在信号的时域分析中，最为重要的就是信号通过线性时不变系统，即时域卷积计算。先来回顾一下线性时不变系统的定义： $$ \begin{array}{l} If{\rm{ }}x(t) \Rightarrow y(t){\rm{ :}}\\ a{x_1}(t) + b{x_2}(t) \Rightarro ...
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2020-01-04 18:53:19
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FWT 用来解决$f(k)=\sum\limits_{i?j=k}g(i) h(j)$。 本质思想与FFT是一样的，就是构造一个函数的“点值表达”，然后直接对“点值表达”做位运算卷积，然后再表示回来。 $?=\operatorname{and}$ 利用性质$i\operatorname{and}k= ...
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2020-01-01 23:35:25
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一、处理的问题 给出多项式$g[0...n]$，求出$f[0...n]$满足$f_i=\sum\limits_{j=1}^if_{i j}g_j$，边界$f_0=1$。 我们发现这是个卷积的形式，但是不能直接$FFT$，因为我们并不知道$f_{i j}$，于是考虑分治。 按照CDQ分治的方法，对于当 ...
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2020-01-01 18:54:42
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从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。 1.深度残差网络 首先，在介绍深度残差收缩 ...
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2020-01-01 09:44:06
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卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)。把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达如下： $${\rm{H ...
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2019-12-31 18:27:51
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R-CNN 【深度学习】R-CNN 论文解读及个人理解 【目标检测】RCNN算法详解 R-CNN论文翻译解读 总之，R-CNN取得成功的两个关键因素：1：在候选区域上自下而上使用大型卷积神经网络(CNNs)，用以定位和分割物体。2：当带标签的训练数据不足时，先针对辅助任务进行有监督预训练，再进行特定 ...
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2019-12-29 23:32:37
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图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种模糊技术。1.平均模糊 这是由一个归一化卷积框完成的。他只是用卷积框覆盖区域所 ...
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2019-12-29 16:35:26
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深度残差收缩网络是一种新颖的深度学习算法，实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先，简单回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。 然 ...
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2019-12-28 22:54:46
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原理是数学的卷积： \[{\rm{g}}\left( {i,j} \right) = \sum\limits_{{\rm{k}},l} {f\left( {i + k,j + l} \right)} h\left( {k,l} \right)\] ...
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2019-12-28 14:41:22
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论文为 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION ，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第 ...
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2019-12-28 09:37:43
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