按时间归档:2023年6月3日

  • Python图像读写方法对比

    训练视觉相关的神经网络模型时,总是要用到图像的读写。方法有很多,比如matplotlib、cv2、PIL等。下面比较几种读写方式,旨在选出一个最快的方式,提升训练速度。 因为训练使…

    人工智能 2023年6月3日
    069
  • Pytorch显存动态分配规律探索

    下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式。 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打…

    人工智能 2023年6月3日
    070
  • Python命令行参数定义及注意事项

    在命令行中运行python代码是很常见的,下面介绍如何定义命令后面跟的参数。 常规用法 Python代码中主要使用下面几行代码来定义并获取需要在命令行中赋值的参数: import …

    人工智能 2023年6月3日
    078
  • Pytorch训练时显存分配过程探究

    对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 实验实验代码如下: import torch …

    人工智能 2023年6月3日
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  • Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理

    变分自动编码器的大致概念已经理解了快一年多了,但是其中的数学原理还是没有搞懂,在看到相关的变体时,总会被数学公式卡住。下决心搞懂后,在此记录下我的理解。 公式推导——变分下界 这篇…

    人工智能 2023年6月3日
    090
  • 分组卷积和深度可分离卷积

    分组卷积 之间看分组卷积示意图。 不分组: 分两组: 分四组: 以此类推。当然,以上都是均匀分组的,不均分也是可以的。至于分组卷积有什么好处,很明显,可以节省参数量。假设不使用分组…

    人工智能 2023年6月3日
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  • 反向投影法

    反向投影法是用已知图像的某些特征来突出其它图像中此类特征的一种方法,基于直方图。 主要步骤如下: 1、统计已知图像某个特征的色度直方图,通常用色度-饱和度(Hue-Saturati…

    人工智能 2023年6月3日
    078
  • Image Super-Resolution via Sparse Representation——基于稀疏表示的超分辨率重建

    经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示。下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验。 稀疏表示 稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线…

    人工智能 2023年6月3日
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  • 常见颜色空间总结

    由于论文中常见很多种颜色空间,各种颜色空间的通道都有特殊的用处,下面对常见的颜色通道进行总结。 RGB RGB(Red红 Green绿 Blue蓝)是最常用的颜色空间,模拟光的混合…

    人工智能 2023年6月3日
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  • Pytorch数据读取与预处理实现与探索

    在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步。不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的。Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与…

    人工智能 2023年6月3日
    087
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