SchNet 连续滤波卷积

最新推荐文章于 2025-03-06 10:58:30 发布
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分类专栏： 药物设计 文章标签： 深度学习
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博客围绕深度学习展开，但具体内容缺失。深度学习是信息技术领域热门方向，在图像识别、自然语言处理等多方面有广泛应用。

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C-COT -- 超越相关滤波：学习连续卷积算子(Continuous Convolution Operators)
lixiaotong95的博客
06-04 1万+
  在目标跟踪算法中，ECO算法表现很优秀，是基于C-COT跟踪算法的改进（Martin 林雪平大学）。因此学习C-COT是理解和改 进ECO算法的基础和关键。   一、C-COT算法的整体核心原理如下图所示：                          多分辨率深度特征图         习得的连续卷积滤波器      每层置信度              最终的连续置信度...
线性滤波（卷积，均值滤波，方框滤波，高斯滤波）
sunny_code_的博客
07-18 1896
（1）src: 输入图像，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。（1）src: 输入图像，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。（1）src: 输入图像，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。（3）int类型的ddepth，输出图像的深度，-1代表使用原图深度，即src.depth()。
用微分方程描述的连续时间滤波器举例
weixin_41957433的博客
06-22 877
低通滤波器与高通滤波器
SchNet: A continuous-filter convolutional neural network for modeling quantum interactions
chairuilin的博客
03-06 617
dij∥ri−rj∥dij​∥ri​−rj​∥如果直接用这个，会让模型过快的拟合。ekri−rjexp⁡−γ∥dij−μk∥2ek​ri​−rj​exp−γ∥dij​−μk​∥2这个距离被注入CFconv。
一种多信号源连续数字滤波的方法
刀光剑影
02-11 256
多信号源连续数字滤波
图神经网络与分子表征：2. SchNet
frank_haha的博客
08-23 5029
SchNet 在2018年的面世彻底引爆了神经网络势函数(NNP, Neural Network Potential)领域，虽然说NNP的开山鼻祖还要更早，但均未像 SchNet 这样真正被物理化学家接受，引发变革。这篇博客浅浅记录下自己阅读SchNet代码的心得。
SchNet 开源项目使用教程
gitblog_00624的博客
08-25 544
SchNet 开源项目使用教程 SchNetSchNet - a deep learning architecture for quantum chemistry项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SchNet 1. 项目的目录结构及介绍 SchNet 项目的目录结构如下： SchNet/ ├── models/ │ └── c20/ ├── scr...
网络游戏-基于分层稀疏滤波卷积神经网络的SAR图像分类方法.zip
09-19
《基于分层稀疏滤波卷积神经网络的SAR图像分类方法》 在现代信息技术领域，特别是游戏开发中，图像处理技术起着至关重要的作用。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像作为一种不受光照和天气条件限制...
基于维纳滤波反卷积的光声成像
02-10
为了提高光声成像（PAT）的对比度和分辨率, 需对组织样品的光声（PA）信号进行基于探头脉冲响应的滤波反卷积以恢复其频谱特性。对宽带光声信号而言, 由于带通滤波的截止频率由人为确定, 噪声不能得到有效抑制, 很难...
图像滤波/卷积操作
HaisHa1的博客
04-27 1792
一、图像卷积/滤波 图像卷积操作可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。窗口的移动是从左到右，从上到下。窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值，一般也称为卷积核。 二、滤波分类 1、线性滤波： 对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，都可以称为线性滤波。常...
schnetpack:SchNetPack-用于原子系统的深度神经网络
03-11
SchNetPack-用于原子系统的深度神经网络 SchNetPack的目标是提供可访问的原子神经网络，这些神经网络可以即用型训练和应用，同时仍可扩展到自定义原子体系结构。 当前提供的型号： SchNet-用于分子和材料的端到端连续过滤器CNN [1-3] wACSF-原子为中心的加权对称函数[4,5] 注意：我们将继续努力改进文档，支持更多架构和数据集以及更多功能。 要求： Python3 日月光 麻木 PyTorch（> = 0.4.1） h5py 可选：tensorboardX 注意：我们建议使用GPU训练神经网络。 安装 用pip安装 pip install schnetpack 从源安装 克隆存储库 git clone https://github.com/atomistic-machine-learning/schnetpack.git cd schnetpa
Infineon与日月光合作推出更高集成度半导体封装
11-27
英飞凌科技股份公司(Infineon)和半导体封装和测试公司日月光半导体制造股份有限公司(ASE)近日宣布，双方将合作推出更高集成度半导体封装，可容纳几乎无穷尽的连接元件。与传统封装(导线架层压)相比，这种新型封装的尺寸要小30%。     英飞凌通过全新嵌入式WLB技术(eWLB)成功地将晶圆级球阵列封装(WLB)工艺的优越性进行了进一步拓展，即：成本优化生产和增强性能特性。与WLB一样，所有操作都是在晶圆级别上并行进行，标志着晶圆上所有芯片可以同时进行处理。为了更有力地推广这些优势，英飞凌和ASE已经结成合作伙伴关系，将英飞凌开发的这一技术与ASE的封装技术专长融合在一个许可模型中。
24.11.4 OpenCV 图像滤波 卷积核概念 图像平滑处理 图像边缘处理 图像边缘检测 图像形态学操作 学习笔记
SaNDJie的博客
11-04 1580
在深度学习中，滤波器又称为卷积核，滤波的过程成为卷积。
SchNet+attention代码阅读记录
xinming_365的博客
09-15 1400
阅读SchNet的过程中，关于一些变量的定义和含义总是忘记，下面做一下记录和整理。 class SchNet(torch.nn.Module): def __init__(self, hidden_channels, num_filters, num_interactions, num_gaussians, cutoff, readout='add', dipole, mean, std, atomref): super(SchNet, self).__init__() ... d
用于模拟原子相互作用的continuous-filter卷积NeurIPS2017
白景屹的博客
03-29 918
量子力和能量预测
三维图形网络的球形消息传递
weixin_43996337的博客
12-09 1986
《Spherical Message Passing for 3D Graph Networks》会议：iCLR 摘要： 我们考虑从3D图中的表示学习，其中每个节点与3D中的空间位置相关联。这是一个探索不足的研究领域，目前缺乏一个原则框架。在这项工作中，我们提出了一个通用框架，称为三维图形网络（3DGN），为三维图形提供不同粒度级别的统一接口。在3DGN的基础上，我们提出了球面消息传递（SMP）作为在球面坐标系（SCS）中实现3DGN框架的一种新颖而具体的方案。我们进行了形式化分析，并表明在SMP方案中，三
【计算机视觉】Graph Models算法介绍合集（二）
wzk4869的博客
09-17 903
【计算机视觉】Graph Models算法介绍合集（二）
SchNet：深度学习在量子化学中的革命性架构
gitblog_00037的博客
06-19 668
SchNet：深度学习在量子化学中的革命性架构 SchNetSchNet - a deep learning architecture for quantum chemistry项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SchNet 项目介绍 SchNet是一款深度学习框架，专为解析原子系统的量子力学可观测量提供了空间和化学上的精细洞察。它利用连续滤波卷积神经...
双边滤波卷积
最新发布
03-08
### 双边滤波卷积的概念 双边滤波是一种非线性滤波器，能够在去除噪声的同时很好地保持图像的边缘信息。不同于传统的低通滤波器，双边滤波不仅考虑像素的空间邻近关系，还引入了亮度相似性的概念。具体来说，在计算目标像素的新值时，除了距离权重外还会加入灰度差异权重。 对于快速双边滤波而言，其核心思想是在不损失太多精度的情况下减少运算量。通过将原始的双边滤波转换成更高维度上的线性卷积加上一些额外的操作，可以有效降低时间复杂度[^3]。 ### 实现方法 为了提高效率，一种常见的做法是对输入数据进行降采样处理后再执行滤波过程。下面给出了一种基于Python和OpenCV库实现快速双边滤波的例子： ```python import cv2 import numpy as np def fast_bilateral_filter(image, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75): """ 使用 OpenCV 的 bilateralFilter 函数实现快速双边滤波 参数: image (numpy.ndarray): 输入图片数组 d (int) : 邻域直径大小，默认为9 sigmaColor(float) : 颜色空间的标准差，默认为75 sigmaSpace(float) : 坐标空间的标准差，默认为75 返回: 经过双边滤波后的图像 """ filtered_image = cv2.bilateralFilter(image, d=d, sigmaColor=sigmaColor, sigmaSpace=sigmaSpace) return filtered_image if __name__ == "__main__": img = cv2.imread('example.jpg') result = fast_bilateral_filter(img) cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Filtered Image", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何利用`cv2.bilateralFilter()`函数轻松调用内置的优化版本来进行高效过滤。注意这里调整了默认参数以适应大多数情况下的需求；实际应用中可能需要根据不同场景微调这些超参[^2]。 ### 应用场景 双边滤波广泛应用于计算机视觉领域内的多个方面，比如但不限于： - **图像修复**：当某些区域被遮挡或损坏时，可以通过该技术重建缺失部分而不破坏整体结构。 - **风格迁移**：作为一种预处理手段帮助生成具有特定艺术风格的作品。 - **表面法向估计**：在三维重建任务里用来获取更精确的对象轮廓描述。
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