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【代码】pytorch量化有关代码。

Rl=Rl−1+(Kl−1)⋅∏i=1l−1SiR_{l} = R_{l-1} + (K_{l} - 1)\cdot \prod_{i=1}^{l-1} S_{i}Rl​=Rl−1​+(Kl​−1)⋅∏i=1l−1​Si​层数 l卷积核大小 Kl步长 Sl上一层感受野 Rl−1当前层感受野 Rl131−32313533257432711\begin{array}{|c|c|c|c|c|}\hline\text{层数} \, l & \text{卷积核大小} \, K_l & \text{步长} \, S

【代码】pytorch知识蒸馏测试。

【代码】pcl点云下采样。

【代码】itk找到图像的boundingBox感兴趣区域。

经过标注人员测试发现一组对应的。，跟我们用来生成数据的函数。

κzx2​zy2​13/2zxx​⋅zy2​−2⋅zx​⋅zy​⋅zxy​zyy​⋅zx2​​zx​∂x∂z​zy​∂y∂z​zxx​zyy​zxy​分别为 ( z ) 关于 ( x ) 和 ( y ) 的二阶导数和交叉导数。

就是用卷积核大小为1的卷积核，做正常卷积，此时卷积核个数为输出通道数，即4。很明显，这么一个简单的卷积，就减少了一半多的参数，所以会很快。还是上面的例子，由于输入通道为。

在统计学中，我们通常使用样本方差来估计总体方差。样本方差的计算通常是将每个观测值与样本均值的差的平方和除以样本大小减去1，即1n−1∑i1nxi−xˉ2n−11​∑i1n​xi​−xˉ2，而不是简单地除以样本大小n( n )n。这种选择的原因是为了使样本方差成为总体方差的无偏估计量。换句话说，通过使用n−1( n-1 )n−1而不是n( n )n作为除数，我们能够更好地估计总体方差，尤其是在处理小样本时更为重要。