-03-30 10:03

[pytorch]网络结构查询和提取

kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(512,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

【pytorch】BN层计算

BN层的详细的理解：Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题classtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

一骑红尘荔枝来·2023-03-21 17:48

Python计算机视觉（三）—— 图像映射

2.1直接线性变换算法2.2仿射变换三、图像扭曲3.1图像中的图像3.2分段仿射扭曲一、图像到图像的映射图像映射的基本类型：translation（位移）rotation（旋转）scale（尺度/大小）affine

LiaoNanan·2023-03-15 09:17

PyTorch中的Batch Normalization

Pytorch中的BatchNorm的API主要有：1torch.nn.BatchNorm1d(num_features,23eps=1e-05,45momentum=0.1,67affine=True

weixin_30855099·2023-03-14 07:54

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--用CNN的实现MINIST识别任务

CNN的网络构成：代码需要在有网络的情况下运行，因为会下载MINIST数据集，运行后会生成params.pkl保留训练权重；简单卷积层的基本参数："""简单的ConvNetconv-relu-pool-affine-relu-affine-softmaxParameters

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:32

2019-05-04 Day13

Day13CNN的实现&CNN可视化&具有代表性的CNN7.5CNN的实现按照Convolution->ReLU->Pooling->Affine->ReLU->Affine->Softmax进行构建代码实现细节上传到

BA蓬莱传说·2023-02-04 16:12

Robust Subspace Segmentation by Low-Rank Representation

RobustSubspaceSegmentationbyLow-RankRepresentation使用低秩表示(LRR)分割从多个线性(或affine)子空间中得到的数据。

hzb_ml·2023-02-02 02:33

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)

另外，我们用Affine层实现了全连接层。如下图所示。CNN的结构如下：CNN中新增了Convolution层和Pooling层。CNN的层的

侯一鸣Supermonkey·2023-02-01 19:59

torch.nn.BatchNorm2d的使用举例

参考链接:classtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True

敲代码的小风·2023-01-31 08:34

[Pytorch基础]归一化方法总结

Normlization方法总结1nn.BatchNorm2dtorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-0.5,momentum=0.1,affine=True,

乐乐要当航天猿·2023-01-31 08:34

2019-05-02 Day11 整体结构&卷积层

Day11整体结构&卷积层7.1整体结构Conv->ReLU->(Pooling)类比Affine->ReLU7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题全连接层无法维持数据形状，需要拉平而卷积层可以保持形状不变

BA蓬莱传说·2023-01-29 17:00

五种归一化原理及实现

每个通道单独算），贯穿到每个minibatch，在计算统计量的时候要考虑到整个batchCLASStorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

hxh207·2023-01-22 08:20

第五章误差反向传播法——计算图&链式法则&反向传播&简单层的实现&激活函数层的实现&Affine/Softmax层的实现&误差反向传播法的实现

*数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较浪费时间1.计算图*正向传播是从计算图出发点到结束点的传播*反向传播传递“局部导数”，将导数的值写在箭头的下方*计算图的优点是，可以通过正向传播和反向传播高效的计算各个变量的导数值2.链式法则*链式法则：如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复合函数的各个函数的导数的乘积表示3.反向传播（1）加法节点的反向传播加法节点的反向传播只

桃桃tao·2023-01-21 14:19

深度学习入门Affine层关于偏置的反向传播

在学习Affine层的时候，逆向传播时db=dy在纵向方向上的和，看到这我就有点懵逼了，想了很久，也算是相通了，但不确定这就是正确方法，仅供参考。

即兴表演233·2023-01-21 14:48

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则使用深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现深度学习入门（8）激活函数ReLU和S

阿_旭·2023-01-21 14:18

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