前言 由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：.../test.csv') # 获取正样本的数量 z = data[data['label'] == 1] # 获取负样本的数量 f = data[data['label'] == 0] 上采样 就是不断复制样本少的数据达到和样本多的数据平衡...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat
其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。 ?...两者的简要区别：高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。...相关API 上采样 PyrUp void pyrUp(InputArray src, OutputArray dst, const Size& dstsize=Size()); Parameters:...该函数执行采样步骤的高斯金字结构虽然它实际上可以用来构建拉普拉斯金字塔。首先，它下采样原图像的行和列，然后用相同的内核卷积的结果作为pyrdown()乘以4。...代码里面我们通过了按键来控制效果图采用的上采样还是下采样 ? ? 执行效果 按了U键后效果 ? 按了D键效果 ? ---- -END-
然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV8的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。...DUpsampling上采样模块的引入 在目标检测任务中，上采样操作对于恢复目标的空间位置信息和提高检测精度至关重要。传统方法如双线性插值虽然简单高效，但往往难以达到最优的分割效果。...为了克服这一局限，我们采用了DUpsampling模块来替代YoloV8中的上采样操作。DUpsampling通过一系列精心设计的卷积和特征重塑操作，实现了对特征图的高效上采样。...优点总结 精度提升：下采样模块和DUpsampling上采样模块的引入，使得YoloV8在特征提取和分割精度上实现了质的飞跃。...综上所述，通过对YoloV8的下采样和上采样模块进行创新性改进，我们成功打造了一个既高效又精准的实时目标检测模型。
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask
本文独家改进: 上采样操作CARAFE，具有感受野大、内容感知、轻量级、计算速度快等优点，引入yolov10二次创新； 1）代替Upsample进行使用； 改进结构图如下：1.YOLOv10介绍添加描述...abs/1905.02188代码：GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark本文尝试提出一个新的上采样操作...由于内容信息，CARAFE可以在不同的位置使用自适应和优化的重组核，实现比主流的上采样操作(如插值或反褶积)更好的性能。...当对256通道的H × W特征图进行2倍的上采样时，CARAFE引入的计算开销只有H * W * 199k FLOPs，而反卷积的计算开销为H * W * 1180k FLOPs。...因此，CARAFE是一个有效和高效的特征上采样算子。
但，这不是全部 有另一个处女之地如珠穆朗玛峰一样美丽又遥远：帧率上采样，也称之为倍帧。 帧率上采样：即利用视频帧间的相关性，对视频进行插帧，可以理解为在两帧之间产生一帧或多帧。 这个有多厉害你造吗？...比如：假设视频当前是30帧每秒，可以先把帧率降到15帧，经过网络传输后再通过帧率上采样把帧率上升到30帧每秒，这样就无缝将传输内容减少了一半！...如果视频超分辨率是对视频进行空域上的压缩，那帧率上采样就是对视频进行时域上的压缩，两个都能达到大幅降低带宽的作用，但目前大多数人都关注点都在超分辨率技术上，为何不Pick一下帧率上采样呢？...接下来我们将为大家详细讲解帧率上采样技术。 先看段直接征率翻倍的视频： ? 再看一段场景切换频繁、运动特别大的视频（先丢弃一半的帧数，再把丢弃的一半用技术恢复）： ?...这一技术后续可以广泛应用于视频应用场景，在传输编码前将帧率进行下采样，经过编码和网络传输后，在接收端再进行帧率上采样，还原原始视频，可以极大的节省网络传输带宽。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling...简单来说：上采样指的是任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如***双线性插值***等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。...在FCN、U-net等网络结构中，我们见识到了上采样这个东西。 图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。...附录 反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)、可视化代码： https://github.com/heuritech/convnets-keras
与之相对的就是上采样（upsample）操作了，顾名思义，上采样在CNN模型中的作用上增大特征图的长宽，比如都变为原来的2倍。...上采样在模型构建中并不像下采样那么频繁被使用，一般情况下，会在下面几个应用中用到上采样操作： 1.segmetation网络，因为segmentation需要还原到特征图到原始输入图像的尺寸； 2....对于最后一层的输出图像，需要进行32倍的上采样，以得到原图一样的大小。 FCN具体的网络模型可以参考这里。...前面提到了SegNet，SegNet中使用的就是UnMaxPooling的上采样机制，它同样是个用于图像分割的网络。...那么显然，特征图也可以使用插值算法来进行上采样的，下面这种方法就是使用线性插值方法的上采样机制，原理与图像缩放中的线性插值完全相同。
pip install tensorflow could not find a version that satisfies the requirement tensorflow安装时一直报这个错误。...手动搜索一下 pip search tensorflow 结果找到一堆，第一个好像就是，那为啥还会报这个错呢？
这个时候我们就需要用到负采样（negative sampling）的技术。 下面通过Skip-Gram来讲解负采样技术。...为了提升训练的速度，减少更新权重的数量，我们就需要对节点进行负采样。首先来了解两个概念 postive word 和 negative word。...负采样的目的就是在 negative word 中，找出一部分节点进行权重的更新，而不需要全部都更新。...负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（一定程度上还可以增加随机性） 参考1 参考2 参考3 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
上采样、反卷积、上池化概念区别 通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。...目录 一 Upsampling（上采样） 二 上池化 三 反卷积 四 一些反卷积的论文截图 01 Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。...上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...第一幅图中右边4*4矩阵，用了四种颜色的正方形框分割为四个区域，每一个区域内的内容是直接复制上采样前的对应信息。
本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。...你将学到的 阅读本文之后，您将更好地理解这些主题的一些关键概念主题和TysFrace/CARAS实现(Keras是一个构建在TensorFlow之上的深度学习库)。...示例来自mnist的模糊图像 在较高的层次上，初学者教程中构建的模型将训练图像作为输入，并尝试将这些图像分类为0到9之间的数字。如果预测错误，它将进行数学调整以更好地预测类似的图像。...基本结构的神经网络建立在初学者的笔记本上 初学者笔记本 现在让我们深入研究TensorFlow是如何实现这个基本神经网络的。...是如何处理这些数据的时，理解这些数据实际上是什么样子将会很有帮助。
提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的点云上采样网络PU-GAN，用于从目标表面的潜在空间和斑块上的上采样点学习丰富的点分布。...为了实现一个工作的GAN网络，我们在发生器中构造了一个上下向上扩展单元，用于误差反馈和自校正的上采样点特征，并构造了一个自关注单元以增强特征的集成度。
1）UpsampleCLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)上采样一个给定的多通道的...而对于体积volumetric输入，我们则期待着5D张量的输入，即minibatch x channels x depth x height x width对于上采样有效的算法分别有对 3D, 4D和...如果输入为tuple，其也要制定为tuple类型 mode (str, optional) – 可使用的上采样算法，有'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic...上面的图是source pixel为4*4上采样为target pixel为8*8的两种情况，这就是对齐和不对齐的差别，会对齐左上角元素，即设置为align_corners = True时输入的左上角元素是一定等于输出的左上角元素...()方法，这里的上采样方法已经不推荐使用了。
采样的作用： 采样的本质是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。采样因此可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。...采样所得到的样本集本身也可以看作是一种非参数模拟，即用较少量的样本点来近似总体分布，并刻画总体中的不确定性。从这个角度来说，采样也是一种信息降维，可以用于模型训练，在总体分布有无穷多个点的情况下。...对当前数据进行重采样，如自助法和刀切法，可以充分利用已有数据，挖掘更多信息，可以通过多次重采样来估计统计量的偏差，方差等。...均匀分布采样方法：唯一可以确定的是，计算机程序都是确定性的，因此不能产生真正意义上的完全均匀分布随机数，只能产生伪随机数，所以虽然这些伪随机数是通过确定性程序产生的，但是它们能通过近似的随机性测试。...也就是根据当前生成的随机数X_t来进行适当变换，进而产生下一次的随机数X_t+1，如果想要得到区间[0,1]上的连续均匀分布随机数，用X_t除以m即可。
/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 前面Fayson也介绍了CDSW的安装及CDSW使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow...工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载 通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https://github.com.../suchangfeng/tensorflow-tutorial 3.创建TensorFlow示例工程 1.登录CDSW服务，点击创建工程 2.输入工程名称，选择本地代码上传 3.上传完成，点击“...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试 1.点击“Open...示例代码 5.总结 在CDSW1.2.2版本已集成了TensorFlow的包 在运行示例时需要检查所需要的Packages是否都已安装，具体的安装方式Fayson在前面的文章也有介绍。
fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson也介绍了CDSW的安装及CDSW使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow...工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载 ---- 通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https...://github.com/suchangfeng/tensorflow-tutorial [tbywt7lod3.jpeg] 3.创建TensorFlow示例工程 ---- 1.登录CDSW服务，点击创建工程...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 [q9pg81sjqm.jpeg] constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试...3.运行simple_demo.py示例代码测试TensorFlow依赖的Packages [48wacxxud7.jpeg] 4.运行tf_tutorial.py示例代码测试 [pstyymuf57.
可以看出，这里的上采样确实只是简单的图像重复。...要想使用双线性或者最近邻或者双三次插值上采样，则需要在tf的tf.image.resize_images函数基础上进行包装，代码如下： ####定义： def my_upsampling(x,img_w...tf： model = keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects={'tf': tf}) 补充知识：keras中使用内置模型语义分割上采样维度不匹配...池化时卷积核大小修改为2而不是原来的3 branch_pool = layers.MaxPooling2D(2, strides=2, padding=’same’)(x) 以上这篇在keras里实现自定义上采样层就是小编分享给大家的全部内容了
一、采样定理 只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。 二、过采样和欠采样 1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。...2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。 三、基带信号和频带信号的采样 1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。...2、对频带信号进行采样可以是过采样，也可以是欠采样。只要保证采样频率高于原始信号带宽的两倍，就可以从欠采样信号中恢复出原始信号。...这种情况下，原始信号带宽的2倍<采样频率<频带信号最高频率的2倍。 有带通采样定理的，采样频率=2fh/m,其中m是一个不超过fh/b的整数，fh是上频界，b是带宽。...或者说，如果一个连续信号f（t）的频谱中最高频率不超过f h，当抽样频率f S≥2 f h时，抽样后的...采样频率=2fh/m,其中m是一个不超过fh/b的整数，fh是上频界，b是带宽。
数据进行了压缩 , YUV 的比例是 4:1:1 , 即 4 和 Y 分量 对应 1 个 UV 分量 ; 三、上采样与下采样概念 在 YUV 色彩编码时 , 经常使用 上采样 和 下采样 这两项技术 ,...这是数字信号处理中常用的技术 , 它们涉及到对图像的重新采样 , 以改变图像的分辨率或数据量 ; 上采样 和 下采样 都会对图像的质量产生一定的影响 , 下采样可能导致色彩信息的丢失或模糊 , 而上采样可能会引入插值误差或伪像...; 在应用 上采样 和 下采样 技术时 , 需要权衡图像 质量 / 数据量 / 处理性能 之间的需求 , 并选择适当的采样方法和参数 ; 1、下采样 Downsampling 下采样 ( Downsampling...上采样 ( Upsampling ) 是 增加图像分辨率 或 数据量 的过程 ; 被 下采样 的 YUV 图像数据 , 是不能够显示在 屏幕中的 , 因为 YUV 采样数据不全 , 有些像素点没有 UV...色彩信息 , 必须将 YUV 三个分量都补全后 , 才能正常显示 , 这个补全的过程就是 上采样 ; 在 YUV 中 , 上采样通常用于在 图像处理 或 显示 之前恢复色度分量的原始分辨率 ; 上采样
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