affine

Python深度学习入门笔记 4 CNN

在之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected），下图是基于全连接层（Affine层）的网络的例子：而CNN的结构通常
如魔·2022-02-26 07:17

深度学习入门-基于python的理论与实现（五）误差反向传播法

1.3.3购买苹果的反向传播1.3.4神经网络中层的概念2简单层的实现2.1参数2.2乘法层的实现-购买两个苹果实例2.3加法层实现-购买两个苹果和三个橘子实例2.4ReLu层参数2.5sigmoid层2.6Affine
Nefelibat·2022-02-26 07:30

误差反向传播和深度学习相关技巧总结

误差反向传播和深度学习相关技巧总结文章目录误差反向传播和深度学习相关技巧总结一、误差反向传播法1.几个问题2.简单层（加法、乘法层）、激活函数层、Affine/softmax层的实现3.误差反向传播的实现二
king_super123·2022-02-26 07:25

[Halcon例程]Blob分析之check_blister.hdev

主要算子：仿射变换算子：vector_angle_to_rigid，affine_trans_image形态学算子：closing_rectangle
·2022-02-24 18:37

2019-05-01

Affine_transformation屏幕快照2019-05-01下午6.17.44.png
段勇_bf97·2022-02-09 00:27

PyTorch之BN核心参数详解

affine初始化时修改affine设为True时，BatchNorm层才会学习参数gamma和beta，否则不包含这两个变量，变量名是weight和bias。.train()
·2022-01-16 13:35

编码实现全连接神经网络

注：如果不理解affine仿射变换，简单的理解为在全连接情况下的得分函数即可。输入数据x的形状为(N,d_1,...,d_k)，其中N表
醉一心·2021-10-31 17:52

resMLP的PyTorch代码和分析

导入相关功能包importtorchfromtorchimportnnfromtorchsummaryimportsummaryfromtensorboardXimportSummaryWriter2、定义Affine
HHzdh·2021-10-18 23:10

解决Pytorch中Batch Normalization layer踩过的坑

在Pytorch中，BN层的类的参数有：CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats
·2021-05-27 11:25

pytorch LayerNorm参数的用法及计算过程

LayerNorm参数torch.nn.LayerNorm(normalized_shape:Union[int,List[int],torch.Size],eps:float=1e-05,elementwise_affine
·2021-05-27 11:21

卷积神经网络

CNN一、卷积神经网络结构1.全连接神经网络基于全连接层（Affine层）的网络2.卷积神经网络全连接层存在的问题：数据的形状被“忽视”了例如，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。
Recalcitrant·2021-04-26 04:43

canvas使用Affine,实现任意点变换(旋转,位移,缩放)

矩阵入门教程及文件获取地址http://www.seeshiontech.com/d...1.首先我们创建canvas标签,为了方便查看效果,我们为canvas添加一下样式,这里图片我使用的是1920*1080的尺寸canvas{display:block;border:1pxsolid;width:480px;height:270px;margin:100pxauto;}//不做处理将图片绘制到
·2021-04-12 16:44

canvas使用Affine,实现任意点变换(旋转,位移,缩放)

矩阵入门教程及文件获取地址http://www.seeshiontech.com/d...1.首先我们创建canvas标签,为了方便查看效果,我们为canvas添加一下样式,这里图片我使用的是1920*1080的尺寸canvas{display:block;border:1pxsolid;width:480px;height:270px;margin:100pxauto;}//不做处理将图片绘制到
·2021-04-07 16:24

第五周作业：利用matlab将图片依次进行，平移、镜像、旋转、0.5 倍缩小，然后分别将变换后的图像进行二维傅里叶变换。

clc;clear;image=imread('D:/1.jpg');tform=maketform('affine',[100;010;1501501]);%向右向下平移150个单位translation
远方的星·2021-04-06 18:38

BN和LN 在pytorch

coding=utf8importtorchfromtorchimportnn#track_running_stats=False，求当前batch真实平均值和标准差，#而不是更新全局平均值和标准差#affine
清晨我上马·2020-11-04 22:12

MATLAB图像处理，图形旋转处理，基本直方图，归一化直方图，直方图均衡，直方图匹配

图像旋转处理maketform：第一个参数‘affine’放射变换,第二个参数旋转结构参数imtransform:‘nearest’最近邻插值figure:创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象I=imread
mlown·2020-10-11 16:49

[監督式]卷積神經網絡(CNN)

卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks)下面簡單比較一下DNN與CNN，Affine為全連接層。
RJ阿杰·2020-09-27 21:41

bugku ctf affine （y = 17x-8 flag{szzyfimhyzd} ）

这道题涉及仿射加密（单码加密法的另一种形式称为仿射加密法（affinecipher）。在仿射加密法中，字母表的字母被赋予一个数字，例如a=0，b=1，c=2…z=25。仿射加密法的密钥为0-25直接的数字对。）逆算法太过复杂，直接去暴力碰撞即可上脚本flag="szzyfimhyzd"flaglist=[]foriinflag:flaglist.append(ord(i)-97)flags=""f
就是217·2020-09-17 15:39

Computer Vision: Algorithms and Applications（学习笔记二）--geometric transformations

相似变换（similarity）：在欧氏变换的基础上加上全局尺度因子：仿射变换（affine）：在相似变换的基础上具有两个尺度因子，在主方向和次方
e_Miss雨泽·2020-09-16 22:30

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
Luckier_穆·2020-09-15 06:19

BP：矩阵求导

知乎：如何理解矩阵对矩阵求导affine/linear(仿射/线性)变换函数详解及全连接层反向传播的梯度求导简书：机器学习-矩阵求导5分钟学会矩阵求导矩阵求导计算法则例题矩阵求导公式矩阵求导总结OptimizingRNNperformance
Sylvia_zsh·2020-09-15 06:28

最详细bugku加密小白解法---持续更新！

11+[]-12奇怪的密码--凯撒变式13托马斯杰斐逊--转轮加密14伪加密15告诉你个秘密16这不是MD517贝斯家族18富强民主19pythonN1ctf20进制转换21affine22shadow
XalngZhou·2020-09-14 07:41

仿射变换 affine transformation

转自：http://www.cs.utexas.edu/~fussell/courses/cs384g/lectures/lecture07-Affine.pdf
依海之燕·2020-09-12 18:58

仿射变换（affine transformation / affine map）

仿射变换，又称仿射映射。对图像的坐标向量进行一次线性变换和平移。特点是变换前后图像保持平直性（直线变换后任然是直线）和平行性（平行线变换后任然是平行线）。也就是二维平面上点的相对位置保持不变。常见的仿射变换有：平移（translation）翻转（flip）缩放（scale）旋转（rotation）错切（shear）这些变换都是仿射变换的特色情况，仿射变换还可以产生许多其他形式的变换。具体的原理和公
码灵薯·2020-09-12 16:56

【图像处理】 仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Perspective Transformation）

【图像处理】仿射变换（AffineTransformation）和透视变换（PerspectiveTransformation）齐次坐标系仿射变换的原理OpenCV中的仿射变换仿射变换的部分应用透视变换的原理OpenCV中的透视变换及应用结语齐次坐标系欧式空间中，使用用笛卡尔坐标系，对应的，在透视空间中，使用齐次坐标系。齐次坐标用n+1n+1n+1维，对应表示笛卡尔坐标的nnn维，比如：笛卡尔坐标
Zhang_Chen_·2020-09-12 15:03

我的Eigen学习笔记

文章目录Eigen模块数据类型Matrix与Vector类模板Map的用法操作指南元素索引矩阵操作刚体变换Affine与Transform类模板资源汇总Eigen模块转载自此文。
止于至玄·2020-09-12 13:17

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,y,x）读取nii.gz文件img=nib.load('xxxxx.nii.gz')img_affine
小鹿学长·2020-09-11 20:45

python读写.nii格式图像

nib.load('my_file.nii')img2=nib.load('other_file.nii.gz')img3=nib.load('spm_file.img')data=img1.get_data()affine
张筱竼·2020-09-11 19:35

【论文笔记】AVSM：结合了仿射配准和vSVF配准的医学图像配准模型

文章提出了一个名为AVSM（Affine-vSVF-Mapping）的端到端3D医学图像配准模型，该模型结合了仿射配准和矢量动量参数化静态速度场模型（avectormomentum-parameterizedstationaryvelocityfield
棉花糖灬·2020-09-11 18:28

C#-Halcon二维码识别

ihatetheqrcode函数ihatetheqrcode(ImageIn:Image_Out,Code_Xld:Window_Handle,QrType,Model_Type,Affine_Model
白云的天空·2020-09-11 15:25

计算机视觉 工具 代码资源合集

一、特征提取FeatureExtraction：SIFT[1][Demoprogram][SIFTLibrary][VLFeat]PCA-SIFT[2][Project]Affine-SIFT[3][Project
luanqibaazao·2020-09-11 02:47

使用eigen库进行空间变换

而主要的变换则是平移和旋转，有时候可能需要尺度变换，那么就可以描述为：TransformT=Translation3f(p)*AngleAxisf(a,axis)*Scaling(s);而Affine3dT
旧人赋荒年·2020-09-10 22:28

何为仿射变换(Affine Transformation)

http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：参考：http://wenku.baidu.com/view/826a796027d3240c8447ef20.html其中
weixin_34150830·2020-09-10 19:01

世界坐标变换要先缩放、后旋转、再平移的原因

世界变换有三种，平移、旋转和缩放(实际还有不常用的扭曲和镜像，它们不是affine变换)。这三种变换按各种顺序执行，结果是不同的。可是实际的应用中一般按照缩放->旋转->平移的顺序进行。
pizi0475·2020-09-10 15:41

图像配准：从SIFT到深度学习

这些图像之间的空间关系可以是刚性（rigid）^1（平移和旋转），仿射（affine）^2（例如剪切）
磐创 AI·2020-08-26 12:51

OpenCV中 变换模型求解的函数补充： 刚体变换（Rigid Transform）和仿射变换（Affine Transform）

OpenCV中提供了丰富的图像几何变换模型求解和进行几何变换的函数接口。库中已经提供的两种图像变换模型（仿射变换getAffineTransform和透视变换getPerspectiveTransform）的求解方法，以及仿射求逆变换的求解等，并通过warpAfine,warpPerspective等函数实现了图像的重采样。但这两种变换在很多应用中略显不足，这是因为：1）这两个变换都是在理想情况下
可微函树·2020-08-24 00:08

[3D 图形学基础] 读书笔记(3) Part_I(Getting Started) - Affine 仿射

3.最后讨论了仿射变换中，如何计算法线向量的问题文章结束有本章内容的PDF链接~Chapter_3Affine仿射3.
_Hine·2020-08-23 10:33

pytorch构建泛化能力的全连接层

#Linear->Norm->ReLu->Dropout->Linear;self.middel_norm=nn.LayerNorm(input.size()[1:],elementwise_affine
ws_nlp_·2020-08-22 13:04

pytorch系列文档之Normalization layers详解（BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d）

BatchNorm1dtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True
yrwang_xd·2020-08-19 06:45

pytorc BatchNorm2d()

39938666/article/details/84992336Initsignature:t.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine
yjinyyzyq·2020-08-19 06:08

【图像处理】batchnorm2d函数理解，numpy数据归一化

m=nn.BatchNorm2d(3,affine=True)input=torch.randn(2,3,64,64)output=m(input)print(m)print(output)2.numpy
suu_fxhong·2020-08-19 05:46

torch.nn.SyncBatchNorm

torch.nn.SyncBatchNorm(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,process_group
于小勇·2020-08-19 05:29

估计刚体变换(similarity、euclidean、affine)

欧式/仿射变换：已知点对应关系：基于svd的经典算法：https://igl.ethz.ch/projects/ARAP/svd_rot.pdfhttp://rci.rutgers.edu/~meer/TEACH/ADD/similaritymine.pdf代码参考博客：https://blog.csdn.net/kewei9/article/details/74157236几种方法的对比：htt
无痕92·2020-08-19 04:37

误差反向传播法--高效计算权重参数的梯度

目录前言计算图计算图求解示例计算图的优点反向传播思考一个问题链式法则计算图的反向传播链式法则和计算图加法节点的反向传播乘法节点的反向传播“购买水果”问题的反向传播激活函数（层）的反向传播激活函数ReLU的反向传播激活函数Sigmoid的反向传播Affine
漩涡鸣雏·2020-08-19 04:30

PyTorch中的BatchNorm2d层

先来看看pytorch中对于类的定义：CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats
Oshrin·2020-08-19 03:48

二维几何变换

图像的几何变换主要包含：刚性变换（rigidity）、相似变换（similarity）、仿射变换（affine）、投影变换（projective）。
进击的路飞桑·2020-08-19 02:03

Pytorch中的BatchNorm

classtorch.nn.BatchNorm1d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True)对小批量(mini-batch)3d数据组成的4d输入进行批标准化
牛顿喜欢吃苹果·2020-08-19 01:00

Pytorch中批规范化(nn.BatchNorm2d())

这里先放上原文链接(大部分参考这篇文章)torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats
炒饭小哪吒·2020-08-19 00:29

Pytorch-nn.BatchNorm2d()

https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679549importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.BatchNorm2d(2,affine
weixin_33795806·2020-08-19 00:27

pytorch中BatchNorm2d的用法

CLASStorch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True)基本原理为
鱼木木和木木鱼·2020-08-19 00:22
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