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下采样
理解下采样层与感受野
CV算法恩仇录
作者：cheahom原文链接：理解下采样层与感受野 在 MS COCO 标准中，我们把面积小于 32*32 的物体定义为一个小物体（下文也统一称之为小目标），在模型性能评价中，一般会单独计算这类小物体的 AP值（APsmall），原因在于小目标检测一直是业界比较关注的一个难题，它是衡量 stat-of-the-art 检测器性能的重要指标之一。 不理解 AP 值，请看这篇 目标检测 评价指标 。小目标难以检测的原因主要有以下两个： 第一，通用目标检测器中的…
匿名用户
在进行数字信号的下采样时，复合采样定律是一个重要的考虑因素，它要求采样频率不低于信号带宽的两倍。但是，单纯遵循这个定律是不够的，因为其他因素，如信号的时间变化率和频率变化率等，也会影响采样精度。 加速度信号的采样因子是可以有限制的。一般而言，加速度信号的采样频率必须高于某个最低限制，以保证采样数据能够反映信号的真实性质。一般情况下，加速度信号的采样频率至少为信号的最高频率的5倍，才能满足需求。 因…
用SAME方式padding来卷积实现下采样与tf.pad后用VALID方式padding卷积的区别
公众号：计算机视觉漫谈,CV/RL爱好者
今天读YOLO v3源码的时候发现了一个有趣的事情，搜了一下发现网上没人提到这一点== 我们知道YOLO V3是用卷积来实现下采样，我们看这段代码： if downsample: pad_h, pad_w = (filters_shape[0] - 2) // 2 + 1, (filters_shape[1] - 2) // 2 + 1 paddings = tf.constant([[0, 0], [pad_h, pad_h], [pad_w, pad_w], [0, 0]]) input_data = tf.pad(input_data, paddings, 'CONSTANT') strides = (1, 2, 2, 1) padding = 'VALID'这段… [公式] 的步长，padding为VALID的方式进行卷积来实现下采样，我看完这段代码的第一反应是为什么不直接用 [公式] ，padding为SAME的方式来下采样，搞这么麻烦干什么？于是我自己算了一次：用YOLO v3的背景来做计算：卷积核为 [公式] ,feature map假定 [公式] ，首先我们使用代码的这个方法计算一下卷积之后的宽高：
Python点云数据处理(四)点云下采样
时刻在路上
本文介绍python点云数据处理中的点云下采样算法和关键点算法以及在点云工具箱软件中的实现。由于点云的海量和无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的点上，降低计算量。 一、均匀下采样均匀下采样有多种不同的采样方式，其中最远点采样是较为简单的一种，首先需要选取一个种子点，并设置一个内点集合，每次从点云中不属…
机器学习与实战-17(各种形式的自编码器)
模型配置见：fairy：机器学习实战-17（自编码器） 绑定权重将解码器的权重与编码器的权重绑定起来，这样可以将模型中的权重的数量减少一般，从而加快训练速度，并降低过拟合风险 class DenseTranspose(keras.layers.Layer): def __init__(self, dense, activation=None, **kwargs):#继承了kwargs中的keras.layers.Laye特点 self.dense = dense#使用了另一个层的权重 self.activation = keras.activations.get(activation) super()…
哨兵二号数据上采样与下采样
在地图界比编程，在编程界比地图
将哨兵二号各个波段保存为tif格式。由于波段分辨率有10米、20米、60米，需要重采样来统一尺度分析。 上采样，B5波段分辨率为20m，利用函数gdal.Warp直接设置分辨率10m来上采样。 from osgeo import gdal input_path = r"C:/Users/wangpan/Desktop/result/T50TNL_20211220T030131_B05.tif" output_path = r"C:/Users/wangpan/Desktop/result/T50TNL_20211220T030131_B05_up.tif" dataset = gdal.Open(input_path) gdal.Warp(outpu…