pytorch手动实现滑动窗口操作,论fold和unfold函数的使用

在卷积网络中,经常会需要用到卷积核滑动窗口的操作,如下图所示。这个操作在大多数的深度学习框架中,都被
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在深度学习中,对于特征融合方式的思考——论pointwise addition和concatenate的异同

前言在深度学习中,经常会存在需要特征融合的地方[1],而最基本的融合方法无非是:(1)按点逐位相加(
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《学习geometric deep learning笔记系列》第一篇,Non-Euclidean Structure Data之我见

本文是笔者在学习Geometricdeeplearning的过程中的一些笔记和想法,较为零散,仅仅当
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《AutoDiff理解》 之第一篇, 自动求导技术在深度学习中的应用

文章目录前言什么是自动求导自动求导的实现方式关于计算图Reference前言自动求导技术(AutoD
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一文理清卡尔曼滤波,从传感器数据融合开始谈起

一文理清卡尔曼滤波,从传感器数据融合开始谈起5/19,19FesianXu前言最近在一个项目中接触
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《Geometric Deep Learning学习笔记》第二篇, 在Graph上定义卷积操作,图卷积网络

前言我们曾在[1]中探讨了欧几里德结构数据(如图像,音视频,文本等)和非欧几里德结构数据(如Grap
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《Geometric Deep Learning学习笔记》第三篇,GCN的空间域理解,Message Passing以及其含义

GCN的空间域理解,MessagePassing以及其含义5/20,19FesianXu前言在上一
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[Linux配置笔记] vimplus的配置过程及其报错纪录

vimplus[1,2]是一种集成多种常见插件的基于vim的编辑环境,非常适合在linux环境下进行
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卷积网络模型压缩的若干总结

前言本文翻译自[0],本人感觉这篇博文很好地总结了卷积网络模型压缩的若干要点,因此希望将此节选翻译,
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《土豆学Object Detection》 之 RCNN初探

《土豆学Object Detection》 之 RCNN初探前言本土豆最近在做Human-Objec
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基于代码的Pooling池化层的反向求导细节

《土豆笔记之反向求导细节系列》Pooling池化层的反向求导细节前言这个系列主要是对深度学习中常见的
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在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度

在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算,也就是下图中的d,e节点,而对非叶节点,也即是c,b节
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OfferVictory——二叉树的遍历,递归与迭代的解法

二叉树的遍历,递归与迭代的解法 FesianXu, 19 9.29 at UESTC前言树结
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利用远程服务器实现内网穿透访问jupyter notebook

有两种方式,但是都需要一个有公网IP的云服务器, 第一种方式使用ssh隧道转发;第二种方式用frp进
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[linux命令] 如何在用户终端退出后,不挂起或退出用户正在运行的程序

我们经常用ssh连接远程linux服务器进行管理和运行程序等,我们会发现,当我们把终端界面退出后,我
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相机的针孔模型及其内参数,外参数的理解

相机的针孔模型及其内参数,外参数的理解 2019.10.18 FesianXu文章目录@[to
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立体视觉中的对极几何——如何更好更快地寻找对应点

立体视觉中的对极几何——如何更好更快地寻找对应点 2019.10.21 FesianXu文章目
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相机中的透视投影几何——讨论相机中的正交投影,弱透视投影以及透视的一些性质

相机中的透视投影几何——讨论相机中的正交投影,弱透视投影以及透视的一些性质 2019/10/2
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《临时笔记》 一些计算机视觉的英语术语的纪录

有些计算机视觉相关的英语文献上,有些术语在中文社区中比较少翻译,这里汇总下,作为笔记。low-rel
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几何变换——关于透视变换和仿射变换以及齐次坐标系的讨论

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