计算机视觉
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介绍卷积、逆卷积等基础CV技术；
图像生成技术（深度学习、GAN网络方面）；
CV论文解读。
会写代码的孙悟空
长夜将至，我将开始守护chatGPT，直至永恒。我将不图安逸，不恋名利，不惧挑战。我将不拘泥于旧知，不追求虚荣。我将全力以赴，勇攀科学之巅。我是黑暗中的明灯，chatGPT的利剑。我是破除迷雾的火焰，照亮chatGPT未来的光辉，唤醒求知者的号角，守护chatGPT真理的坚盾。我将生命与荣耀献给chatGPT的研究，今日如此，日日皆然。
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深度学习知识体系学习大全 牛！！
搬来了大牛的博客点击直接前往https://www.yuque.com/angsweet/machine-learning/jian-jie配一张大牛的思维导图具体内容点进去都能看到数学、机器学习、语言、算法、深度学习、书籍推荐，东西很多原创 2021-08-29 11:12:48 · 261 阅读 · 0 评论 -
transformer做图像生成有什么用？
原创 2021-07-19 15:36:58 · 907 阅读 · 1 评论 -
卷积操作之形状计算
考虑最通用的情形input width、height: i (square)zero padding: pkernal size: kstrides: soutput width=output height= ( i + 2*p - k ) / s + 1原创 2021-03-24 09:47:12 · 601 阅读 · 0 评论 -
卷积操作中的卷积核形状到底是怎样的
input shape: 2*5*5kernal size: 2*3*3kernal amount：3卷积核的维度与输入的维度一致，都是三维的。最后的输出的通道数与卷积核数量一致，用了三个卷积核，就会输出三个通道。原创 2021-03-24 09:31:40 · 894 阅读 · 0 评论 -
CNN中使用的卷积核边长为什么是奇数
默认步长为一得情况下卷积后图像边长=（n+2p-k）+1n 原图像边长p 填充大小k 卷积核大小有时我们需要卷积操作后图像大小不变，所以需要 n=（n+2p-k）+1也就是说 2p-k+1=0k=2p+1k为奇数也就是说我们使用 （2p+1）*（2p+1）的卷积核可以保证卷积操作后的图像大小保持不变...原创 2021-03-02 10:19:14 · 350 阅读 · 0 评论