affine 第4页

pytorch 之 torch.nn.functional.LayerNorm()

torch.nn.LayerNorm(normalized_shape:Union[int,List[int],torch.Size],eps:float=1e-05,elementwise_affine

阿_牛·2022-12-02 13:44

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1

柃歌·2022-12-02 12:24

【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》

笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数最优化方法权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss

changreal·2022-12-01 04:57

《深度学习入门》误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的个人理解

误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的证明过程如下假定偏置Affine层关系式平方和损失函数（也可以换成交叉熵损失函数）1.只有一个数据N=0所以2.有多个数据N!

CPyJa小生·2022-11-29 06:48

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

比如负责sigmoid函数的Sigmoid、负责矩阵乘积的Affine等，都是以层为单位实现。1.乘法层的实现层的实现中有两个共通的

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

深度学习入门之4--误差反向传播法

计算图的反向传播2.3链式法则与计算图3反向传播3.1加法节点反向传播3.2乘法节点反向传播4简单层的实现4.1乘法层的实现4.2加法层的实现5激活函数模块化5.1Relu层5.2Sigmoid层5.3Affine

༺ཌ༈Dream&Light༈ད༻·2022-11-27 04:17

OpenCV-Python实践之ASIFT框架仿射特征匹配算法

Affine-SIFT仿射特征匹配算法简介图像之间经过较大视差的匹配任务在于解决局部仿射不变特征的提取与描述，目前Harris/Hessian-Affine与MSER局部不变特征提取主要策略是采用拟合椭圆归一化方式

AutoSleep·2022-11-26 15:26

机器学习、图像处理论文与源代码大汇总

blog.csdn.net/oycf119一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT

wuxie_0227·2022-11-26 11:25

【记录】python使用nibabel和sitk读取保存nii.gz文件

nibabel由于使用nibabel图像会旋转90度，所以读取保存的时候还得保存映射信息，3维图像格式为（z,x,y）读取nii.gz文件img=nib.load('xxxxx.nii.gz')img_affine

脆鲨Nana7mi·2022-11-26 03:58

pytorch：nn.BatchNorm1d()用法介绍

torch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)num_features

明日何其多_·2022-11-24 10:37

PyTorch】详解nn模块的BatchNorm2d()函数

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

MrRoose·2022-11-24 10:07

torch.nn.BatchNorm2d()的使用

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·2022-11-24 10:35

【卷积神经网络】

整体结构卷积层全连接层（Affine层）存在的问题：数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。

no_candy·2022-11-24 01:11

python读写nii格式的数据

=nii_img.get_fdata()new_data=nii_data.copy()#省略一些处理data的骚操作,比如：#new_data[new_data>0]=1#把仿射矩阵和头文件都存下来affine

小美美大白蛋·2022-11-22 04:20

HALCON算子函数——Chapter 17 : Tools

Chapter_17:Tools17.12D-Transformations1.affine_trans_pixel功能：对像素坐标轴进行任意的仿射二维变换。

think_fast·2022-11-22 03:46

error: (-215:Assertion failed) samples.cols == var_count && samples.type() == CV_32F in function ‘解决

我们的代码如下：importcv2importnumpyasnpSZ=20bin_n=16affine_flags=cv2.WARP_INVERSE_

zrc007007·2022-11-22 01:26

通俗易懂的反向传播法（python 代码实现）

链式法则和计算图2.3反向传播2.3.1加法节点的反向传播2.3.2乘法节点的反向传播2.2.4苹果例子3.简单层的实现3.1乘法层的实现3.2加法层的实现4激活函数层的实现4.1ReLU层4.2Sigmoid层5Affine

莱维贝贝、·2022-11-20 21:09

卷积神经网络的简单理解

3.1卷积运算3.2Padding填充3.3步幅3.43维数据的卷积运算3.5结合方块思考3.6批处理4、池化层参考资料前面的神经网络我们使用的都是全连接网络，不管是感知机还是函数逼近，都使用的仿射(Affine

穿越文明·2022-11-20 11:51

PyTorch之BN核心参数详解

PyTorch之BN核心参数详解原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/qoatssaffine初始化时修改affine设为True时，BatchNorm层才会学习参数

有为少年·2022-11-19 23:09

【Python计算机视觉】图像到图像的映射（单应性变换、图像扭曲）

实验目的二、单应性变换1、直接线性变换2、仿射变换三、图像扭曲1、图像中的图像2、分段仿射扭曲四、问题及解决方案图像到图像的映射一、实验目的1、学习了解本篇博客中H_from_points(fp,tp)和affine_from_points

okokcccc·2022-11-19 08:40

OpenCV学习--仿射变换（affine）

图像的基本几何变换有--平移，旋转，尺度，仿射；仿射变换可以理解为平移旋转尺度的组合效果。下面给出数学上的定义是输入图像的点，时输出图像的点A是2x2旋转矩阵，B是平移向量（一）平移的实现（二）旋转的实现（三）尺度的实现从上面的实现可以看出，使用仿射变换是需要求解6个参数，旋转矩阵4个，平移向量2个。这也是我们在使用OpenCV的warpAffine函数时需要输入3对坐标了下面是测试程序#incl

mjlsuccess·2022-11-19 07:15

2022 七校联合NewStarCTF 公开赛赛道 WEEK2|CRYPTO

1.Affine先用Part1代码算出a,b，再用Part2代码逐位手工穷举出flag字符flag{Kn0wn_p1aint3xt_4ttac}2.unusual_baseflag{a1ph4bet_c0u1d_be_d1ffi3r3nt

zerorzeror·2022-11-16 07:58

RexNet片段记录

函数解析：结构汇总：图1：图2：图3：图4：函数解析：1、nn.BatchNorm2d()torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

是一个小迷糊吧·2022-11-14 07:27

一文极速理解深度学习

反向传播加法乘法激活函数层的实现ReLU层的实现Sigmoid层的实现Affine层的实现Softmax-with-Loss层的实现小总结学习中的技巧参数的更新

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

CNN的实现与可视化

如下图所示，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。

fakerth·2022-11-05 10:59

对《深度学习入门》第五章中Affine层反向传播计算公式的一种解释

目录方法概述解释开始1.绘制计算图2.排列反向传播结果3.新知识引入4.更加严谨参考文献初读此书，对下图中这个公式无法理解。如果仿照作者的之前叙述的方法，需要进行矩阵对矩阵的求导，如何求导以及对于矩阵是否有链式法则笔者都没有了解，所以决定不以矩阵为变量尝试推导。方法概述将矩阵乘法理解为相应标量元素乘法和加法运算，再将得到的结果进行排列。所以使用标量（矩阵中的元素）作为节点的输入输出，对

爱做白日梦的悲观主义者·2022-11-02 15:31

数学知识整理：仿射函数（affine function）

由1阶多项式构成的函数，一般形式为f(x)=Ax+b这里，A是一个m×k矩阵，x是一个k维向量，b是一个m维向量——>反映了一种从k维到m维的空间映射关系。

UQI-LIUWJ·2022-10-30 02:04

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，为了计算加权信号的总和，使用了矩阵的乘积运算（NumPy中是np.dot()）。

fakerth·2022-10-21 07:32

计算机视觉-图像到图像的映射(单应性变换、仿射变换、仿射扭曲)

文章目录1.原理单应性变换（Homography）齐次坐标系单应性变换SVD(奇异值分解）算法代码仿射变换（affine）算法代码2.图像扭曲（仿射扭曲）测试代码运行结果2.1图像中的图像代码定位获取点坐标完全图像的仿射扭曲使用两个三角形的仿射弯曲运行结果结果分析

机智的小陈今天学习了吗·2022-10-17 07:59

机器学习之神经网络与深度学习 HW4【详解及jupyter代码】

文章目录NeuralNetworks&DeepLearning1.导入所需的Python库2.加载数据并可视化3.全连接神经网络3.1初始化网络参数3.2定义神经网络的每一层Affine层Softmax-with-Loss

湘粤Ian·2022-10-12 22:52

stn在mnist上的实现

上的实现个人博客-https://cxy-sky.github.io/代码参考来源：PyTorch框架实战系列（3）——空间变换器网络STN_DanielYuz的博客-CSDN博客理论：Pytorch中的仿射变换(affine_grid

Sky_codes·2022-10-08 18:00

基于affine+sift特征提取的图像配准算法matlab仿真

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础由于相机正面拍摄物体时，相机的光轴方向可能发生变化，带来扭曲，所以第一步是对每张图片进行变换，模拟所有可能的仿射扭曲。这些扭曲由两个参量决定：水平角度φ和垂直角度θ。将图像旋转φ度由倾斜度参数t完成：t=1cosθ。设原始图像为u(x,y)，原始图像在X轴上倾斜度为t的变换由u(x,y)→u(tx,y)得到。对数字图像来说，倾斜图像由具有方向

fpga和matlab·2022-10-01 07:33

第七章卷积神经网络——整体结构&卷积层&池化层&卷积层和池化层的实现&CNN的实现

1.整体结构*卷积神经网络（CNN）被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础*基于全链接层（Affine层）的网络的例子：*基于CNN的网络例子：CNN

桃桃tao·2022-09-29 16:53

Pytorch 中打印网络结构及其参数的方法与实现

:Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):BatchNorm2d(64,eps=1e-05,momentum=0.1,affine

CV小Rookie·2022-09-22 17:24

计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合

一、特征提取FeatureExtraction：·SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]·PCA-SIFT[2][Project]·Affine-SIFT[3

老司机的诗和远方·2022-08-22 07:30

[图像处理]仿射变换(Affine Transformation)

文章目录仿射变换(AffineTransformation)平移变换Translation缩放变换（Scale）剪切变换（Shear）旋转变换（Rotation）组合仿射变换(AffineTransformation)转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.htmlhttp://www.cnblogs.com/ghj1976/p/519908

图像算法AI·2022-07-25 07:04

（转）仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Projective Transformation）

本文转自：https://blog.csdn.net/danmeng8068/article/details/79442792正文仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做“平面变换”和“空间变换”或者“二维坐标变换”和“三维坐标变换”。一个是二维坐标(x,y)，一个是三维坐标(x,y,z)。也就是：仿射变换：透视变换：从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思，仿射变换的方程组有6个未知数，所以要

Liu Zhian·2022-07-25 07:50

仿射变换（Affine transformation）与python实践

仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间（vectorspace）进行一次线性变换（lineartransformation）并拼上一个平移（Translation）。所以，本质上仿射变换针对的是某一向量空间（当然该空间中的任一向量）。其矩阵表达形式（matrixformal）为：y⃗m×1=Am×nx⃗n×1+b⃗m×1表示为一个对向量x⃗平移b⃗，与旋转缩放A的仿射映射。也即这里的A

五道口纳什·2022-07-25 07:45

Q76：仿射变换（Affine Transformation）

三维图形的仿射变换包括平移（Translation）、缩放（Scaling）、旋转（Rotation）、错切（Shearing）、翻转（Reflection）。仿射变换具有“平直性”和“平行性”。“平直性”是说：共线的点变换之后还是共线（或者说：直线变换之后还是直线；曲线变换之后还是曲线）；“平行性”是说：平行的直线变换之后还是平行的。76.1放射变换的分类76.1.1平移（Translation

图形跟班·2022-07-25 07:45

详解文本生成图像的仿射变换模块（Affine Transformation）和条件批量标准化（CBN）

目录一、仿射变换1.1、概念1.2、数学原理1.3、作用方式二、条件批量标准化2.1、批标准化2.2、条件批量标准化2.3、语义条件批量标准化最后在DF-GAN、SSA-GAN、RATGAN等模型中，他们都使用到了仿射变换构建条件批量归一化或者语义条件批量归一化对图像进行约束合成。本篇文章将详细介绍什么是仿射变换，什么是条件批量归一化，其在文本生成图像领域如何从文本分布出发拟合图像分布。一、仿射变

中杯可乐多加冰·2022-07-25 07:03

pytorch之BatchNorm2d

pytorch之BatchNorm2d函数参数讲解：BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True

qq_小花·2022-06-27 23:59

Text to image论文精读DF-GAN：A Simple and Effective Baseline for Text-to-Image Synthesis一种简单有效的文本生成图像基准模型

Target-AwareDiscriminator）3.2.1、匹配感知梯度惩罚（Matching-AwareGradientPenalty）3.2.2、单向输出（One-WayOutput）3.3、生成器3.3.1、Affine

中杯可乐多加冰·2022-05-19 09:42

Text to image论文精读RAT-GAN：文本到图像合成中的递归仿射变换 Recurrent Affine Transformation for Text-to-image Synthesis

目录一、原文摘要二、为什么提出RAT-GAN三、RAT-GAN3.1、整体框架3.2、RAT仿射块（RecurrentAffineTransformation）3.2.1、RAT仿射块的结构3.2.2、LSTM循环控制器的引入3.2.3、RAT仿射块的创新点3.3、具有空间注意的匹配感知鉴别器3.3.1空间注意力3.3.2、软阈值函数3.4、损失函数四、实验4.1、数据集4.2、训练细节4.3、实

中杯可乐多加冰·2022-05-19 09:41

CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)

一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT[3][Project

ZQ_ZHU·2022-03-13 07:51

CV codes代码分类整理合集

thread-72-1-1.html一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT

wu_wenhuan·2022-03-13 07:49

(收藏）CV codes代码分类整理（CV codes代码分类整理合集 http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html）