sampling 第15页

LAS、CTC、RNN-T、NT、MoChA

比较常见的是先用CNN，再用RNN还有一种趋势是使用Self-AttentionDownSampling减少取样由于声音的采集通常都是很大数据量

ctrlcvKing·2022-12-03 06:24

VoxelNet 学习笔记

裁剪(Crop)数据分割(split)FeatureLearningNetworkVoxelPartitionGroupingRandomSamplingStackedVoxelFeatureEncoding

RRRRRRian·2022-12-03 02:38

VoxelNet---端到端的3D目标检测

VoxelNet:基于体素的端到端目标检测背景分析体素算法分析特征学习网络（Featurelearningnetwork）体素分块（VoxelPartition）点云分组（Grouping）随机采样（RandomSampling

城市黎明的烟火·2022-12-03 02:38

【VoxelNet —— 体素网络】

基于体素的端到端目标检测体素VoxelNet的框架：一.特征学习网络（Featurelearningnetwork）1.1体素分块（VoxelPartition）1.2点云分组（Grouping）1.3随机采样（RandomSampling

fyc300·2022-12-03 02:08

Python resize 图片并保存为raw 格式

Size并保存#####################fromPILimportImageimg=Image.open('图片路径')img=img.resize((198,198),Image.Resampling.LANCZOS

WilliamCHW·2022-12-03 00:08

吴恩达《序列模型》01——循环神经网络RNN

存在的问题2.RNN3.通过时间反向传播（Backpropagationthroughtime）4.不同结构三、语言模型1.Languagemodelandsequencegeneration2.采样（Samplingnovelsequences

美式咖啡不加糖x·2022-12-02 07:33

YOLOv5导出onnx遇到的坑

1、运行export.py时报错‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor’解决办法：找到Upsampling.py文件（我的文件在这个路径下找到的

weixin_44834086·2022-12-02 07:02

python解决数据不均衡，上采样方法解决

使用imblearn这个库：fromimblearn.over_samplingimportSVMSMOTE,SMOTE,ADASYN,KMeansSMOTEimportpandasaspdimportnumpyasnp

呆萌的代Ma·2022-12-02 00:49

opencv:用最邻近插值和双线性插值法实现上采样（放大图像）与下采样（缩小图像）

上采样与下采样概念：上采样：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。

瞳瞳瞳呀·2022-12-02 00:47

关于OpenCV的上采样和下采样

上采样（upsampling）（或称为放大图像（分割领域，GAN领域直观理解的尺寸也是扩大了）或图像插值（interpolating））的主

furuit·2022-12-02 00:46

【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门]（7）

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks[图神经网络入门]（7）IntotheWeedsOthertypesofgraphs(multigraphs,hypergraphs,hypernodes,hierarchicalgraphs)SamplingGraphsandBatchinginGNNsInductivebiasesComparingag

炎武丶航·2022-12-01 16:04

Kalman filtering卡尔曼滤波和Particle Filter粒子滤波及其MATLAB实现

文章目录前言一、基本概念和铺垫1.两个假设2.卡尔曼滤波（线性）3.粒子滤波（非线性）二、粒子滤波具体步骤1.重要性采样ImportanceSampling&SISMonteCarloMethod:ImportanceSampling

好奇小圈·2022-12-01 08:49

三维点云学习（1）下-点云体素降采样

三维点云学习（1）下点云体素降采样（VoxelFilterDownsampling）代码参考网址秦乐乐CSDN博客理论参考知乎博主：WALL-E1.方法Centroid均值采样Randomselect随机采样

selfDisciplineSun·2022-12-01 01:40

deformable detr中的sampling_offsets初始化grid_init方式

deformabledetr中根据参考点预测4个采样点，采样点网络是self.sampling_offsets=nn.Linear(embed_dims,num_heads*num_levels*num_points

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

图像 / 视频

色彩采样（ChromaSampling色彩采样（ChromaSampling）是一种对图片进行压缩的方法。

ruoge2007·2022-11-30 14:34

离散小波变换---matlab

\downarrowQ：downsamplingfi

又要取昵称啦·2022-11-30 12:03

深度强化学习CS285 lec5-lec9（超长预警）

学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines）1.2.3重要性采样（ImportantSampling

Nemo555·2022-11-29 18:27

FCN（全卷积神经网络）详解

文章目录1.综述简介核心思想2.FCN网络2.1网络结构2.2上采样Upsampling2.3跳级结构3FCN训练4.其它4.1FCN与CNN4.2FCN的不足4.3答疑【参考】1.综述简介全卷积网络（

晓野豬·2022-11-29 11:03

Listen、Attention、Spell模型

比较常见的是先用CNN，再用RNN还有一种趋势是使用Self-AttentionDownSampling减少取样由于声音的采集通常都是很大数据量的。比

ctrlcvKing·2022-11-29 07:37

文本表示（Representation）

）独热编码(one-hotrepresentation)整数编码Word2vec模型整体理解我的理解CBoW&Skip-gramModel改进方案HierarchicalSoftmaxNegativeSampling

程序员_yw·2022-11-29 06:44

matlab向量的简单随机抽样,matlab随机抽样

次简单随机采样，程序及说明如下：m=length(a);%dimensionidx=ceil(m*rand(1,n));%generatenrandomindexbetween1andmb=a(idx);%sampling2

weixin_39833429·2022-11-29 06:27

matlab随机样本的选择,matlab随机抽样 | 学步园

次简单随机采样，程序及说明如下：m=length(a);%dimensionidx=ceil(m*rand(1,n));%generatenrandomindexbetween1andmb=a(idx);%sampling2

achoes·2022-11-29 06:57

【无标题】

GRU4Rec文章目录GRU4Rec前言一、GRU二、本文模型2.1SESSION-PARALLELMINI-BATCHES2.2SAMPLINGONTHEOUTPUT2.3RANKINGLOSS前言提示

中三边肥·2022-11-29 00:55

【kg推荐-＞精读】Differentiable Sampling on Knowledge Graph for Recommendation with Relational GNN

DSKReGDifferentiableSamplingonKnowledgeGraphforRecommendationwithRelationalGNNAbstract出现冷启动问题时，将KGs作为

小明2766·2022-11-28 23:38

NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling论文翻译

使用超采样的高质量神经辐射场目录使用超采样的高质量神经辐射场Abstract1.Introduction2、RelatedWork3、Background（Nerf介绍）4、ApproachTrainingTesting5.Experiments5.1.DatasetandMetricsBlenderDatasetLLFFDataset5.2.TrainingDetails5.3.Effectiv

ysh9888·2022-11-28 19:23

深度学习(20):nerf论文翻译与学习

1Introduction2RelatedWork3NeuralRadianceFieldSceneRepresentation4VolumeRenderingwithRadianceFields5OptimizingaNeuralRadianceField5.1Positionalencoding5.2Hierarchicalvolumesampling5.3Implementationde

biter0088·2022-11-28 19:16

pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

上采样（upsampling）一般包括2种方式：Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放，概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放Deconvolution，也叫TransposedConvolution

weixin_30905133·2022-11-28 15:09

pytorch FPN框架

1.1上采样图像的上采样（upsampling）与下采样（subsample

warrah·2022-11-28 15:39

CV笔记——上采样的方法及空洞卷积感受野计算

二、DensePredictions预测图像中每个像素标签的任务三、Upsampling的方

WWtianxiang·2022-11-28 15:01

pytorch中上采样的实现

因为最近在学习FCN，所以呢，有一些上采样的操作实际上，上采样（upsampling）一般包括2种方式：1：Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放（这种方法在原文中提到）2：Deconvolution

星海千寻·2022-11-28 15:31

上采样、以及反卷积&空洞卷积区别

一、上采样(upsampling)upsampling(上采样)的三种方式：Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放;反卷积(deconvolution&transposedconvolution

modelTSS·2022-11-28 15:01

转置卷积和反卷积（Transposed Convolution/ DeConvolution）

来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling

Fighting_1997·2022-11-28 15:27

反卷积/转置卷积：Transposed convolution介绍

反卷积/转置卷积：Transposedconvolution介绍1.上采样（UpSampling）2.正向卷积的实现过程3.用矩阵乘法描述卷积4.反卷积4.1反卷积操作4.2反卷积输入输出尺寸关系Transposedconvolution

Airs_Gao·2022-11-28 15:27

UpPooling 上池化，UpSampling上采样，Deconvolution反卷积。

在图像分割领域，经常需要把低分辨率的featuremap恢复到原始图分辨率，所以许多网络会使用upPooling上池化，upSampling上采样，Deconvolution反卷积或者其他方法。

WeissSama·2022-11-28 15:54

上采样(UpSampling)之转置卷积(Transposed Convolution)

文章目录前言转置卷积Pytorch中的转置卷积函数1.参数说明2.代码总结前言对一个较小尺寸的矩阵进行变换，得到较大尺寸矩阵的过程就叫上采样(UpSampling)。

兮xi_酱·2022-11-28 15:23

【点云系列】基于图结构的点云快速重采样翻译

原文：FastResamplingof3DPointCloudsviaGraphs原文链接：arxiv链接摘要为了较少存储、处理过程中和大尺度点云的消耗，我们提出了一种随机重采样策略，使用点的子集来保留特征

^_^ 晅菲·2022-11-28 08:54

激光点云学习一：点云常用特征

可以判定点特征表示方式的优劣:(1)刚体变换(rigidtransformations)一一即三维旋转和三维平移变化不会影响特征向量F估计,即特征向量具有平移旋转不变性.(2)改变采样密度(varyingsampling

无人驾驶learner·2022-11-28 08:51

点云降采样（DownSampling）

点云降采样1概述三维点云往往包含大量冗余数据，直接处理计算量大，消耗时间长，因此对其进行降采样是十分必要的。降采样同时也是点云预处理过程中的关键环节。2常用方法2.1体素网格下采样2.1.1原理体素（Voxel）：将三维空间划分成一个个立体的方格，每个方格就叫一个体素。在每个体素中可能存在几个点，也可能没有点。降采样的思路为：检查每个体素中是否有点存在，若有，则用一个点代替体素内的点集，通常，这个

MSTIFIY·2022-11-28 08:20

场景文本识别中的字符感知采样与校正（Character-Aware Sampling and Rectification for Scene Text Recognition）

摘要由于形状和纹理变化较大，曲面场景文本识别在多媒体社会中是一项具有挑战性的任务。以前的方法通过等距离采样提取和校正文本行来解决这一问题，这忽略了字符级别信息并导致字符失真。为了解决这个问题，本文提出了一个字符感知采样和校正（CASR）模块，该模块根据每个字符的位置和方向信息来校正不规则文本实例。具体而言，CASR将每个字符视为基本单元，并预测用于采样和校正的字符级属性。我们的模块不仅利用详细的字

Vala443·2022-11-27 22:54

CGMH: Constrained Sentence Generation by Metropolis-Hastings Sampling

文本提出CGMH，通过Metropolis-Hastingssampling来实现受约束的句子生成。

chansonzhang·2022-11-27 19:28

word2vec论文资料汇总

ABeginner'sGuidetoWord2VecandNeuralWordEmbeddingsTheIllustratedWord2vecword2vecGoogle【论文】Information-TheoryInterpretationoftheSkip-GramNegative-SamplingObjectiveFunction

Hannah2425·2022-11-27 19:39

Orange 学习3 - Evaluate模块简介-1

TestandscoreTestandScore模块介绍-分类（classification）采样方法：Crossvalidation(交叉验证)：Crossvalidationbyfeature(根据属性进行交叉验证)：Randomsampling

每天都要丰富自己·2022-11-27 09:59

Fast RCNN算法详解

FastRCNN算法详解论文背景算法对比算法背景算法详解ROIPooing初始化预训练神经网络微调多任务损失函数Mini-batchsamplingBack-propagationthroughRoIpoolinglayers.SGDhyper-parameters

yangyi_hust·2022-11-27 08:02

opencv预处理图像

查看opencv文档INTER_AREA-resamplingusingpixelarearelation.Itmaybeapreferredmethodforimagedecimatio

warrah·2022-11-27 04:24

009_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十讲——卷积神经网络（CNN）基础篇

subsampling(或

王泽的随笔·2022-11-27 04:02

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https://www.wsdm-conference.org/2023/program/accepted-papers【哈工程】DisentangledNegativeSamplingf

文文学霸·2022-11-26 21:06

白话压缩感知（含Matlab代码）

压缩感知介绍压缩感知（CompressiveSensing，CS），有时也叫成CompressiveSampling。

xiahouzuoxin·2022-11-26 15:22

pytorch 交叉验证_pytorch 相关资料收集

2.BalancedSamplingbetweenclasseswithtorchvisionDataLoaderHowtoPreventOverfittingpytorchsamp

weixin_39608657·2022-11-26 12:54

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第五讲（必修）-Transformer

李宏毅深度学习与机器学习第五讲（必修）-Transformer做笔记的目的TransformerEncodrDecoder训练的技巧GuidedAttentionBeamSearchScheduledSampling

走走走，快去看看世界·2022-11-26 00:26

【读论文】A Unified Approach to Interpreting Model Predictions

2.1LIME2.2DeepLIFT2.3Layer-WiseRelevancePropagation2.4ClassicShapleyValueEstimation2.4.1ShapleyRegressionValues2.4.2ShapleySamplingValues2.4.3

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