稀疏编码SparseNet

最新推荐文章于 2024-11-20 14:53:47 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-20 14:53:47 发布 · 1.3k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#matlab #编译器

本文回顾了1996年Olshausen和Field提出的稀疏编码理论，介绍了其在自然图像处理中模拟V1区简单细胞感受野的成功应用，并分享了使用SparseNet工具箱在Matlab环境下进行稀疏编码的实践经验。

大名鼎鼎的稀疏编码，源自1996。记录一下使用sparsenet的心得。

0. My Prerequisite

  • Windows10
  • matlab 2016b
  • mingw64

为了节省内存，我把matlab2016b装在了移动硬盘上；mingw64可以不用额外下载，本地一搜就好几个；例如git和jetbrains都会提供mingw64编译器，matlab也自带。

 setenv('MW_MINGW64_LOC', 'F:\8-软件\mingw64')
 #setenv('MW_MINGW64_LOC', 'D:\Git\mingw64')
# D:\Program Files\JetBrains\mingw64
# F:\2-软件安装包\Windows\MATLAB\R2016b\extern\lib\win64\mingw64

我本人很早就装了mingw64，省去了装VS的麻烦。

1.SparseNet

给几个官方传送门：

最低0.47元/天 解锁文章
UNet改进（16）：稀疏注意力（Sparse Attention）在UNet中的应用与优化策略
2501_91516851的博客
07-06 585
本文探讨了稀疏注意力机制在UNet架构中的应用，通过引入稀疏性约束显著降低了计算复杂度。文章详细分析了稀疏注意力的实现原理，包括通道注意力和空间注意力的结合方式，以及通过阈值方法实现的稀疏特性。在UNet架构中，稀疏注意力被集成到每个双卷积模块，使模型能聚焦关键区域，同时减少50%的计算量。相比传统注意力机制，稀疏注意力具有计算效率高、噪声抑制强等优势，特别适合医学图像分割等需要处理小目标的场景。未来可改进方向包括动态阈值策略和多样化稀疏模式。
SparseNet：基于scikit学习的Sparse-Net实现
02-04
稀疏网 Sparse-Net基于scikit-learn的实现，这是一种无监督的体系结构，有助于进行特征检测。 它由多层稀疏编码组成，可将特征分为权重和字典两部分。 字典表示特征的复杂结构（如边缘等），权重表示字典中的特定特征是否存在于当前样本中。 权重矩阵稀疏。 安装 在运行之前，从其官方网站安装matplotlib和scikit-learn。 跑步 cd ./src python3 SparseNet.py
稀疏卷积 Sparse Convolution Net
热门推荐
AI人工智能的海洋
03-04 2万+
概述 这是一篇对稀疏卷积讲述非常全面的文章，理解起来毫不费事。这里要和SPConv相区别，这是两个完全不同的东西。SPConv是为了解决普通33卷积算子参数冗余而设计的，一种“即插即用”计算单元，可以随时随地替换普通33卷积算子，可以用来提高模型推理速度吧。跟剪枝算法差不多。 下面要讲述的是稀疏卷积Sparse Convolution Net，转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/383299678，写的十分详细。通俗易懂，方便读者理解。 简介 ​ 稀疏卷积常用于3D项目（如3D
模型剪枝与剪枝策略：实现高效模型优化
AI天才研究院
12-27 1091
1.背景介绍 模型剪枝是一种常用的深度学习模型优化技术，其主要目标是减少模型的复杂度，同时保持模型的性能。在现实应用中，模型的大小直接影响到了计算成本和存储成本，因此，模型剪枝成为了优化深度学习模型的重要手段。 在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例和详细解释说明 未来发展趋势与挑战 附录常见...
sparse-unet:Keras中稀疏的U-Net实施
03-05
稀疏的U-Net 这是2D U-Net实现，可用于稀疏带注释的地面真实数据。 安装 克隆此存储库并从requirements.txt安装所需的软件包 用法 收集培训数据 对于二进制分类，收集的训练数据必须包含两个类别：（1）前景和（2）背景。 培训和测试数据目录应具有以下结构： path/to/train_dir | └───images | |--img_1.png | |--img_2.png | |--... | |--img_n.png | └───masks └───background | |--img_1.png | |--img_2.png | |--... | |--img_n.png | └───foreground |--img_1.png |-
SparseConvNet-archived:空间稀疏的卷积网络。 允许处理稀疏的2、3和4维数据。在正方形，立方，四面体，超四面体晶格上构建CNN
04-14
稀疏卷积网 空间稀疏卷积神经网络 SparseConvNet已移至 现在与和集成在一起，并且与子流形卷积集成在一起。
sparsenet-win:Windows的稀疏编码模拟软件
05-16
### Windows稀疏编码模拟软件 ### 1。 介绍 该工具箱是一个warpper 适用于Windows，但我认为它也可以使用Linux没有测试。 Bruno Olshausen开发的原始代码可以在找到。 ####如有任何疑问，请随时与我联系[ ]。 ### ...
SparseNet：基于scikit-learn的深度稀疏编码实现与应用
SparseNet是一种基于scikit-learn的无监督学习算法，其核心思想在于通过稀疏编码的方式提取数据特征，从而实现特征检测。在机器学习领域，稀疏编码（Sparse Coding）是一种通过将数据表示为高维空间中较少激活度...
实现快速稀疏编码的MATLAB代码教程
稀疏编码是一种用于数据表示的计算方法，它通过发现数据中的稀疏结构，用较少数量的基表示大部分数据。这种方法在信号处理、图像处理和机器学习等领域有广泛的应用。在给定的文件信息中，提到的是稀疏编码的MATLAB...
Windows平台下的稀疏编码模拟软件介绍
资源摘要信息:"sparsenet-win:Windows的稀疏编码模拟软件" 知识点一：稀疏编码模拟软件介绍 稀疏编码模拟软件是一种专门用于模拟和研究稀疏编码理论的工具。稀疏编码是一种数据处理和特征提取的方法，其基本思想是...
SpareNet:Style-based Point Generator with Adversarial Rendering for Point Cloud Completion(CVPR2021)
BararAlice的博客
06-07 1180
SpareNet 代码块链接：https://github.com/microsoft/SpareNet （本文只是个人学习记录的笔记，仅做参考） 基于对抗渲染样式点生成器的点云补全 本文提出了一种新的基于样式的点生成器与对抗渲染(SpareNet)点云补全网络。首先，提出了充分利用点的局部特征和全局特征的基于Channel-Attentive EdgeConv.算法。在StyleGAN的启发下，将形状特征作为在折叠过程中调节规格化层的样式代码，极大地增强了其功能。第三，认识到现有的点监督，如倒角距离，不能
用卷积滤波器matlab代码-SparseHebbianLearning:自然图像的无监督学习-稀疏网
05-21
用卷积滤波器matlab代码可重现的研究：SparseHebbianLearning的Python实现 目的 这是一组python脚本，用于测试学习策略以有效地编码自然图像补丁。 这仅限于Bruno Olshausen（）的SparseNet算法框架。 该版本已发布为Perrinet（2019）（请参阅）： @article{Perrinet19hulk, abstract = {The formation of structure in the visual system, that is, of the connections between cells within neural populations, is by large an unsupervised learning process: the emergence of this architecture is mostly self-organized. In the primary visual cortex of mammals, for example, one can observe during develo
** SpareNet: 点云补全的革新者与视觉真实感的守护者**
gitblog_00048的博客
06-17 524
** SpareNet: 点云补全的革新者与视觉真实感的守护者** 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在深度学习和计算机视觉领域中，点云数据的处理正变得越来越重要，尤其是在自动驾驶、三维重建以及虚拟现实等应用中。然而，如何高效且高质量地完成缺损或不完整点云的补充，一直是该领域的研究热点。今天，我们要向大家介绍的是一个名为SpareNet的强大开源库——一款基于风格化...
革命性稀疏卷积框架：SparseConvNet从入门到工业级应用
最新发布
gitblog_00183的博客
11-20 396
你是否还在为3D点云、医学影像等稀疏数据的处理效率低下而困扰？传统密集卷积在处理这类数据时，90%以上的计算资源都浪费在零值操作上。本文将系统讲解Meta开源的**Submanifold Sparse Convolutional Networks（稀疏子流形卷积网络）** 框架——SparseConvNet，带你掌握从核心原理到工业级部署的全流程。读完本文，你将能够： - 理解稀疏卷积的革命性突破...
SpareNet运行、学习、debug（未完持续更新中）
zerolord的博客
02-11 826
机智的毕业设计
matlab mex 编译C sparsenet库
u013241583的博客
05-10 434
这段时间，同实验室师姐用稀疏编码sparsenet做实验，在官网有标准的linux版本 window版本为一位大牛做的，但是下载下来，为dll文件，早期版本的matlab可以打开，但是谁还用那么老的… 查看了makefile文件，发现用mex编译 上网查了资料，https://blog.youkuaiyun.com/ayw_hehe/article/details/6821225 碰到使用matlab编译c...
干货！SpareNet：基于样式和对抗性渲染的点云补全
AITIME_HY的博客
12-24 2772
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！在本文中，我们提出了一种基于样式和对抗性可微分渲染的点云生成器(SpareNet) 用于点云补全。首先，我们提出了基于通道注意力的...
【三维深度学习】Sparse Convolutional Network 基于稀疏采样不变性的深度稠密重建
TomRen
08-02 1万+
【稀疏采样稠密重建】利用稀疏卷积，从稀疏不规则数据中重建出稠密准确的深度信息。SparseConvNet
【网络结构设计】11、E-LAN | 通过梯度传输路径来设计网络结构
呆呆的猫的博客
01-03 6312
本文主要介绍 E-LAN
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值