affine

误差反向传播法--Affine/Softmax层的实现

2023.1.17Affine层：在神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用矩阵乘积运算。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:46

图像配准matlab算法,红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码） malab的红外与可见光图像配准完整代码(Malab's complete code for infrared and vis...

压缩包:de659566b3484289635964357a5f932.rar列表红外与可见光图像配准算法(MATLAB版代码)/红外与可见光图像配准算法(MATLAB版代码)/affine_warp.m
weixin_39991926·2023-01-21 14:09

“深度学习”学习日记。误差反向传播法--算法实现

2023.1.18经过学习了计算图、链式法则、加法层、乘法层、激活函数层、Affine层、Softmax层的反向传播的实现。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 08:27

仿射变换（affine transformation）

仿射变换（affinetransformation）多面体编译（polyhedralcompilation）会使用到仿射变换（affinetransformation）的知识，这里介绍下仿射变换的数学原理。线性变换：对于变换fff是一个线性变换，则对于任意向量w⃗\vec{w}w和v⃗\vec{v}v满足：f(w⃗+v⃗)=f(w⃗)+f(v⃗)f(\vec{w}+\vec{v})=f(\vec{
loongknown·2023-01-18 19:02

opencv和pytorch中的warp操作函数：cv2.warpAffine, torch.nn.functional.grid_sample, cv2.warpPerspective

opencv中有getRotationMatrix2D，warpAffine，getAffineTransform等函数pytorch有torch.nn.functional.grid_sample用处比较多和affine_grid
tony365·2023-01-18 01:14

深度学习笔记---在计算图思想下实现简单神经网络的各个计算层

二层神经网络利用计算图的思想可以按照如下简单表示上图中的黑色框均表示计算层，Affine表示加权和层，ReLU表示ReLU激活函数层，SoftmaxWithLoss表示Softmax激活函数和Loss损失函数的组合层
武松111·2023-01-16 08:22

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现CNN各层示意图：隐藏层：Convolution-ReLU-Pooling输出层的前一层：Affine-ReLU
weixin_43114885·2023-01-16 08:21

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)

第5章误差反向传播法5.4简单层的实现5.4.1乘法层的实现5.4.2加法层的实现5.5激活函数层的实现5.5.1ReLU层5.5.2Sigmoid层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

用MATLAB仿真仿射队形变换(affine formation maneuver)

文章目录写在前面如何仿真静态编队控制构建stressmatrixMATLAB求解LMI问题静态编队控制源代码如何仿真时变轨迹和队形变换轨迹生成时变leader控制律时变轨迹和队形变换源代码写在前面原论文标题：AffineFormationManeuverControlofMultiagentSystems.之前的文章讲了赵世钰的仿射编队控制原理1，进行了相关理论分析，发出来之后有不少同学私信问我如
东南坼·2023-01-11 12:15

Chapter 8 (The Geometry of Vector Spaces): Affine combinations (仿射组合)

Thischapterbeginswithgeometricideasthatarealreadyfamiliartoyou.Affinecombinationsofvectorsgeneralizetheconceptsoflinesandplanestohigherdimensionsanddescribethemathematicalobjectsformedwhensubspacesare
连理o·2023-01-11 12:15

【文献笔记】2022/07/13 Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems

目录摘要NotationsforFormations克罗内克积和矩阵方程矩阵向量化AffineSpanandAffineDependenceStressMatricesCalculationofEquilibriumStressesLMI求解及MATLAB的LMI工具箱使用标题：AffineFormationManeuverControlofMultiagentSystems作者：ShiyuZha
发量惊人的宝芙·2023-01-11 12:13

【论文笔记】Affine formation maneuver control of high-order multi-agent systems over directed networks

【作者】:赵世钰【刊物】：Automatica相比与2018年的那篇文章，这一篇支持针对更高阶的系统，而且是有向图。摘要：为了驱动一组智能体以期望的集合形式连续机动，本文研究了任意维有向网络化高阶多智能体系统的分布式编队机动控制问题。与传统方法中目标队形是时不变的不同，我们提出了一种基于仿射变换性质的仿射队形方法，其中目标队形可以是时变的，并且可以从给定的标称队形进行仿射变换。本文给出并证明了实现
UESTC_Chenlin·2023-01-11 12:12

论文记录：Affine Formation Maneuver Control of Multiagent Systems

多智能体编队控制仿真记录实现功能：平移/旋转/尺寸缩放/shear，见截图注意：本仿真图只是起到了演示效果，中间过程速度产生突变，实际中是不允许的。需要进行速度规划，这一点论文中仿真图更为贴合实际，论文仿真就做了速度规划。参考论文：Zhao,S.(2018).AffineFormationManeuverControlofMultiagentSystems.IEEETransactionsonAu
拜托了薯条·2023-01-11 12:42

Python第三方库之nibabel

3.2`nibabel.nifti1.Nifti1Image.get_fdata(self,caching='fill',dtype=,)`3.3`nibabel.nifti1.Nifti1Image.affine
Albert Darren·2023-01-10 17:00

DICOM图像坐标系和病人坐标系的相互转换

本代码是https://nipy.org/nibabel/dicom/dicom_orientation.html#dicom-slice-affine的实现，关于两个坐标系的描述，可参考：https:
pangsmao·2023-01-10 17:30

Nifti1Image 初始化nifti 图像数据

Nifti1Imageclassnibabel.nifti1.Nifti1Image(dataobj,affine,header=None,extra=None,file_map=None)Bases:
Jack千斤顶·2023-01-10 17:59

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——图像配准和图像拼接

5.什么是Affine？
fpga和matlab·2023-01-08 06:27

FAsT-Match: Fast Affine Template Matching 论文引用

http://www.eng.tau.ac.il/~simonk/FastMatch/OATM:OcclusionAwareTemplateMatchingbyConsensusSetMaximizationhttps://github.com/uhub/awesome-matlab12.1.2TemplateMatchingTechniqueshttp://www.visionbib.com/b
知识在于分享·2023-01-06 09:21

快速批量Radon变换的Python实现——使用PyTorch函数affine_grid和grid_sample

而通过利用PyTorch中的仿射变换相关函数affine_grid()和grid_sample()也可以实现旋转的过程，可以在GPU上进行运算，Radon变换所需的时间大幅减少。
xtphysics·2023-01-03 17:36

利用fsl进行配准

)，配准到同一个空间上，使得两者在大脑上的相应位置就可以一一对应上了通常MRI数据处理的步骤：先配准到template,再normalization配准的方式线性配准（lineartransform/affine
深夜不安静，音乐听听而已·2023-01-01 10:52

浅谈卷积神经网络CNN

CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU
阿默mini·2022-12-31 08:45

计算机视觉中的相关算法的源代码

一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT[3][Project
勇往直前的流浪刀客·2022-12-27 21:29

机器视觉开源代码集合

/p/3594432.html一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT
有些代码不应该被忘记·2022-12-27 21:55

MATLAB点云处理（二十）：三维刚体几何变换矩阵（regid3d）与仿射几何变换矩阵（affine3d）

文章目录1rigid3d对象1.1rigid3d语法1.2rigid3d参数详解1.3rigid3d示例2affine3d对象2.1affine3d语法2.2affine3d参数详解2.3affine3d
孙 悟 空·2022-12-26 15:01

关于图像变换的总结（仿射变换，刚体变换等）

(2)仿射变换如果一幅图像中的直线经过变换到另一幅图像上仍为直线，并且保持平行关系，则这种变换称为仿射变换(Affine Tra
AI未来·2022-12-26 15:31

卷积神经网络：卷积层和池化层代码实现，im2col代码实现-python(convolution,pooling,im2col)

Affine层和RuLe层的实现思想会用在卷积层和池化层的实现上。本文不讲卷积层和池化层的原理，是代码实践，请理解原理后看代码。代码中有巨量注释，不多阐述注意前向传播和反向传播代码在相反处理数
泥签·2022-12-25 01:32

CNN的实现（附代码）

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。
压垮草的骆驼·2022-12-25 01:30

kaldi-tdnn模型训练策略-pytorch实现

relu：RectifiedLinearComponentself-repair-scale=1e-05affine：NaturalGradientAffineComponentmax-change=0.75norm
guocehnxi·2022-12-24 10:20

Swin_transformer网络

PatchEmbed((proj):Conv2d(3,128,kernel_size=(4,4),stride=(4,4))(norm):LayerNorm((128,),eps=1e-05,elementwise_affine
多笑一笑啊·2022-12-22 18:47

卷积层运算详解与im2col实现

全连接层存在的问题之前介绍的全连接的神经网络中使用了全连接层（Affine层）。在全连接层中，相邻层的神经元全部连接在一起，输出的数量可以任意决定。全连接层存在什么问题呢？
fakerth·2022-12-22 13:32

机器视觉开源代码集合

/p/3594432.html一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT
xiaoluo91·2022-12-18 10:19

Python深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致
艾醒(AiXing-w)·2022-12-18 09:25

pytorch中的批量归一化BatchNorm1d和BatchNorm2d的用法、原理记录

或3d数据进行批标准化（BatchNormlization）操作：原类定义：classtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine
NuerNuer·2022-12-16 17:04

Eigen学习记录1-Affine3f 仿射变换矩阵

Eigen库中，仿射变换矩阵的大致用法为：创建Eigen::Affine3f对象a。
HarwardWu·2022-12-15 19:57

Eigen学习笔记2--旋转、平移

1、Matrix4f到Affine3f：Matrix4fm4f_transform;Eigen::Transforma3f
Mr.鱼·2022-12-15 19:57

【自动驾驶】Eigen变换矩阵的几种用法Matrix4f、Affine3f、

方法1：/*提示:变换矩阵工作原理:|------->变换矩阵列|100x|\|010y|}->左边是一个3阶的单位阵(无旋转)|001z|/|0001|->这一行用不到(这一行保持0,0,0,1)方法一#1:使用Matrix4f这个是“手工方法”，可以完美地理解，但容易出错!*/Eigen::Matrix4ftransform_1=Eigen::Matrix4f::Identity();//定义
Mister Zhu·2022-12-15 19:23

BatchNorm2d原理、作用及pytorch中BatchNorm2d函数的参数使用

目录BN原理、作用函数参数讲解总结BN原理、作用函数参数讲解BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=
·2022-12-15 18:43

RuntimeError: Exporting the operator affine_grid_generator to ONNX opset version 9 is not supported.

pth转onnx遇见的坑RuntimeError:Exportingtheoperatoraffine_grid_generatortoONNXopsetversion9isnotsupported.PleasefeelfreetorequestsupportorsubmitapullrequestonPyTorchGitHub.解决办法：原torch.onnx.exporttorch.onnx.
鑫湛·2022-12-14 20:58

(三) OpenCV仿射变换与透射变换(Affine and Perspective Transform)

图像最基本的变换即仿射变换(AffineTransform)和透射变换(PerspectiveTransform)。仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先，线性变换是什么？线性变换是满足以下两条性质的变换：1）直线在变换后仍然为直线，不能有所弯曲。2）原点必须保持固定。常见的线性有绕原点的
恒友成·2022-12-13 14:01

实验小测 BatchNorm2D 层对梯度传导的影响 (batchnorm层减去均值和除以标准差这两个步骤所使用的tensor是否detach)

对于bn层，为了更直观的得到结果，将affine设置为False，e
蛇皮小娃娃·2022-12-11 21:54

卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(3)

在前面的两篇文章中，我们分别讲了卷积神经网络的卷积层、池化层、Affine层、Softmax层等基础知识。
生活需要深度·2022-12-11 11:16

关于错误“AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘BatchNormld‘”

importtorchfromtorchimportnnm=nn.BatchNormld(num_features=5,affine=False)print("BEFORE:")print("running_mean
一个爱茶的工科男·2022-12-10 23:53

pytorch 学习：layer normalization

torch.nn.LayerNorm(normalized_shape,eps=1e-05,elementwise_affine=True)参数介绍：normalized_shape输入尺寸（多大的内容进行归一化
UQI-LIUWJ·2022-12-10 17:43

仿射变换affine和透视变换

仿射变换affine是透视变换的子集，透视变换是通过homography单应矩阵实现的。
xutingjie168·2022-12-10 15:02

pytorch F.affine_grid F.grid_sample探究

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。
normol·2022-12-10 03:54

Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)

文章目录量化基础知识映射函数量化参数校准(Calibration)Affine和SymmetricQuantizationSchemesPer-TensorPer-ChannelQuantizationSchemes
JasonLiu1919·2022-12-09 11:16

关键点检测一：HRNet数据预处理（MPII）

（MPII）前言HRNet源码数据预处理目录位置源码分析JointsDataset类`__init__``_get_db``half_body_transform``__getitem__``get_affine_transform
Creep___·2022-12-05 01:26

【论文精读】Smoothly Varying Affine Stitching

文章目录一、摘要二、介绍1.1相关工作三、我们的方法3.1最小化四、实施五、分析六、应用6.1Re-shoot6.2全局拼接6.3匹配七、总结一、摘要使用参数化变换（如单应）的传统图像拼接，只能为平面场景或源帧之间的无视差相机运动生成感知正确的合成。这将拼接限制为从同一物理位置拍摄的源图像。在本文中，我们引入了一个平滑变化的仿射缝合场，它足够灵活地处理视差，同时保留了参数变换良好的外推和遮挡处理特
小李不会编程啊·2022-12-04 10:10

torchvision.models.resnet18（）得到的resnet18网络分析

3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine
Idly_style·2022-12-03 15:43

pytorch layer normalization如何使用

层归一化的调用命令：torch.nn.LayerNorm(normalized_shape,eps=1e-05,elementwise_affine=True,device=None,dtype=None
mathematican·2022-12-02 13:14
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