import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask
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...CARAFE引入了很少的计算开销，可以很容易地集成到现有的网络架构中 在这项工作中，我们提出了内容感知特征重组(CARAFE)来上采样一个特征地图。...在每个位置上，CARAFE可以利用底层的内容信息来预测重组内核，并在预定义的附近区域内重组特征。...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。...2.基于yolov5的CARAFE小目标检测算法2.1 CARAFE加入common.py中：# ------------------------------------CARAFE -----start
本文提出了一种数据驱动的点云上采样技术。其核心思想是学习每个点的多层次特征，并通过特征空间中的多分支卷积单元对点集进行隐式扩展。扩展后的特征被分割成多个特征，然后重构成一个上采样点集。...网络是在补丁级别上应用的，具有一个联合损失函数，该函数使上采样点以均匀分布保持在非平坦表面上。我们使用合成和扫描数据进行了各种实验来评估我们的方法，并证明了它优于一些基线方法和基于优化的方法。...结果表明，我们的上采样点具有更好的均匀性和潜在的曲面更加贴合。 本文主要贡献： 该工作主要解决3D点云的上采样问题，提出了一个数据驱动的点云上采样网络。...然后，使用Poisson disk采样的方法在每个小块上随机生成N个点，作为小块上的真实点分布。在我们的上采样任务中，局部和全局信息被被一起用来平滑和统一的输出。...因此，提出了一种基于子像素卷积层的有效特征扩展操作： 4.Coordinate Reconstruction 在这一部分中，我们从尺寸为rN×C’的扩展特征重建输出点的3D坐标。
而差不多在 WWDC 2017 大会开幕时，XMART LABS 在 GitHub 上开源了 Bender——一个基于 Metal 的现代机器学习框架，而值得一提的是，Bender 也是著名动画《飞出个未来...在人工智能领域，人们对在移动设备上执行神经网络的兴趣越来越大，即便其训练过程是预先在其它地方完成的。我们希望人们能更轻松地在 iOS 上运行预训练的网络。...我们还发现我们需要将使用 TensorFlow 训练的模型翻译成 iOS 上可用，为此我们需要编写脚本，使之可以将权重转换成 MPSCNN 格式，并将 TensorFlow 的层中不同类型的参数映射成...TensorFlow 可以为 iOS 进行编译，但目前它并不支持在 GPU 上运行，而这却正是我们需要的。我们也并不想将 TensorFlow 的静态库包含在我们的项目中。...StackOverflow 上的流程（标签：Bender），然后再提交问题。
，新维度的位置是任意的 可以同时堆叠多个张量 进行堆叠的张量维度必须一致 axis的用法和tf.expand_dims中相同： axis \geq 0 表示当前维度之前插入 axis < 0 ?...True, False, True, False] tf.boolean_mask(x, mask = [True, False, True, False], axis=0) # 第一个维度是班级 多维度掩码采样方式...]]) # 多维度掩码采样 ?...只能在全0张量的白板上进行刷新，可能需要结合其他操作来实现现有张量的数据刷新功能。 shape：白板的形状 indices：需要刷新数据的索引 updates：需要插入进去的新数据 ?...索引位置 updates = tf.constant([4.4, 3.3, 1.1, 7.7]) # 新数据 tf.scatter_nd(indices, updates, [8]) # 长度为8的白板上刷新数据
对于密集排列问题：设计了一个有监督的多维注意力网络以减少背景噪声的不利影响。 对于任意方向问题：通过添加IoU常数因子设计了一种改进的平滑L1损失，该因子专门用于解决旋转边界框回归的边界问题。...对于anchor-based来说，anchor的铺设方式直接影响正样本采样率。...经典的anchor铺设方式和特征图的分别率有关，也就是anchor铺设的步长（C2-C5上的anchor步长分别是4,8,16,32）。...增加anchor这种做法是暴力的，一个较大的副作用就是检测器变得非常慢，因此我对anchor-free方法在遥感上的应用还是很期待的，目前我的师弟在这方法已经有了初步的进展： https://arxiv.org...为了更有效地捕捉复杂背景下小物体的特征，文章设计了一种有监督的多维注意力网络（MDA-Net），如下图所示。
由于网络生成具有小尺寸和密集表示的多个特征映射，因此需要进行上采样以创建相同大小的特征。基本上，它包含于一个步幅不小于1的卷积层。它通常称为反卷积，因为它创建的输出尺寸大于输入。...以下将主要基于精密零件智能分拣场景对比PaddlePaddle和tensorflow中ICNET网络的应用性能。...在精密零件的人工质检工作中，工人每天需要8~12小时在注意力高度集中亮光的条件下目视检查直径45mm以内零件的质量，工作的强度非常大，对工人视力也有很大的伤害。...由于精密零件质检数据的是保密非公开的，所以我们用公开数据集cityscape来介绍一下如何在PaddlePaddle上训练和应用ICNET实现图像语义分割，整个流程可以仅在几天内完成。...Tensorflow1.12 推断速度 45ms/image 65ms/image 小结 本文介绍了图像语义分割实现的主流技术，并在PaddlePaddle上应用ICNET实现cityscape数据集的语义分析实践
，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。...十五、使用数据仓库和多维数据库存储 数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库...，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。...十六、使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。...一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
https://playground.tensorflow.org/ #tensorflow网页版 中文官方文档：http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action.../ 复现别人的算法的过程，重要的是逻辑化（先什么，后什么？）.../pic-1541255783967.png “pic-1541255783967.png”)] Tensorflow是基于图（Graph）的计算系统。...而图的节点则是由操作（Operation）来构成的，而图的各个节点之间则是由张量（Tensor）作为边来连接在一起的。所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图。...Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算。 张量：可以理解为多维数组；零阶张量就是实数，一阶张量就是一维数组&
，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入 表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非 聚集索引都要考虑...十五、 使用数据仓库和多维数据库存储 数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库...，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。...十六、 使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往 采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率...一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿 2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，谷歌发布了TensorFlow Lattice，想拯救被训练数据中噪音折磨的机器学习模型开发者。...TensorFlow Lattice是一个实现了基于快速评估和可解释模型的库，也称为插值查找表。...△ TensorFlow Lattice的官方讲解 将单个输入对应至单个输出很简单，但在更复杂的多维函数中，可以存在多个输入。...重要的是，由于在查找表之间插入了值，因此lattice模型平滑且预测是有界的。也就是说，TensorFlow团队通过训练数据训练查找表的输出，用约束条件将准确性最大化。...tensorflow/lattice/blob/master/INSTALL.md 使用演示： https://github.com/tensorflow/lattice/blob/master/g3doc
这篇论文提出了深度卷积GANS（叫做DCGANs），使用微步长卷积来对图像进行上采样。 那么什么是微步长卷积，以及它是怎样对图像进行上采样的呢？...接下来，假设你有一个3X3的输入。我们的目标是进行上采样（upsample），这样，得到一个更大的输出。你可以将微步长卷积理解为将输入图像放大，然后在像素间插入0。...插一段边注：进行上采样的卷积层有很多名字： 全卷积( fullconvolution), 网内上采样（in-networkupsampling）, 微步长卷积（fractionally-stridedconvolution...理论上，当输入图像是从pdatapdata中采样得到时，判别器输出一个接近1的值，当输入图像是伪图像，比如pgpg采样得到的图像时，判别器输出一个接近0的值。...所以，完整的基于DCGANs的实现可以通过在现有的DCGAN实现上添加4行Tensorflow代码来完成。（当然，实现它还需要一些非 Tensorflow代码。）
给定 x=1 , 那么 y 最可能的值是什么？我们可以固定x的值，然后找到使PDF最大的 y。 在多维正态分布中，给定x，得到最大可能的y 这个概念可以很自然地推广到图像概率分布。...接下来，假设你有一个3X3的输入。我们的目标是进行上采样（upsample），这样，得到一个更大的输出。你可以将微步长卷积理解为将输入图像放大，然后在像素间插入0。...插一段边注：进行上采样的卷积层有很多名字： 全卷积( full convolution), 网内上采样（in-network upsampling）, 微步长卷积（fractionally-strided...理论上，当输入图像是从pdata中采样得到时，判别器输出一个接近1的值，当输入图像是伪图像，比如pg采样得到的图像时，判别器输出一个接近0的值。在DCGANs中，D(x)是一个传统的卷积神经网络。...所以， 完整的基于DCGANs的实现可以通过在现有的DCGAN实现上添加4行Tensorflow代码来完成。（当然，实现它还需要一些非 Tensorflow 代码。）
他们希望这项研究可以在基于手绘的3D设计或游戏等应用中释放更多手绘的潜力，使大众更容易使用它们。...原文： https://arxiv.org/abs/2006.09694v1 用于图采样的Python库 采样图是数据挖掘中的一项重要任务。...他们的目标是使大量专业人员、研究人员和学生可以在一个简化的框架中使用基于节点、边缘和探索的网络采样技术。...当前框架的一个主要限制是它没有用于匹配形状的语义监督。未来的方向包括通过对相似的矢量场进行分组来分析几何形状的零件结构并探索语义感知的变形。...评估NOSS的代码位于GitHub上，数据集位于TensorFlow数据集上，而TRILL模型位于AI Hub上。
TensorFlow是什么？ ---- TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。 ?...它提供基于计算图的编程模型，方便用户构造各种复杂的计算图，实现各种形式的模型设计。 Client通过Session为桥梁，连接TensorFlow后端的「运行时」，并启动计算图的执行过程。...客户端 ---- Client基于TensorFlow的编程接口，构造计算图。目前，TensorFlow主流支持Python和C++的编程接口，并对其他编程语言接口的支持日益完善。...插入SEND/RECV节点 如上图所示，如果计算图的边被任务节点分割，Distributed Master将负责将该边进行分裂，在两个分布式任务之间插入SEND和RECV节点，实现数据的传递。...-- TensorFlow的运行时包含200多个标准的OP，包括数值计算，多维数组操作，控制流，状态管理等。
TensorFlow是非常具有扩展性的一个深度学习框架，尤其是在不同情况的各种设备上，进行深度学习框架部署时，更方便稳定。但是在单机上，它的表现就不具有那么强的竞争力了。...图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。...机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。...可适性强:可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等 自动差分:TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益 多种编程语言可选:TensorFlow很容易使用...不同的卷积核可以提取不同的如边缘信息、梯度信息等 下采样： 取最大值和平均值分别为最大池化和平均池化。池化的区域不发生重叠，但是权值共享可能重叠。 下采样的方法降低了特征的维度大小。
每个卷积之后是一个整流线性单元和一个用于下采样的 2x2 最大池化操作。每个下采样阶段都会使特征通道的数量增加一倍。扩展路径步骤包括特征通道的上采样。接着是 2x2 上卷积，将特征通道的数量减半。...该模型的架构建立在密集的下采样和上采样路径块中。下采样路径有 2 个向下转换 (TD)，而上采样路径有 2 个向上转换 (TU)。圆圈和箭头代表网络内的连接模式。...本文的主要贡献是： 将 DenseNet 架构扩展到完全卷积网络，用于语义分割。 从密集网络中提出比其他上采样路径表现更好的上采样路径。 证明该网络可以在标准基准测试中产生SOTA结果。...然后可以将该模块插入到任何分辨率的现有架构中。该模块基于扩张卷积。 该模块在 Pascal VOC 2012 数据集上进行了测试。它证明向现有语义分割架构添加上下文模块可以提高其准确性。...由于以目标为中心的分类器需要空间变换的不变性，因此 DCNN 的不变性导致定位精度降低。 Atrous 卷积是通过插入零对滤波器进行上采样或对输入特征图进行稀疏采样来应用的。
为了规避这个计算瓶颈，我们可以使用分层softmax（hierarchical softmax）和基于采样的softmax。...Negative Sampling（负采样）是基于采样方法的一种。基于采样的方法也包括重要性采样(importance sampling)和目标采样(target sampling)。...基于采样的方法，无论是负采样还是NCE方法，只适用于训练阶段；在应用阶段还需要执行softmax来得到正则化的概率结果。 数据介绍 2006年3月3日的维基百科文本的100MB数据text8。...Overview 使用TensorFlow实现模型，需要景观两个阶段：定义计算图以及图的运行。...如果输入是one_hot表示，向量乘以矩阵可以很快地找到one_hot非零值对应的向量(one_hot中非零值为第4个，相乘后结果就是矩阵的第4行)；使用相乘方法，由于one_hot表示有很多0值进而会产生许多不必要的计算
张量这个概念比较复杂，tensor可以理解成一种多维数组，张量可以看作是向量、矩阵的自然推广，表示广泛的数据类型。 复杂点并不是在计算机意义上的多维数组表示方法，往往比喻有降低复杂性的作用。...零阶张量是普通的数，是张量的最底层的存在，也是最容易理解的一个部分。 一阶张量是向量，是数的有序的组合的结果。 张量的核心便在于——组合。 同样的，将一阶张量再进行有序组合，得到二阶张量。...操作张量的规则作为从线性代数到多重线性代数的推广出现。其方式是更现代的无分量向量方法在基于分量的方法用于给出向量概念的基本引例之后就取代了传统的基于分量的方法。...在Tensorflow上可以很麻溜的跑自己的模型而不用担心自己的Neural Network的细节部分。...Tensorflow的教程真的是一搜一大把，在youtube上一搜，各种应用和教程五花八门，并且质量还普遍不低——毕竟玩DL的人不是学界大牛就是Keep Learning的典范。
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