引导列不与图像堆叠在一起 - 腾讯云开发者社区

然而，卷积操作中的长期依赖关系建模是间接的，因为卷积的大感受野通过是通过几个小感受野的卷积堆叠而成的。这种机制导致像素/单词之间的信息交互效率低下，因此不利于RES模型来理解图像的全局上下文。...作者使用视觉引导从语言特征中生成一组查询向量，并使用这些向量来“查询”给定的图像，并从响应中生成分割mask，如上图所示。...对于这些方法，它们的语言理解仅来自语言表达本身，而不与图像交互，因此它们无法区分哪些强调更合适、更有效，更适合特定的图像。因此，他们检测到的重点可能是不准确的或低效的。...对于视觉特征，作者使用CNN主干网进行图像编码。将主干网络中最后三层的特征作为编码器的输入。通过将三组特征映射调整为相同的大小，并将它们汇总在一起，就得到了原始视觉特征。...Mask Decoder Module Mask Decoder由三个堆叠的3×3卷积层组成，用于解码，然后是一个1×1卷积层，用于输出最终的Mask。

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作业区域工服穿戴识别系统

作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，作业区域工服穿戴识别系统代替后台工作人员执勤时的人眼判断...无论梯度路径长度和大规模 ELAN 中计算块的堆叠数量如何，它都达到了稳定状态。如果无限堆叠更多的计算块，可能会破坏这种稳定状态，参数利用率会降低。...然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。...除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。因此，对基于串联的模型，我们不能单独分析不同的扩展因子，而必须一起考虑。

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基于飞桨复现CVPR 2016 MCNN的过程解析：教你更精确估算人流密度

文章中作者收集并标记了一个大型的新数据集(ShanghaiTech数据集)，其中包括1198幅图像，并使用了几何自适应高斯核基于数据集中的标记图像推理出人群密度图作为Ground Truth，然后使用图像和...堆叠三列CNN的输出特征图，并使用1*1的卷积核将其映射为密度图。MCNN的整体架构图如图1所示： ? 图 1：用于人群密度图估计的多列卷积神经网络(MCNN)的结构 ....图 2：原始图像和通过几何自适应高斯核进行卷积获得的相应的人群密度图。 MCNN几乎可以从任何观察角度准确估计单个图像中的人群数，在2016年，取得了人群计数领域state-of-art的成绩。...的结果结合在一起 convall_pre = concat([cnn_L, cnn_M, cnn_S], axis=1) convall = self.convall(convall_pre...) return convall MCNN将三列CNN的输出堆叠在一起，并使用1*1的卷积核将其通道数降为1. 02 训练策略 MCNN受到预训练模型的启发，先将三列CNN单独训练，之后将

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Reddit 讨论：Hinton的Capsule网络真的比CNN效果更好吗？

CNN的过滤器所做的就是检测源图像中是否存在特定的模式/特性。我们通常希望并行地在源图像的同一个patch上堆叠多个过滤器，这样就可以在同一个patch检测多个特征。...但是，请注意，由于堆叠的过滤器数量的线性因子，这个维度会增加很多。...如果我们仅仅使用1/0来检测特征(鼻子，嘴巴)的存在，我们可能会被引导去相信这两者在正确位置的组合就可以预测出一张脸。但实际不是这样，我们也需要知道它们的方向。...假设我被允许任意地将前一层的神经元组合在一起，将来自当前层的神经元组合在一起，将它们称为向量，并没有什么区别。这里，我们将输入设为向量，对它应用一个矩阵（matrix），然后做一个加权和。

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GAN秒变肖像画！清华刘永进提出APDrawingGAN ，CVPR Oral(附微信小程序)

下图展示了我们方法和一般图像处理工具的结果对比。图2. 我们的方法和一般图像处理工具的处理结果的对比。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...我们提出了一个针对艺术肖像画的损失函数，它包含四个损失项：对抗损失、像素级损失、一种新的距离变换（DT）损失（用于学习艺术肖像画中的线条笔画）和一个局部变换损失（用于引导局部网络保持面部特征）。...然后我们使用一个融合网络将Ilocal和全局生成器的输出Iglobal融合在一起，以获得最终的生成图。鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。...我们前面提到，在艺术家的肖像画中，线条和原图有时不是精确对应的，会有微小的错位，主要的原因有两个：艺术家裸眼观察，面部特征的轮廓有时无法被完全精准地定位；艺术家添加的线条有时是概念性的，不与原图完全对应...第一列是人脸照片，第二列是艺术家画的肖像画，第三列是一些方法需要的风格参考图，第四至九列是其他方法的结果，最后一列是我们方法的结果。用户研究（user study）结果统计。

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在 Python 中使用 OpenCV 制作简单图像动画

作者主页：海拥作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十在本文中，我们将讨论如何使用 python 的 OpenCV 模块为图像设置动画。假设我们有一张图片。...使用该单个图像，我们将对其进行动画处理，使其呈现为同一图像的连续阵列。这对于在某些游戏中设置背景动画很有用。例如，在一个飞扬的小鸟游戏中，为了让小鸟看起来向前移动，背景需要向后移动。...这是我们将用于水平动画图像的原则。我们将使用NumPy 模块中的hstack()函数连接两个图像。...hstack 函数将一个由数组顺序组成的元组作为参数，用于将输入数组的序列水平（即按列）堆叠以形成单个数组。...，就像列表连接我们将左右连接在一起 l = img[:, :(i % width)] r = img[:, (i % width):] img1 = np.hstack((r, l)) #

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人脸照片秒变艺术肖像画：清华大学提出APDrawingGAN CVPR 2019 oral paper

随着深度学习的发展，使用卷积神经网络进行图像风格转换的神经风格转换（NST）方法被提出。随后，基于生成对抗网络（GAN）的方法在图像风格转换上实现了很好的效果。...我们提出了一个针对艺术肖像画的损失函数，它包含四个损失项：对抗损失、像素级损失、一种新的距离变换（DT）损失（用于学习艺术肖像画中的线条笔画）和一个局部变换损失（用于引导局部网络保持面部特征）。...然后我们使用一个融合网络将Ilocal和全局生成器的输出Iglobal融合在一起，以获得最终的生成图。鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。...我们前面提到，在艺术家的肖像画中，线条和原图有时不是精确对应的，会有微小的错位，主要的原因有两个：1.艺术家裸眼观察，面部特征的轮廓有时无法被完全精准地定位；2.艺术家添加的线条有时是概念性的，不与原图完全对应...第一列是人脸照片，第二列是艺术家画的肖像画，第三列是一些方法需要的风格参考图，第四至九列是其他方法的结果，最后一列是我们方法的结果。 ? 图8. 用户研究（user study）结果统计。

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人脸照片秒变艺术肖像画：清华大学提出APDrawingGAN

下图展示了我们方法和一般图像处理工具的结果对比。 ? ▲图2 我们的方法和一般图像处理工具的处理结果的对比。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...我们提出了一个针对艺术肖像画的损失函数，它包含四个损失项：对抗损失、像素级损失、一种新的距离变换（DT）损失（用于学习艺术肖像画中的线条笔画）和一个局部变换损失（用于引导局部网络保持面部特征）。...然后我们使用一个融合网络将Ilocal和全局生成器的输出Iglobal融合在一起，以获得最终的生成图。鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。...我们前面提到，在艺术家的肖像画中，线条和原图有时不是精确对应的，会有微小的错位，主要的原因有两个：艺术家裸眼观察，面部特征的轮廓有时无法被完全精准地定位；艺术家添加的线条有时是概念性的，不与原图完全对应...第一列是人脸照片，第二列是艺术家画的肖像画，第三列是一些方法需要的风格参考图，第四至九列是其他方法的结果，最后一列是我们方法的结果。 ? ▲图8 用户研究（user study）结果统计。

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人脸照片秒变艺术肖像画：清华大学提出APDrawingGAN CVPR 2019 oral paper

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. | 相互作用引导药物设计的三维分子生成框架

今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。...为了解决这些问题，作者提出了一种相互作用感知的 3D 分子生成框架，该框架能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的药物设计。...在第一个案例中，也就是图2的左列，模型成功地设计了氢键、π-π堆叠和盐桥，作为给定的相互作用条件。值得注意的是，图2d-1展示了模型如何生成噻吩环来代替原始的苯环，以与TYR68构成π-π堆叠。...基线模型中的疏水相互作用和氢键的数量比使用相互作用信息训练的模型少得多，而盐桥和π-π堆叠的数量则相当。...在图4中，找到了233种分子，它们优先与变异蛋白结合，几乎不与正常蛋白结合。这意味着，模型成功设计出了既特定的有效新药物分子，而且是在没有依赖任何额外实验数据的情况下完成的。

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Pytorch - 张量转换拼接

()) # 30 # 30 # 30 张量拼接操作 ⚔️张量的拼接方式有两种:CAT、STACK CAT方法是将两个张量按照某一维度进行拼接(类似于积木拼接) STACK方法是将两个张量按照顺序垂直堆叠起来...STACK 方法主要用于将多个张量垂直堆叠在一起，形成一个新的、更高维度的张量。这在需要将来自不同来源或具有不同特征集的数据整合到一起时非常有用，例如在处理时间序列数据或多通道图像数据时。...比如在处理图像数据或者文本数据的时候，我们经常需要把二维的数据转换为三维的，这时候就可以使用torch.stack来完成这个操作。使用torch.stack可以保留两个信息：序列和张量矩阵信息。...9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]]) 我们可以再观察dim=1表示在第二个维度上进行堆叠...4个元素（tensor([[7, 6], [8, 3]])）范围索引 # 前3行的前2列数据 print(data[:3, :2]) # 第2行到最后的前2列数据 print(data[2:, :

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一文掌握Pandas可视化图表

np.random.randn(100, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD")) df = df.cumsum() df.head() 对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列）...df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range...df.plot.bar(figsize=(10,5)) 除了在绘图时定义图像大小外，我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize...不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图散点图就是将数据点展示在直角坐标系上

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...# 图像大小 df.plot.bar(figsize=(10,5)) ?...除了在绘图时定义图像大小外，我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题通过参数title设置图表标题...图像叠加不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') ?...取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) ?

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学界 | 堆叠解卷积网络实现图像语义分割顶尖效果

选自arXiv 机器之心编译参与：路雪本文介绍了一种堆叠解卷积网络（Stacked Deconvolutional Network），它可用于高效的图像语义分割。...在 SDN 中，多个浅层解卷积网络（即 SDN 单元）依次堆叠，以整合语境信息，确保位置信息的精细恢复。...每一列列出了输入图像（A）、SDN_M1 网络的语义分割结果（B）、SDN_M2 网络的语义分割结果（C）、SDN_M3 网络的语义分割结果（D）和真值（E/Groundtruth）。 ? 表 5....每一行的图像从左到右分别是（1）输入图像（2）真值（3）语义分割结果。 ? 图 6. 我们的方法在 CamVid 数据集上的结果。每一列从上到下依次是：（1）输入图像（2）语义分割结果（3）真值。...每一列的图像从上到下依次是：（1）输入图像（2）语义分割结果（3）真值。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

让我们决定何时需要堆叠以及何时需要合并。将图像合并为一个batch 假设我们有三个单独的图像作为张量。每个图像张量具有三个维度，即通道轴，高度轴，宽度轴。请注意，每个张量彼此独立。...现在，假设我们的任务是将这些张量连接在一起以形成三个图像的单批张量。我们是串联还是堆叠？好吧，请注意，在此示例中，仅存在三个维度，对于一个批次，我们需要四个维度。这意味着答案是沿新轴堆叠张量。...假设获得单批三个图像是我们的任务。我们合并还是堆叠？好吧，请注意我们可以如何结合现有的维度。这意味着我们在批处理维度上将它们合并在一起。在这种情况下，无需堆叠。...结合现有批次的图像假设我们有相同的三个单独的图像张量。只是这次，我们已经有了一个batch张量。假设我们的任务是将这三个单独的图像与批次结合在一起。我们是串联还是堆叠？...答案是先堆叠然后再连接。我们首先堆叠相对于第一维的三个图像张量。这将创建长度为3的新批次尺寸。然后，我们可以用批处理张量连接这个新的张量。

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清华大学提出APDrawingGAN：人脸照片秒变艺术肖像画，已被CVPR 2019录取

随着深度学习的发展，使用卷积神经网络进行图像风格转换的神经风格转换（NST）方法被提出。随后，基于生成对抗网络（GAN）的方法在图像风格转换上实现了很好的效果。...我们提出了一个针对艺术肖像画的损失函数，它包含四个损失项：对抗损失，像素级损失，一种新的距离变换（DT）损失（用于学习艺术肖像画中的线条笔画）和一个局部变换损失（用于引导局部网络保持面部特征）。...然后我们使用一个融合网络将Ilocal和全局生成器的输出Iglobal融合在一起，以获得最终的生成图。鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。...前面提到，在艺术家的肖像画中，线条和原图有时不是精确对应的，会有微小的错位，主要的原因有两个：1.艺术家裸眼观察，面部特征的轮廓有时无法被完全精准地定位，2.艺术家添加的线条有时是概念性的，不与原图完全对应...第一列是人脸照片，第二列是艺术家画的肖像画，第三列是一些方法需要的风格参考图，第四至九列是其他方法的结果，最后一列是我们方法的结果。图8. 用户研究（user study）结果统计。

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学界 | 人脸照片秒变艺术肖像画：清华大学提出APDrawingGAN CVPR 2019 oral paper

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【python-opencv】图像金字塔

通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。...这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。有两种图像金字塔。...1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 1、高斯金字塔高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）是通过删除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。...例如，在图像拼接中，您需要将两个图像堆叠在一起，但是由于图像之间的不连续性，可能看起来不太好。在这种情况下，使用金字塔混合图像可以无缝混合，而不会在图像中保留大量数据。...一个经典的例子是将两种水果，橙和苹果混合在一起。现在查看结果本身，以了解我在说什么： ? 请检查其他资源中的第一个参考，它具有图像混合，拉普拉斯金字塔等的完整图解详细信息。

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【他山之石】Pytorch学习笔记

[1:3 , 1:3]取第一行到第三行的第一列到第三列；[1:3,: ]取第1, 2行；[ : ,1: 3]取第1, 2列 1.3 NumPy的算术运算 1.3.1 相乘 A*B 或 multiply...concatenate( axis=0 )按行连接；concatenate( axis=1 )按列连接 stack( axis=0 )按行堆叠；stack( axis=1 )按列堆叠 1.5...实现神经网络实例(手写数字识别）构建神经网络使用的主要工具及相互关系 3.2.2 准备数据导入模块超参数定义下载数据并进行预处理；transforms.Compose 把一些转换函数组合在一起...drop_last 丢弃不足一个batch的数据 batch = 2 批量读取 4.3 torchvision 4.3.2 ImageFolder RandomResizedCrop(224) 将图像随机裁剪为不同的大小和宽高比...，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率0.5随机水平旋转；ToTensor( ) 将给定图像转换为Tensor datasets.ImageFolder

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Python NumPy数组堆叠与组合

NumPy 提供了多种方法来处理数组的堆叠和组合，例如水平堆叠、垂直堆叠、深度堆叠以及基于指定轴的拼接。通过这些方法，可以轻松地对数组进行复杂的数据操作，从而满足不同场景的需求。...水平堆叠水平堆叠是指沿数组的列方向（轴 1）将多个数组拼接在一起。NumPy 提供了 hstack 函数用于实现水平堆叠。...垂直堆叠垂直堆叠是指沿数组的行方向（轴 0）将多个数组拼接在一起。NumPy 提供了 vstack 函数用于实现垂直堆叠。...6] [7 8]] 在垂直堆叠中，数组的列数必须一致。...深度堆叠深度堆叠是指沿着数组的深度方向（新增轴）堆叠数组。NumPy 提供了 dstack 函数用于实现深度堆叠。

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Query Generation Module-NTU用多样性的query生成，涨点基于文本的实例分割（已开源）

作业区域工服穿戴识别系统

基于飞桨复现CVPR 2016 MCNN的过程解析：教你更精确估算人流密度

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