文章目录博主精品专栏导航一、前言1.1、什么是图像分割？1.2、语义分割与实例分割的区别1.3、语义分割的上下文信息1.4、语义分割的网络架构二、网络+数据集2.1、经典网络的发展史（模型详解）2.2、分割数据集下载三、算法详解3.1、U-Net3.1.1、网络框架（U形结构+跳跃连接结构）3.1.2、镜像扩大（保留边缘信息）3.1.3、数据增强（变形）3.1.4、损失函数（交叉熵）3.1.5、性能表现3.2、UNet++3.2.1、网络框架（U型结构
文章目录博主精品专栏导航一、前言1.1、什么是图像分割？1.2、语义分割与实例分割的区别1.3、语义分割的上下文信息1.4、语义分割的网络架构二、网络+数据集2.1、经典网络的发展史（模型详解）2.2、分割数据集下载三、算法详解3.1、U-Net3.1.1、网络框架（U形结构+跳跃连接结构）3.1.2、镜像扩大（保留边缘信息）3.1.3、数据增强（变形）3.1.4、损失函数（交叉熵）3.1.5、性能表现3.2、UNet++3.2.1、网络框架（U型结构
目录一、什么是多模态二、为什么选用多模态三、如何实现多模态3.1、平衡融合3.2、加权融合3.3、堆叠融合3.4、注意力机制3.5、双向循环神经网络（Bi-LSTM）一、什么是多模态 多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。 多模态信息的处理是许多人工智能应用的关键。例如，在视频分类任务中，我们可能希望利用视频的音频和视频轨道信息来判断视频的内容。在文本分类任务中，我们可能希望利用文本的语言、句法、语义信息来判断文本的类别。在图像分类任务中，我们可能希望利用图像的颜色、形状、纹理信息来判断图像的类别。
目录一、什么是多模态二、为什么选用多模态三、如何实现多模态3.1、平衡融合3.2、加权融合3.3、堆叠融合3.4、注意力机制3.5、双向循环神经网络（Bi-LSTM）一、什么是多模态 多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。 多模态信息的处理是许多人工智能应用的关键。例如，在视频分类任务中，我们可能希望利用视频的音频和视频轨道信息来判断视频的内容。在文本分类任务中，我们可能希望利用文本的语言、句法、语义信息来判断文本的类别。在图像分类任务中，我们可能希望利用图像的颜色、形状、纹理信息来判断图像的类别。
Nerf简介 Nerf（neuralRadianceFileds）为2020年ICCV上提出的一个基于隐式表达的三维重建方法，使用2D的PosedImageds来生成（表达）复杂的三维场景。现在越来越多的研究人员开始关注这个潜力巨大的领域，也有方方面面关于Nerf的工作在不断被提出。 Nerf为输入为稀疏的、多角度、带有姿态信息的图像的神经网络模型，可以用于渲染出任意视角下的清晰照片。（Nerf是使用MLP神经网络来隐式表达的一个三维场景），如下图所示：背景知识 Nerf本质是图形学的3D渲染（Render）功能，使用隐式表达来表示3D信息。3D渲染：将场景定义（包括摄像机、灯光、表面几
Nerf简介 Nerf（neuralRadianceFileds）为2020年ICCV上提出的一个基于隐式表达的三维重建方法，使用2D的PosedImageds来生成（表达）复杂的三维场景。现在越来越多的研究人员开始关注这个潜力巨大的领域，也有方方面面关于Nerf的工作在不断被提出。 Nerf为输入为稀疏的、多角度、带有姿态信息的图像的神经网络模型，可以用于渲染出任意视角下的清晰照片。（Nerf是使用MLP神经网络来隐式表达的一个三维场景），如下图所示：背景知识 Nerf本质是图形学的3D渲染（Render）功能，使用隐式表达来表示3D信息。3D渲染：将场景定义（包括摄像机、灯光、表面几
文章目录矩阵/图像坐标旋转矩阵/图像坐标平移矩阵/图像坐标平移+旋转矩阵/图像坐标旋转定义旋转矩阵，对2D的Tensor操作时，shape应当为[B,2,3]importmathfromtorch.nnimportfunctionalasFB=1#batchsize#初始化一个旋转角度angle=45/180*math.pi#创建一个坐标变换矩阵transform_matrix=torch.tensor([[math.cos(angle),math.sin(-angle),0],[math.sin(angle),math.cos(angle),0]])#将坐标变换矩阵的shape从[2,3]转
文章目录矩阵/图像坐标旋转矩阵/图像坐标平移矩阵/图像坐标平移+旋转矩阵/图像坐标旋转定义旋转矩阵，对2D的Tensor操作时，shape应当为[B,2,3]importmathfromtorch.nnimportfunctionalasFB=1#batchsize#初始化一个旋转角度angle=45/180*math.pi#创建一个坐标变换矩阵transform_matrix=torch.tensor([[math.cos(angle),math.sin(-angle),0],[math.sin(angle),math.cos(angle),0]])#将坐标变换矩阵的shape从[2,3]转
NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF的思想比较简单，就是通过输入视角的图像每个像素的射线对于密度（不透明度）积分进行体素渲染，然后通过该像素渲染的RGB值与真值进行对比作为Loss。任务介绍：给定2D图像，源姿态（相机坐标转换为世界坐标的变换矩阵，也就是内外参矩阵,这里提供的是从相机坐标系转换到世界坐标系的矩阵，同时也会提供内参矩阵，供相机坐标系转换到像素坐标系，内参矩阵通常对于一个相机来说是固定的，所以通常储存在intrinsics中，另外还有图像的视角d）在具体训练采用向量形式来表达，这个工作可以
拒绝CPU，PyTorch如何切换GPU计算？问题的提出1.CPU_to_GPU——定义device对象2.CPU_to_GPU——.cuda()方法3.GPU_to_CPU——.cpuEnd补充：问题的提出写代码时非常困惑，明明下载了cuda支持包和PyTorch-GPU版本，进行NN和CNN时却是用CPU在进行计算（CPU利用率超90%，GPU利用率不到5%），如下图：首先我检查了PyTorch是否安装成功，输入命令print(torch.cuda.is_available())，返回值为True，说明PyTorch是安装成功了，这可让我有点捉急。看了许多文章终于解决了深度学习时CPU和G
