特征图最新娱乐体验_特征图谱(2024年12月深度解析)
U-Net:文生图模型的隐藏宝藏 芤𝠨😨之前分享过的谷歌Mobile Diffusion文生图模型吗?其实它的基础部分也是U-Net结构,只不过在这个基础上做了一些改进,得到了一个高性能的端侧模型。在Diffusion Transformer统一之前,U-Net在文生图模型中可是个明星结构哦。 U-Net最初是为了生物医学图像分割而设计的,是一种全卷积神经网络架构。它的名字来源于它的U形结构,左边是压缩路径,用于提取图像特征;右边是扩展路径,用于精确定位。这种结构结合了低分辨率特征和高分辨率特征,从而实现更精准的分割。 U形网络结构 U-Net的U形结构左边是压缩路径,通过卷积和池化操作逐步降低图像分辨率,并提取更高级的语义特征。右边是扩展路径,通过上采样操作逐步恢复图像分辨率,并将压缩路径中对应层级特征图进行拼接,将低分辨率语义信息与高分辨率细节信息相结合,实现精确定位。 数据增强 由于生物医学图像数据量较少,U-Net使用了大量数据增强技术,包括弹性形变、平移、旋转等,来增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。 加权损失函数 𝥜割相邻的同类目标,U-Net采用了加权损失函数。它对分割边界处的像素赋予更高权重,迫使网络更加关注这些区域的分割效果。通过计算像素到最近和次近目标边界距离,生成权重图,用于调整损失函数中不同像素的贡献,有效提升了模型对目标边界区域的分割精度,尤其适用于分割密集分布目标。 模型架构 ️ 整个模型中总共有23个卷积层,主要有以下几个部分: 下采样部分:包含3x3卷积层和max pool 2x2层,每个分辨率层级会连着过2个3x3卷积层,再接一个max pool层。 上采样部分:包含2x2卷积层和3x3卷积层,每个分辨率层级会先过2x2卷积层,并与收缩路径中相应的裁剪特征图进行拼接后再连过2个3x3卷积层。 分类输出部分:使用1x1卷积将每个64维特征向量映射到所需类别数。 总的来说,U-Net不仅在生物医学图像分割中表现出色,在其他领域的文生图模型中也大有作为。它的U形结构、数据增强技术和加权损失函数都是值得我们学习和借鉴的。
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「卷积神经网络可视化」 这是一个卷积神经网络 (CNN)的可视化视频。 该视频使用可视化语言Processing制作,让你清晰地理解下述过程: 1. 输入图像的像素被卷积层处理; 2. 特征图被池化层处理; 3. 特征图被全连接层处理; 可以看到,预设的网络架构包括四个卷积层和两个全连接层。 对于卷积层,预设的内核大小是3 x 3、padding是1、stride是2。 其中,卷积层使用一个过滤器来提取图像中的特征,这些特征被组合成特征图,被送入网络的下一层。 随后池化层减少了特征图的大小,从而优化了网络的计算量。 而全连接层将特征图连接起来,生成最终的输出。 视频作者谈到,他使用PyTorch进行网络训练、保存权重、偏差,并在各自的Conv2D和MLP层中使用了解析后的参数。 感兴趣的小伙伴可以查看GitHub源码:网页链接量子位的微博视频
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数量规律-点的考法总结数量规律考法主要分为以下几个部分: 快速识别考点,掌握新旧特征图 了解不同特征图对应的看法 知晓与其他规律复合考察趋势 干货来袭,先马后看,祝你上岸![赞R] 什么是点 线与线的交点,点不是交点。 基础知识点 常规特征图:条交叉明显、大树权、相切较多。 变形特征图:线插圆、圆相交较多。 创新特征图:立体图形混搭平面图。 常规考法 外轮廓相同,内部线条交叉。 细化考法 框内:都有外框。 框上(全部、内部与框的交点)。 框外:结合数量规律(优先线数量)、结合位置规律、结合图形间位置关系。 复合考法銧数量规律、位置规律、图形间位置关系。 小结:“点”的常规考法 整体数点数量。 常规特征图:大树杈、乱糟糟、相切较多。 变形特征图:线插圆、圆相交较多。 创新特征图:外轮廓相同,内部被分割。 立体图形混搭平面图。 “点”的细化考法 出现数点特征图,整体无规律或选不出唯一答案。 有曲线出现:曲直交叉明显,考虑交点类型(优先曲直交点)。 存在明显相切:单独数切点。 有外框出现:框内、框上(全部、内部与框的交点)、框外。
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深度学习造模型,你一定要看这个! 景介绍: 最近,我指导了一些小朋友完成人脸关键点检测、图像分割和语音识别的毕业设计论文。 结构组成: 𗨩𖦮襈瓶颈变换器模块:这个模块利用多头自注意力来捕获全局空间关系,并验证其在隐性依赖中的含义。 璥类预测分支:这个分支专门用于检测无人机图像中任意方向的车辆。 Ω䴧𝑧𘎨ꩀ应空间特征融合块:这两个模块相结合,进一步改进了多尺度特征图,自适应空间特征融合块能够适应预测不确定性的空间变化。 紧凑、轻巧的结构: 这个模型结构紧凑且轻巧,特别适用于几何结构和不确定性估计。无论是在不确定的背景、不同的分辨率还是光照条件下,都能有效地检测任意方向的车辆。 总结: 这个深度学习模型提供了一个轻量级的解决方案,适用于各种复杂的检测需求。通过多头自注意力、角度分类预测分支以及自适应空间特征融合块等模块,可以有效地捕获全局空间关系,并适应不同条件下的车辆检测。
天麻、半夏、川贝母显微粉末特征图解 ### 天麻显微粉末特征图 实验名称:天麻显微粉末特征图 实验时间:2023年6月 实验材料:天麻粉 实验仪器及用品:光学显微镜、子教玻片、盖玻片、酒精灯 实验目的及要求:掌握天麻显微粉末的特征识别方法 实验步骤、结果: 淀粉粒:多呈圆形或椭圆形,直径约10-20,表面光滑。 草酸钙针晶:呈针状,长10-30,多见于细胞间隙中。 环纹导管:直径较大,内壁有环纹,多见于细胞壁中。 厚壁细胞:细胞壁较厚,多见于细胞间隙中。 川贝母显微粉末特征图 实验名称:川贝母显微粉末特征图 实验时间:2023年6月 实验材料:川贝母粉 实验仪器及用品:光学显微镜、子教玻片、盖玻片、酒精灯 实验目的及要求:掌握川贝母显微粉末的特征识别方法 实验步骤、结果: 淀粉粒:多呈圆形或椭圆形,直径约10-20,表面光滑。 草酸钙针晶:呈针状,长10-30,多见于细胞间隙中。 环纹导管:直径较大,内壁有环纹,多见于细胞壁中。 气孔与表皮细胞:气孔呈圆形或椭圆形,直径约1-2,表皮细胞呈不规则形状。 半夏显微粉末特征图 实验名称:半夏显微粉末特征图 实验时间:2023年6月 实验材料:半夏粉 实验仪器及用品:光学显微镜、子教玻片、盖玻片、酒精灯 实验目的及要求:掌握半夏显微粉末的特征识别方法 实验步骤、结果: 淀粉粒:多呈圆形或椭圆形,直径约10-20,表面光滑。 草酸钙针晶:呈针状,长10-30,多见于细胞间隙中。 环纹导管:直径较大,内壁有环纹,多见于细胞壁中。 厚壁细胞:细胞壁较厚,多见于细胞间隙中。
DCN与Ghost:卷积新优化 6️⃣ DCN v1 & v2 论文V1:Deformable Convolutional Networks 方法介绍:传统的卷积神经网络(CNN)在处理几何变换时存在局限性。为了解决这个问题,研究者引入了两个新的模块:可变形卷积和可变形RoI汇聚。这两个模块通过在空间采样位置上增加额外的偏移量,并从目标任务中学习这些偏移量,从而增强了CNN对几何变换的建模能力。这些新模块可以轻松替换现有的普通模块,并通过标准反向传播进行端到端训练。大量实验表明,这种方法在目标检测和语义分割等复杂视觉任务中非常有效。 论文V2:Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 方法介绍:可变形卷积网络的卓越性能源于其适应对象几何变化的能力。虽然其神经特征的空间支持比常规卷积网络更贴近对象结构,但这种支持可能仍然扩展到兴趣区域之外,导致特征被不相关的图像内容影响。为了解决这个问题,研究者提出了可变形卷积网络的重构方案,通过增加建模能力和更强的训练来提高其关注相关图像区域的能力。通过在网络中更全面地集成可变形卷积和引入调制机制扩大变形建模范围,增强了建模能力。为了有效利用这种丰富的建模能力,研究者通过提出的特征模仿方案指导网络训练,帮助网络学习反映对象关注点和RCNN特征分类能力的特征。 7️⃣ Ghost 论文:GhostNet: More Features from Cheap Operations 方法介绍:在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNN)是困难的,因为内存和计算资源有限。特征图中的冗余是那些成功的CNN的一个重要特点,但在神经网络架构设计中很少被研究。本文提出了一种新的Ghost模块来通过廉价的操作生成更多特征图。基于一组内在特征图,作者应用一系列廉价的线性变换来生成许多ghost特征图,这些特征图可以充分揭示内在特征隐含的信息。所提出的Ghost模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。
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