摘要：
概述 最近在学习目标检测的相关算法。在我看来目标检测要比分类、语义分割任务复杂的多，后者一般只需要为每个图像预测一个标签（分类）或者为每个像素预测一个标签（分割）。而目标检测还需要回归目标边界框同时进行分类，这使得目标检测的数据处理和训练比较复杂。 在目标检测中，一般是通过神经网络提取图像特征，得到 阅读全文
摘要：
简介 Faster R-CNN是继R-CNN，Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法，在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢，无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型 阅读全文
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简介 SegFormer是一种简单高效的Transformer语义分割网络，发表在NeurlPS'21(SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers)上（论文地址）。 在Visio 阅读全文
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简介 Convolutional Block Attention Module(CBAM)， 卷积注意力模块。该论文发表在ECCV2018上（论文地址），这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。 CBAM融合了通道注意力(channel Attention)和空间注意力(Spatial 阅读全文
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Vision Transformer 的学习与实现 Transformer最初被用于自然语言处理领域，具体可见论文Attention Is All You Need。后来被用于计算机视觉领域，也取得了十分惊艳的结果(An Image Is Worth 16x16 Words: Transformer 阅读全文
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图像处理那些事儿 在计算机视觉中，总少不了与图像打交道。最近在处理血管瘤分割时，需要用到不少内容，包括图像增强、图像可视化、在图像上显示掩模等。正好在这里记录一下平时常用的处理方法，包括但不限于图像读取、图像转换、图像处理、图像保存。 在python中，一般用到的库是PIL、cv2、numpy和ma 阅读全文
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ResNet 背景 在resnet提出之前，认为卷积层和池化层堆叠越多，提取到的图片特征信息就越全，学习效果越好。但是随着网络的加深，容易出现梯度消失和梯度爆炸等问题。 梯度消失：每一层的梯度小于1，反向传播时网络越深，远离输出层的梯度越趋于0。 梯度爆炸：每一层的梯度大于1，反向传播时网络越深，远 阅读全文
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猫狗大战代码学习 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import mo 阅读全文
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CNN vs FCLayer for MNIST 这里，我们使用MNIST数据集，对卷积神经网络和全连接神经网络进行对比。 准备工作 导入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import tor 阅读全文
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绪论 应用 主要应用在图像、视觉领域，例如分类，检索，检测，分割（人脸识别、图像生成、自动驾驶等）等任务。 传统神经网络VS卷积神经网络 传统神经网络：搭建神经网络结构，合适的损失函数，更新参数。 关于损失函数：损失函数用于衡量吻合度。 分类损失中，常用交叉熵损失或hinge loss（铰链损失）； 阅读全文