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线性代数(2)
平移矩阵 3X3的矩阵不能用来平移三维向量,不能对x,y,z进行等比加减,需要扩展到4X4矩阵 平移矩阵的逆矩阵 旋转矩阵 旋转x轴 旋转y轴 旋转z轴 推导过程想起来再记下C语言 3x3格五子棋对战电脑
C语言 3x3格五子棋对战电脑 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ROW 3 #define COL 3 //四种游戏的状态 //玩家赢 '*' //电脑赢 '#' //平局 'Q' //继续 'C' int IsFull(char board[ROW][COL], int row,对Inception V1的理解
提高深度神经网络性能最直接的方法就是增加网络的规模，即深度（神经网络的层数）和宽度（每层的通道数）。但是这个方法有两个主要的缺点： 1.增加深度和宽度往往会增加大量的参数，会使网络更加容易过拟合，尤其当训练数据偏少时。 2.增加网络的规模，会增加计算机资源的使用，如果增加的网络容对VGG的理解
简介：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于GoogLeNet。 结构如下图所示： ABSTRACT： 作者研究了网络深度对模型性能的影响，主要是采用很小的（3x3）卷积核对不断增加深度的网络进行了评估，发现将深度增加到16-19能够实现SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size
1. 摘要 最近关于深度卷积神经网络的研究都集中在提高准确率上，对于准确率在同一个水平的网络，更小的网络结构至少有三个优点：1. 在分布式训练的时候需要更少的跨服务器通信；2. 从云端导出新模型到自动驾驶汽车上需要更小的带宽；3. 在 FPGA 等其它硬件内存有限的情况下更容易部署。MultiResUNet笔记
keras版： https://github.com/nibtehaz/MultiResUNet/blob/master/MultiResUNet.py 原文地址：MultiResUNet : Rethinking the U-Net Architecture for Multimodal Biomedical Image Segmentation paper 创新点 将u-net中的两个3X3的卷积替换成3X3，7X7卷积运算与5X5卷积运算并一、fpga图像处理算法整合
1、RG/GB单通道提取，采用2x2阵列 其实现方法，用ram缓存两行图像数据，对缓存的数据进行间隔4个数据读取，以此一个固定的数据替换其余三个颜色值 2、亮度增加 其公式为： Q = a * i + b 其中i为输入原像素值，a为调节对比度，b为调节亮度 实现方法为：只需将原像素值加上需要增加亮度的值即实习期间学习基础学习整理
1、AlexNet AlexNet中的trick：AlexNet将CNN用到了更深更宽的网络中,其效果分类的精度更高相比于以前的LeNet,其中有一些trick是必须要知道的. ReLU的应用：AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid，其能更快的训练，同时解决sigmoid在训练较深的网络中出现的梯度消失，或者说梯度弥散的问题。 DropouRepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
论文：https://arxiv.org/abs/2101.03697 代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG RepVGG是一种新颖的CNN设计范式，它将ACNet的思想与VGG架构进行了巧妙的结合，将plain模型的精度在ImageNet上提升到了超过80%top1精度。 作者指出当前CNN的问题：Though many complicated CNN deliver感受野（Receptive Field）理解为什么采用多层小卷积核来替换一层大卷积核
1.什么是感受野？ 卷积神经网络各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小 下图是感受野示意图 如果对这个5x5的原始输入图片，用黄色的3x3卷积核作用，会输出一个3x3的输出特征图，这个输出特征图上的每个像素点映射到原始的图片是3x3的区域，所以它（输出特征图）的感受野是3，如果再对什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）
googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12 GoogleNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度，或者是它的宽度，但是一般情况下，更深和更宽Codeforces 1333 E - Road to 1600 （构造）
题意： "车"只能走直线，"后"可以走直线和斜线，它们每一步只能走到能走到的位置中没走过的数字最小的位置。如果能走到的位置都走了，但棋盘还有不能直接走到的位置，可以花费1van去跳转到当前棋盘中未走的数字最小的位置。现在让你构造这个N x N的棋盘，使"车"的花费小于"后"。 题解：VGG网络结构详解与模型的搭建
首先贴出三个链接： 1. VGG网络结构详解视频 2. 使用pytorch搭建VGG并训练 3. 使用tensorflow搭建VGG并训练 VGG网络是在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务) 第一名 和 Classification Task (分均值滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波
均值滤波： 均值滤波是图像处理中常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将被去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的均值替换图像中每个像素。采样Kernel数据通常是3x3的矩阵，如NX二次开发-通过3x3矩阵获取XYZ轴矢量
函数：UF_CSYS_ask_wcs() 函数说明：通过3x3矩阵获取XYZ轴矢量 用法： 1 #include <uf.h> 2 #include <uf_mtx.h> 3 extern DllExport void ufusr(char *param, int *returnCode, int rlen) 4 { 5 UF_initialize(); 6 7 double douMatrixValues[9] = {1,0,0,0,1,四大网络VGGNet
一、特点 1、对AlexNet改进，在第一个卷积层用了更小的卷积核和stride 2、多尺度训练（训练和测试时，采用整张图的不同尺度） 由此，VGG结构简单，提取特征能力强，应用场景广泛 由单尺度测试结果对比： 二、 不同结构的对比 VGG一共提供了6个网络版本，一次探究不同网络的效果对比。 下面简要分析扩展的Sobel 算子
Custom Extended Sobel Filters https://arxiv.org/pdf/1910.00138.pdf sobel算子是进行边缘检测的一个重要算子。它通常是一个3x3的特定数值的卷积核，对输入图像进行卷积的运算。 这篇文章分析了，为什么3x3的卷积核太小，作者尝试了5x5,7x7,9x9等大小的卷积核，使用了如下的卷积核5x5卷积核可以用2个3x3卷积核替代的原因
原文链接：https://blog.csdn.net/bemy1008/article/details/84559905 在当今深度网络的发展趋势中，提升网络的宽度和深度已经是常规操作，能够解决过拟合的同时带来了大量参数的问题，所以减少计算参数也是必要的。在很多网络中，都使用了3个3x3卷积核anchor理解
原文链接：https://blog.csdn.net/gaotihong/article/details/83586012 faster rcnn中rpn的anchor，sliding windows，proposals？ 转载地址为：https://blog.csdn.net/gaotihong/article/details/83586012 作者：马塔 链接：https://www.zhihu.com/question/422054AT2166 Rotate 3x3
title LUOGU AT2166 Rotate 3x3 简化题意 我们有一个 \(3\) 行 \(N\) 列的初始矩阵，\((i,j)\) 位置的数为 \(i+3j-3\)。 我们有一个这样的操作：选择一个 \(3\times 3\) 的子矩阵，将这个子矩阵旋转 \(180°\)。（具体见下面的图）。 现在给出一个 \(3\) 行 \(N\) 列的矩阵（矩阵中的数各不相转 经典分类网络Googlenet
转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架找出3x3矩阵里行最大同时列最小的数所在的行和列
需要注意二维数组的传参。 1. /*计算二维数组鞍点的下标*/ void FindSaddlePoint(int **arr, int ROW, int COL, int *row, int *col) { int i = 0; int j = 0; int ROWMAX = 0; if(arr == NULL)return;/*检查数组*/ for(i=0; i<ROW; i++) {一文看懂VGGNet
Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition.” arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). 论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像GoogleNet-ILSVRC-2014冠军
Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么，GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢？一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，深度指网络层次数量、宽度指神经元数量。但这种方式存在以下问题：（1）参数太多，如果训练数据集有CNN-3: VGGNet 卷积神经网络模型
1、VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分。目前使用比