我正在尝试用PyTorch Fast Dense Feature Extractor实现这篇文章，但我在将他们提供的火炬实现示例转换成PyTorch时遇到了麻烦。这在Torch中是如何管理的(从他们的实现来看，Torch似乎并不关心这一点，但PyTorch关心)。基本上，我有一个特征提取器，可以将128x128的补丁转换为嵌入，我想以密集的方式将其应用于更大的图像，而不是使用for循环来评估每个位置的CNN，因为这有
浏览 36提问于2019-03-13得票数 1
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我的工作是很少射击学习，我想使用高效的网络作为骨干特征提取器。大多数模型使用Resnet作为特征提取器。forward(self, data): out = self.fc(out)我正在使用这个高效网络的PyTorch实现- 有效网络-PyTorch。我不知道如何像我在Resnet中那样使用这个effcientnet作为特性提取器。我们非常感谢你的帮助。
浏览 0提问于2021-06-02得票数 0
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我想使用SURF (加速稳健)功能来实现一个基于视觉单词袋方法的分类系统。我读过一些关于使用密集网格来提取这些特征的论文，但我找不到如何在MATLAB中使用它。有谁知道如何用MATLAB在密集网格上进行SURF特征提取？
浏览 3提问于2013-06-25得票数 1
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我一直试图对一个密集的模型进行量化，但没有成功。我一直在尝试实现pytorch后的训练静态量化。Pytorch有其他型号的量化版本，但没有用于密度集的版本。是否可以量化密集的体系结构。我一直在寻找如何将量化应用于预先训练的模型的教程，但我没有取得任何成功。
浏览 40提问于2022-11-29得票数 0
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从两幅图像的特征提取中提取视差图
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对于如何从一个场景的两幅图像中获取视差图，我有一些理解问题。目前，我可以提取一些特征点并对它们进行过滤，这样就可以显示出正确的对应关系(假设总共有60个特征点我可以得到)。我目前的代码(在matlab中，自己写的)不能提取超过一定数量的特征。
我应该找一个更好的提取方法吗？还是有其他方法从我目前的数据中得到这种差异？
浏览 1提问于2019-07-01得票数 0
我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
在一些分析时态数据(如音频或视频)的深度学习模型中，我们使用了一个“时间分布密集”层(TDD)。这所创造的是一个完全连接(密集)层，它分别应用于每一个时间步骤。如何在中手动实现的时间分布密集性？
浏览 13提问于2020-04-22得票数 3
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我对ML和Pytorch还不熟悉，我有以下问题：
我在Pytorch中寻找一个完全卷积的网络架构，这样输入将是一个RGB映像(HxWxC或480x640x3)，输出将是一个单通道映像(HxW或480x640为什么在特征提取之后没有上采样，或者一些反褶积层？有适合我需求的内置torchvision.model吗？我在哪里可以找到这样的火把建筑？
浏览 1提问于2019-12-20得票数 0
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我想根据图像中显示的产品对图像进行聚类。为此，如何为图像生成合适的特征向量？我只需要知道如何生成给定图像的特征向量。我试过NetVLAD，但是它很慢。在我描述的场景中，我想要的是快速和高精度的聚类。
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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在PyTorch的教程基于波形2Vec2的语音识别中，声学特征是从音频波形中提取出来的(尽管它是不必要的，因为该模型可以一步完成特征提取和分类)，然后绘制。我们从这些阴谋中得到了什么？
浏览 0提问于2022-11-03得票数 0
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我正在尝试使用稀疏滤波器矩阵在pytorch中对密集输入执行空间卷积(例如，在图像上)。
稀疏张量在PyTorch中实现。我试图使用稀疏张量，但它最终出现了分割错误。
浏览 1提问于2017-12-19得票数 2
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我正在使用OpenCV实现一个词袋图像分类器。最初，我测试了在SURF关键点中提取的SURF描述符。我听说密集SIFT (或PHOW)描述符可以更好地满足我的目的，所以我也尝试了一下。我使用OpenCV中的DenseFeatureDetector来获取关键点。我从9个层中提取每个图像大约5000个描述符，并将它们聚类到500个簇中。
我应该尝试VLFeat库中的PHOW描述符吗？此外，我不能在OpenCV的SVM实现中使用卡方内核，这在许多论文中都是推荐的。这对分类器质
浏览 1提问于2013-02-05得票数 3
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我正在使用openCV进行一些密集的特征提取。例如，代码我不太理解上面构造函数中的参数。在文档中，参数是：
DenseFeatureDetector( float initFeatureScale=1.f, int featureScaleLevels=1,你如何知道密集采样的网格或网格间距等。
浏览 3提问于2015-06-04得票数 0
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情感分析中的特征提取
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除了特征提取之外，我们对项目计划的每个部分都有很好的反馈。我们的一位顾问坚持认为我们应该有15种不同的特征。目前，我们只使用单图，很难找到其他实用的用我们的小数据集(~50项)和在我们的时限内(~2周内完全实现)实现。
哪些特征提取技术对情感分析和较小数据集的工作是有用的？它们应该能够快速实现，或者已经存在于Python库中。
浏览 0提问于2016-10-15得票数 0
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我最近一直在研究DCGAN。我试着跟随pytorch.org DCGAN教程的实现，发现它(表面上)缺乏项目&重塑层，这在图表中是存在的：这让我非常困惑，所以我搜索了其他实现，并找到了tensorflow.org DCGAN但是tensorflow官方教程正在使用完全连接(密集)层来重塑！因此，问题是:从DCGAN文件中正确地实现发电机网络是什么？我应该省略项目和重塑
浏览 0提问于2022-10-02得票数 1
我正在使用Python3.7和PyTorch 1.0开发一个人脸识别系统。我想使用VGGFace2 Resnet50预训练模型，如描述的作为一个特征提取器。我已经下载了模型和重量。如自述项目所述，我运行以下代码：model = torch.load('resnet50_128_pytorch.pth')
第一行按预期执行，但在
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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我在使用根据工作的代码时遇到错误。我们的目标是使用piq Python库来计算特征相似性指数(FSIM)。
浏览 425提问于2021-05-22得票数 1
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重点是，似乎检测工作的帧是在同一时间，但不超过一个很长的时间间隔。我不知道其他人是否遇到过这种情况，他们是否发现尽管事实如此，检测方法仍然是有用的。
浏览 4提问于2016-06-20得票数 0
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我刚刚看到了华盛顿大学的一段视频，史蒂夫·布伦顿教授在视频中解释了如何使用特征脸进行分类，例如图像识别。
特征面非常简单，不需要任何训练或参数调整等。他表示，它只需几秒钟就完成了。超快。在什么情况下，你更喜欢特征脸而不是深层神经网络？不是吗？
浏览 0提问于2020-02-28得票数 1
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