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动手实现深度学习（7）：基于计算图的Affine层的实现
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 我们已经可以实现一些简单的节点（比如， 加法，乘法等），以及 激活函数； 并且已经知道了 backward() 函数的实现的方法：只要计算偏导数即可，将转战Halcon日记【9】-- 模板匹配
模板匹配是一个用处非常大的算子，可以说是传统机器视觉检查上的一个核心 我们以一张名片来举例子，我们以zoomin这个logo为模板 输入图 模板选择 实现的效果（各个角度都可匹配） · 我们上一下代码 *读取图片 read_image(Image, 'mingpian.png') *提取模板图片 gen_rect翻译：affine_trans_image
描述 affine_trans_image将一种任意的2D仿射变换，即缩放、旋转、位移和倾斜（扭转），将变换后的图像在ImageAffineTrans中返回。这种仿射变换由在HomMat2D中给出的变换矩阵来描述，可以通过调用算子hom_mat2d_identity，hom_mat2d_scale，hom_mat2d_rotate，hom_mat2d_translate等等来创建，或者是affine transformation仿射变换
其实仿射变换是投影变换的一种特殊形式，在图像处理中，大部分图像变换算法用仿射变换就可以得到不错的效果，并且数学意义比较明确易懂，因此仿射变换相对来说更常用一些。 首先从数学的角度，所谓仿射变换，就是向量经过一次线性变换加一次平移变换，用公式可以表示为： 对于一副图像，如果我python读写nii格式的数据
import nibabel as nb # 读取nii文件 nii_img = nb.load('320701join14654.nii') nii_data = nii_img.get_fdata() new_data = nii_data.copy() # 省略一些处理data的骚操作,比如： # new_data[new_data>0] = 1 # 把仿射矩阵和头文件都存下来 affine = nii_img.affine.copy() h仿射函数
仿射函数 affine function 仿射函数即由由1阶多项式构成的函数，一般形式为$f (x) = A x + b$ 其中A 是一个 m×k 矩阵，x 是一个 k 向量,b是一个m向量，实际上反映了一种从 k 维到 m 维的空间映射关系 仿射函数的作用是维度改变或者形状、方向改变，这个过程叫做仿射变换。The Demo required for a Affine asymmetric u8 quantized rknn model, but output quant type is NONE, 未完
在RV1126上面跑模型时，报下面的错误。 sdk version: librknn_runtime version 1.6.0 (6523e57 build: 2021-01-15 15:56:31 base: 1126) driver version: 6.4.3.5.293908 model input num: 1, output num: 1 index=0, name=images_245, n_dims=4, dims=[1, 3, 640, 640], n_elefew-shot-gnn代码阅读
训练 分为两个网络： Embedding层和GNN度量层 EmbeddingOmniglot omniglot EmbeddingOmniglot( (conv1): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stDL：神经网络算法简介之Affine 层的简介、使用方法、代码实现之详细攻略
DL：神经网络算法简介之Affine 层的简介、使用方法、代码实现之详细攻略 目录 Affine 层的简介 批版本的Affine 层 Affine 层的使用方法 Affine 层的代码实现 Affine 层的简介 Affine层：神经网络的正向传播中，进行的矩阵的乘积运算，在几何学领域被称为“DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略
DL：神经网络所有模型(包括DNN、CNN、RNN等)的简介(概览)、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略 目录 神经网络所有模型的简介及其总结 神经网络所有模型的简介(概览) 神经网络算法之DNN、CNN、RNN使用场景对比 神经网络所有模型的简介及其总结 FLinear Combinations, Affine Combinations and Convex Combinations
Linear combination of vectors Affine combinations are linear combinations with a constraint on the sum of the coefficients lambda: Convex combinations have one more constraint on the positivity of the coefficients:【图形学】变换 (Transformations)
目录简单变换 (Simple)变换的组合刚体/欧式变换 (Rigid-Body/Euclidean)相似变换 (Similitudes/Similarity)线性变换 (Linear)仿射变换 (Affine)投影变换 (Projective)参考 简单变换 (Simple) 恒等变换 (Identity) 平移变换 (Translation) 旋转变换 (Rotation) 均匀缩放 (IsotrAVS3关键技术、性能和复杂度分析
本文由北京大学的范逵博士在LiveVideoStack线上分享第三季，第七期的内容整理而成，本次分享将主要从AVS3关键技术介绍、AVS3性能测试两个方面介绍AVS3基准档次中新采纳的编码工具，并分析这些编码工具的性能和计算复杂度。 文 / 范逵 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是H.266/VVC技术描述_3-帧间预测_1-Affine模式:仿射运动补偿预测
1、仿射运动补偿预测 HEVC中，运动补偿预测MCP仅采用平移运动模型。而在现实世界中，有很多种运动，比如放大/缩小、旋转、透视等不规则运动。在VTM中，采用了基于块的仿射变换运动补偿预测方法。如图所示，通过两个控制点(4参数)或三个控制点运动向量CPMV(6参数)来描述块的仿射H.266/VVC技术描述_3-帧间预测_2-AMVR
1、AMVR HEVC中使用四分之一精度来传输运动矢量残存MVD，VVC在CU级自适应地选择MVD精度(adaptive motion vector resolution，AMVR)。对于normal AMVP mode和affine AVMP mode，分别有以下精度可以选择： – Normal AMVP mode: quarter-luma-sample, half-luma-sample,H.266/VVC技术描述_3-帧间预测_3-BCW
1、CU级双向加权预测 在HEVC中，双向预测值通过平均两个方向的预测值得到。VTM6中使用了CU级双向加权预测(Bi-prediction with CU-level weight, BCW)。计算公式为：DirectX：Affine Transformation
Tag DirectX下的博客主要用于记录DirectX的学习过程，主要参考《DirectX 12 3D 游戏实战开发》。本篇主要是顺着DX12龙书的节奏温习线性代数中的仿射变换。 仿射变换 仿射变换是在线性变换的基础上加入平移变换得到的。之前线性变换的对象都是3维向量，向量只表示方向，对向量作平移是没对Kaldi nnet3进行奇异值分解（SVD）以减小模型大小
用处基于SVD实现模型压缩以适配低功耗平台 根据nnet3bin/nnet3-copy，nnet3-copy或nnet3-am-copy的"--edits-config"参数中，新支持了以下选项： apply-svd name=<name-pattern> bottleneck-dim=<dim> 查找所有名字与<name-pattern>匹配的组件，类型需要是AffineComponent或其子类。如19-Halcon机器视觉实例入门：图像几何变换-仿射变换
图像几何变换-仿射变换 在Halcon中，通过affine_trans_image、affine_trans_region、hom_mat2d_identity、hom_mat2d_rotate等算子实现图像的仿射变换。 示例程序如下： * 图像仿射变换 * 读取图像 read_image(src,'fabrik') * 获取图像大小 get_image_size(src,width,height)