sampling

【论文笔记 医疗影像分割—nnUNet】nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation

文章目录1.Abstract2.网络架构2.1Unet优点（写论文参考）2.22DU-Net2.33DU-Net2.4U-NetCascade3.动态调整网络拓扑4.预处理4.1Crop—剪裁4.2Resampling
Jy的炼丹炉·2022-11-25 16:44

【3D点云识别】PointNet++论文及代码解读

论文及代码理解解决什么问题本文创新点\贡献前人方法方法问题定义方法概述HierarchicalPointSetFeatureLearningRobustFeatureLearningunderNon-UniformSamplingDensityPointFeaturePropagationforSetSegmentation
KirutoCode·2022-11-25 10:07

Python random.simple() 打乱列表顺序/ 随机获取列表中指定数量的元素

population,k,*,counts=None)Returnaklengthlistofuniqueelementschosenfromthepopulationsequence.Usedforrandomsamplingwithoutreplacement
Roxlu7·2022-11-25 07:54

AI算法：马赛克照片都能还原成高清照

杜克大学研究人员开发了一种新的人工智能工具，称之为PULSE（PhotoUpsamplingviaLatentSpaceExploration，通过潜在空间探
海森大数据·2022-11-25 01:33

U-Net介绍

Decoder恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是upsampling与ski
阿玉婷子在学习·2022-11-25 01:30

计算机视觉之正负样本不均衡问题

在探索更有效的采样策略的过程中，产生了两类方法：HardSampling：从所有候
黄小黄i·2022-11-24 19:48

【Sampling】《Prime Sample Attention in Object Detection》

原文地址：https://arxiv.org/abs/1904.04821文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages3Contributions4Method4.1IoU-HLR4.2Score-HLR4.3Importance-basedSampleReweighting4.4比较primesample与hardsample的数据分布4.5Classifica
请痛捶我·2022-11-24 19:45

pytorch中的双线性插值上采样(Bilinear Upsampling)、F.upsample_bilinear

在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章中，介绍到BilinearUpsampling这种上采样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution
是七叔呀·2022-11-24 11:20

Pytorch 实现下采样的方法（卷积和池化）

下采样的实现：maxpooling或者conv,k=2,s=2实现下采样两倍(池化下采样比较粗暴，可能将有用的信息滤除掉，而卷积下采样过程控制了步进大小，信息融合较好)```self.conv_downsampling
whetherfailbuttry·2022-11-24 05:53

python 将多个模型的ROC曲线绘制在一张图里（含图例）

一.多条ROC曲线绘制函数defmulti_models_roc(names,sampling_methods,colors,X_test,y_test,save=True,dpin=100):"""将多个机器模型的
普通网友·2022-11-23 09:14

Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising

Eformer：医学图像去噪Abstract1.Introduction2.Relate3.2TransformerbasedEncoder-Decoder3.3.Downsampling&Upsampling3.4
黑洞是不黑·2022-11-23 04:50

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记21 Scaling Up GNNs to Large Graphs

更新日志：2021.11.16优化公式排版文章目录1.介绍scaleupGNN问题2.GraphSAGENeighborSampling:ScalingupGNNs3.Cluster-GCN:ScalingupGNNs4
诸神缄默不语·2022-11-23 03:02

【CV Transformer 论文笔记】PS-ViT: Vision Transformer with Progressive Sampling

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Yue_Vision_Transformer_With_Progressive_Sampling_ICCV
河无湖·2022-11-23 01:24

梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree

（boostrapping）例如权重u的占比是30%的样本，对应的sampling的概率
albyc22660·2022-11-22 20:06

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

下面写如何从多项分布里采样从Gumbel(0;1)分布里采样方法TheGumbel(0;1)distributioncanbesampledusinginversetransformsampling。
yiqingyang2012·2022-11-22 20:23

论文阅读《Multi-Scale Contrastive Siamese Networks for Self-Supervised Graph Representation Learning》

Introduction三、Notations四、framework（MERIT）（一）GraphAugment1.GraphDiffusion(GD)2.EdgeModification(EM)3.Subsampling
菠萝咕噜肉~·2022-11-22 17:22

Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications论文笔记

AComprehensiveSurveyofMethodsandApplications论文笔记摘要首先简单介绍了Diffusionmodels，虽然Diffusionmodels是一个成功的先进方法，但是他有很多不足：costlysamplingproceduresandsub-optimallikelihoodestimation
喝点暖气水叭·2022-11-22 16:49

Long-tailed Recognition (长尾问题)

目录Long-TailedRecognition长尾数据基本方法重采样(datare-sampling)重加权(lossre-weighting)迁移学习(transferlearningfromhead-totail-classes
连理o·2022-11-22 14:44

综述 | 长尾（不均衡）分布下图像分类（2019-2020）

目前我将这些研究分为三类，根据我个人的偏好依次分为：1）重采样（re-sampling）相关2）重加权（re-weighting）
机器学习与AI生成创作·2022-11-22 14:34

Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition 图像领域长尾分布分类问题方法

文章目录往期文章链接目录IntroductionRecentDirectionsSamplingStrategiesMethodsofLearningClassifiersClassifierRe-training
Jay_Tang·2022-11-22 14:01

Decoupling Representation and Classifier for Long-tailed Recognition

文章目录概主要内容Sampling分类器代码KangB.,XieS.,RohrbachM.,YanZ.,GordoA.,FengJ.andKalantidisY.Decouplingrepresentationandclassifierforlong-tailedrecognition.InInternationalConferenceonLearningRepresentations
MTandHJ·2022-11-22 14:01

不均衡样本集的重采样

3.2SMOTE3.2.1概念3.2.2伪代码3.2.3python程序3.3BorderlineSMOTE3.3.1概念3.3.2python实现3.4ADASYN自适应综合过采样3.5InformedUndersampling3.5.1EasyEnsemble
意念回复·2022-11-22 13:28

音频处理——详解PCM数据格式

要将一段音频模拟信号转换为数字表示，包含如下三个步骤：1、Sampling(采样)2、Quantization(量化)
Spark！·2022-11-22 10:39

基于pytorch的DCGAN代码实现（DCGAN基本原理+代码讲解）

·stridedconvolution替代确定性的pooling(从而可以让网络自己学习downsampling(下采样
花鱼饼·2022-11-22 09:39

机器学习备忘录_20200627

1.negativesampling往往在word2vec中运用到，在用softmax计算分母的时候，由于语料太大（1-hot），全遍历一遍计算效率不高，很难简单用sotfmax之后的大向量表示各个word
kiki0530·2022-11-22 08:25

LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference

1.2模型组件patchembeddingnoclassiticationtokennormalizationlayersandactivationsMulti-resolutionpyramidDownsamplingAttentionbiasinsteadofapositionalembeddingSmallerkeysAttentionactivationR
big_hm·2022-11-22 08:23

语音识别(Speech Recognition)综述

1.4Morpheme（词素）1.5bytes2.获取语音特征（AcousticFeature）2.语音识别的网络结构3.语音识别模型3.1LAS（Listen,Attend,andSpell）1.downsampling
energy_百分百·2022-11-22 06:45

图像超分辨率：任意尺度超分： Learning A Single Network for Scale-Arbitrary Super-Resolution（2021）

LearningASingleNetworkforScale-ArbitrarySuper-Resolution1与Meta-SR比较2整体结构2.1scale-awarefeatureadaption2.2scale-awareunsamplinglayer3
tony365·2022-11-22 05:05

【FCOS】FCOS理论知识讲解

2.1初始版本网络结构2.2分支改进后网络结构2.3损失函数3正样本、负样本、模糊样本的定义4特征图上的点映射回原图5锚点回归目标值6模糊样本的处理7Center-ness分支8后续改进8.1centersampling8.2centerness
寻找永不遗憾·2022-11-22 05:56

Diffusion Model（3）：训练目标以及训练过程

文章目录TrainingLoss训练目标LtL_tLt的计算L0L_0L0的计算Theoveralltrainingandsamplingalgorithms训练过程采样过程网络中的参数选择观看本文之前建议先观看以下两篇文章
MaZhe丶·2022-11-22 05:23

Diffusion Model（2）：前向扩散过程和逆向降噪过程

DiffusionModel（2）：前向扩散过程和逆向降噪过程ForwarddiffusionprocessReversediffusionprocess(ordenoising/generation/sampling
MaZhe丶·2022-11-22 05:53

word2vec原理详解及实战

函数2.2逻辑回归2.3贝叶斯公式2.4Huffman编码3）神经网络概率语言模型4）基于HierarchialSodtmax模型4.1CBOW模型4.2Skip-gram模型5）基于NegativeSampling
自动驾驶小学生·2022-11-22 05:46

【代码解析（2）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6importcopyimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromsamplingimportmnist_iid
缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

【自动驾驶】基于采样的路径规划算法——RRT*（含python实现）

代码实现参考资料路径规划|随机采样算法基于采样的运动规划算法-RRTRapidly-exploringrandomtree移动机器人路径规划算法综述路径规划算法RoboticPathPlanning:RRTandRRT*Sampling-basedAlgorithmsforOptima
CHH3213·2022-11-22 00:20

论文笔记：Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for MedicalImage Segmentation

CVPR2021机器学习笔记：Upsampling,FCN,U-Net,U-netvariant_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客论文笔记：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows_UQI-LIUWJ
UQI-LIUWJ·2022-11-21 23:12

Comprehensive Analysis of Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning

ComprehensiveAnalysisofNegativeSamplinginKnowledgeGraphRepresentationLearningNS损失在KGE中发挥重要作用，如果不适当选择marginterm
嗨I，你Y·2022-11-21 18:12

基于逻辑回归算法的心脏病不平衡数据分类代码实现

该代码通过对进行清洗，标准化，欠采样（Undersampling）进行数据对平衡工作，进行特征分析，最后用逻辑回归、随机森林、决策树、高斯贝叶斯算法进行模型的构建和对心脏病进行预测，进行了四种算法的比较
快乐星球2022·2022-11-21 17:32

深度学习第35讲：图像语义分割经典论文研读之 u-net

在上一讲中，笔者和大家一起研读了图像语义分割的基本网络框架FCN，在FCN之后，图像语义分割网络基本都在使用这种downsampling和upsampling的结构，也就是我们之前所说的编码-解码的框架
louwill12·2022-11-21 16:56

ViViT: A Video Vision Transformer 用于视频数据特征提取的ViT详解【码字中。。】

目录前言摘要一、OverviewofViT回顾视觉ViT二、Embeddingvideoclips视频嵌入方法2.1uniformframesampling均匀采样2.2tubeletembedding
萝卜社长·2022-11-21 12:05

upsampling(上采样)的三种方式

线性插值：双线性插值是目前在语义分割中用的比较多的一种方式，比如FCN中就是用的这种方法。反卷积(deconvolution)，由于实现上采用转置卷积核的方法，所以有人说应该叫转置卷积TD(transposedconvolution)。这个比较复杂，先举例下采样的卷积过程，输入4x4卷积，核为3x3，步长为1，输出大小就变成了2x2。计算机处理的过程是先把4x4的图片拉成列向量16x1，把3x3的
cv-daily·2022-11-21 09:54

上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution)

文章目录1.卷积操作2.卷积矩阵3.反卷积4.反卷积矩阵5.使用卷积计算反卷积6.总结参考文献使用反卷积（TransposedConvolution）来进行上采样操作，不需要借助插值方法，并且可以提供能够学习的参数。反卷积在DCGAN和图像的语义分割网络中，有很重要的应用。1.卷积操作我们用一个简单的例子来介绍卷积的计算过程。如下图所示，用一个3x3的卷积核对一个4x4的矩阵进行卷积操作，步长为1
KyrieLiu52·2022-11-21 04:13

《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》论文学习笔记

《深度学习在图像超分辨率重建中的应用综述》目录一、定义二、一些超分辨率数据集三、图像质量评估方法（IQA）四、常用的SR框架1、Pre-upsamplingSuper-resolution2、Post-upsamplingSuper-resolution3
爱吃兔子的胡萝卜RR·2022-11-21 02:04

我对FastFCN的理解

该论文提出了一种新型的联合上采样模块JPU(JointPyramidUpsampling)以取代扩张卷积，该方法有效降低了计算复杂度和内存占用，能够在多种已有模型中应用，并且不损失甚至
像梦一样自由al·2022-11-21 01:26

李宏毅机器学习学习打卡Task06-卷积神经网络篇

3.Subsampling缩小图片依然能够识别。二、CNN的架构基本上是输入图片，经过卷积层和池化层（可能多次这两层的组合），然后铺平最终输入全连接层。
SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:04

【推荐算法论文阅读】Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations

一、samplingtheoutput在每个训练步骤中，GRU4Rec将会话中当前事件的项目（由one-hot向量表示）作为输入。网络的输出是项目的一组分数，对应于它们成为会话中下一个项目的可能性。
CC‘s World·2022-11-20 23:34

Teacher-Forcing, Student-Forcing, Schedual sampling , Teacher-Recommended and Professor-Forcing训练策略

「Teacherforcing」如果我们能够在每一步的预测时，让老师来指导一下，即提示一下上一个词的正确答案，decoder就可以快速步入正轨，训练过程也可以更快收敛。因此大家把这种方法称为teacherforcing。所以，这种操作的目的就是为了使得训练过程更容易。缺点：（1）预测（inferencestage）时我们没有老师给你做标记了！纯靠自己很可能挂掉。（2）对于NMT任务来说，不可能保证
……Riesling·2022-11-20 22:23

Easy RL - 8.PPO算法

重要性采样（importantsampling）：使用另外一种分布，来逼近所求分布的一种方法，在强化学习中通常和蒙特卡洛方法结合使用，公式如下：∫f(x)p(x)dx=∫f(x)p(x)q(x)q(x)
加油呀，哒哒哒·2022-11-20 19:58

EasyRL 强化学习笔记 3、4章节（表格型方法，策略梯度）

文章目录第三章表格型方法MDPmodel-basedmodel-freeQ-tableModel-freePredictionMonte-CarloTemporalDifferenceBootstrappingandSamplingforDP
strawberry47·2022-11-20 19:26

辐射神经场算法——NeRF算法详解

算法详解辐射神经场算法——NeRF算法详解1.VolumeRendering方法2.NeRF中的积分公式推导3.NeRF中应用的技巧3.1PositionalEncoding3.2HierarchicalVolumeSampling4
Leo-Peng·2022-11-20 19:36

极智AI | 谈谈 tvm ansor

github.com/apache/tvm文章目录1、深度学习系统堆栈2、相关的高性能张量生成工作2.1autotvm2.2halideauto-scheduler3、tvmansor原理3.1programsampling3.1.1sketchgeneration3.1.2randomannotation3.2perfo
极智视界·2022-11-20 16:37
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