一、本文的主要贡献1. 卷积和反卷积对称网络结构的提出A very deep network architecture, which consists of a chain of symmetric convolutional and deconvolutional layers, for image restoration is proposed in this paper. The con

Pytorch 包含如下模块：Componenttorchtorch.jittorch.nnAPythonDataLoader。

文章目录一、torch.nn1、Parameters&ContainersI、ParametersII、Containers二、torch.nn.functional三、参考资料一、torch.nn1、Parameters&ContainersI、Parameterstorch.nn.Parameter：Tensor 的子类II、Containerstorch....

一、简介MS-COCO数据集是微软构建的一个数据集，其包含 detection, segmentation, keypoints 等任务与 PASCAL VOC 数据集相比：COCO 中的图片包含了自然图片以及生活中常见的目标图片，背景比较复杂，目标数量比较多，目标尺寸更小，因此 COCO 数据集上的任务更难COCO 数据集平均每张图片包含 3.5 个类别和 7.7 个实例目标，仅有不到 20%

二分图的定义：二分图是能分成两组（假设是 U 和 V），其中 U 上的点不能相互连通，只能连去 V 中的点；V 中的点也不能相互连通，只能连去 U 中的点二分图在跟踪中的理解：可以把二分图理解为视频中连续两帧中的所有检测框，第一帧所有检测框的集合称为 U，第二帧所有检测框的集合称为 V，同一帧的不同检测框不会为同一个目标，所以不需要互相关联，相邻两帧的检测框需要相互联通，最终将相邻两帧的检测框尽量

转 LMDB 代码示例。

例如下面的代码， 其中张量最初在 CPU 内存中创建 ， 然后被移动到 GPU 显存。不同， 它能避免不必要的数据拷贝， 将数据转换为张量， 并在可能的情况下共享底层数据和保留。函数在 GPU 和 CPU 之间传输数据。通过直接在 GPU 上创建张量， 可以。：可跨多个 GPU 或机器实现分布式训练， 从而显著地提高计算能力并缩短训练时间。该方法在处理深度学习任务中涉及大量GPU操作时特别有效。”

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一、损失函数分类及原理L1、L2 LossSmooth-L1-LossFocal-Loss二、损失函数在 TF 中的实现# smooth-l1-lossdef bbox_ohem_smooth_L1_loss(bbox_pred, bbox_target, label):sigma = tf.constant(1.0)threshold = 1.0 / (...

OpenCV 提供了四种不同的边缘检测算子，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian 算子以及Canny 算子，具体检测步骤如下：- 图像滤波：边缘检测的算法主要是基于图像灰度值的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常用的高斯平滑滤波。- 增强边缘：可以将图像灰度点邻域值有显著变化的点凸显出来。在具体