low layer and high layer的作用

最新推荐文章于 2023-08-21 23:58:10 发布
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分类专栏： semantic segmentation semantic segmentation conclusion
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41950276/article/details/82887167
探讨了在图像处理中，lowlevel特征如何捕捉物体的大体轮廓，而highlevel特征则专注于更具体的物体形状，即class-specific shapes。这对于理解图像中的物体识别过程至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

low layer => 物体的大体轮廓。high =>主要关注物体的class-specific shapes

STM32 之十一 LL 库（low-layer drivers）详解 及 移植说明
技术干货
02-05 1万+
  最新项目中需要使用 STM32L476 的片子。在选择片子时，资源的多少成为了一个比较重要的考量。在斟酌一番之后，我决定采用 LL 库来实现本次的功能。下面就以 STM32L476 为例来介绍一下 LL 库。 文档   LL 库一直是与 Cube HAL 库捆绑发布的。我们可以自己从 ST 官网下载对应的 Cube 包 STM32CubeL4 ，也可以直接在 CubeMX 中下载。对应的文档也...
2017-03-27 Deep Saliency with Encoded Low level Distance Map and High Level Features (deep learning)
ylin01234的博客
07-16 770
 Paper Learning The learning of "Deep Saliency with Encoded Low level Distance Map and High Level Features" (2016, CVPR, pages 660-668) 1.1.1 Theories 1) The performance using deep learning to obt...
boost::asio tlsv13_client 使用“boost::asio::ip::tcp::socket” 为 lowest_layer
liulilittle的博客
03-07 2417
根证书头文件：（或者从根证书文件里面载入，OpenSSL、libcurl 都带了对应的 cacert.pem 根证书密钥文件的） beast/root_certificates.hpp at develop · boostorg/beast (github.com) 官方提供的示例代码，但它是通过 boost::beast::tcp_stream 实现的，本文提供调用 boost::asio::ssl_v13 的示例代码，低级层为 asio 提供的 boost::asio::ip::tcp::sock.
清晰了，STM32 HAL的超全知识总结
李肖遥的专栏
01-07 2809
关注、星标公众号，直达精彩内容来源：付斌综合自网络ST 为开发者提供了非常方便的开发库：有标准外设库（SPL库）、HAL 库（Hardware Abstraction Layer，...
asio ssl 笔记
imilli的博客
06-02 3020
Asio 包含了一个类以及类模板用于基本的SSL支持。这个类使得加密通信成为可能。在已经存在的流上层做了一层加密，比如加密一个TCP套接字。在创建一个加密流之前，必须要构造一个SSL context 对象，这个对象用于设置SSL选项（认证模式，认证文件等），下面用一个客户端的初始化作为说明： ssl::context ctx(ssl::context::sslv23); ctx.set_v
【STM32】驱动库的选择：CMSIS Driver、SPL、HAL、LL | 在ARM MDK、STM32Cube中如何选择？
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风高秋月白，雨霁晚霞红
08-21 2万+
驱动库的选择：CMSIS Driver、SPL、HAL、LL | 在ARM MDK、STM32Cube中如何选择？
Low-temperature solution-processed tin oxide as an alternative electron transporting layer for efficient perovskite solar cells
02-22
Lead halide perovskite solar cells with the high efficiencies typically use higherature processed TiO2as the electron transporting layers (ETLs). Here, we demonstrate that lowerature solution-...
802.16e Scheduler High and Low Level Design_3
07-26
802.16e调度器的高阶和低阶设计是WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）系统中的关键组件，特别是在高级物理层服务窗口（Advanced Physical Layer Service Window，APSW）调度器的开发中。...
High-power hybrid GaN-based green laser diodes with ITO cladding layer
01-26
still perform worst among the visible and near-infrared spectrum range, which is called the “green gap.” Poor performance of green LDs is mainly related to the p-type AlGaN cladding layer,...
STM32使用LL库建立工程
qq_38113006的博客
01-02 4503
LL库（Low Layer）是ST最近新增的库，更接近硬件层，直接操作寄存器。其支持所有外设。今天我们通过STM32CubeMX建立一个LL库工程，使用小熊派BearPi开发板，芯片型号为STM32L431RCT6。 一、工程建立步骤 1、工程初步建立和保存 2、配置时钟源（RCC设置） 3、GPIO引脚功能设置 4、外设初始化配置 5、生成工程源码 6、编写用户程序 二、工程建立 1、工程初步建...
Boost Beast要点解析（四）
guxch的专栏
06-18 5052
四、Beast中的network 由于http、websocket仅涉及tcp，因此在beast范围内，也仅涉及tcp协议，Beast的网络操作基于Asio，但Beast的一个目标似乎是做一个完整的系统（猜测），因此beast将涉及到的网络数据操作都“重写”的一遍（一些是简单包装，一些是扩展），例如Asio空间被重新命名为net,对std:bind也扩展为bind_handler和bind_front_handler。 beast设计了两套stream，一是用于http的...
【2022年的STM32】 03-HAL与LL(Low-layer APIs)与MCU驱动概述
Kinetis_Linux的博客
01-14 695
比较好的固件库应该是分为2层，最底层是硬件层（SDK HW），其根据功能对寄存器的单一位域进行访问，较高层是驱动功能层（SDK DRV），其对外设功能进行实现，比如串口初始化，那么它调用HW硬件层的配置波特率、配置启停位、配置校验接口，最后对UART模块使能。
深度残差网络和Highway网络
guoyuhaoaaa的博客
01-05 1万+
今天讲的这两种网络结构都是最新被业界针对图像处理问题提出的最新的结构，主要解决就是超深层的网络在训练优化中遇到的问题。说实话这两种模型就本身来说数学公式都不复杂，但是确实在实战中取得了非常好的效果（深度残差网络帮助微软的团队以绝对优势获得了2015 Image Cup的冠军），这也从侧面说明了深度学习是一门以实践为主导的学科，在这个领域里实践才是检验真理的唯一标准。（很多新的结构都是因为在实践中取得
【面试基础--深度学习】感受野
Biyoner的博客
04-01 1402
感受野是卷积神经网络中比较重要的概念，看到了很好的一篇博文，结合这两篇文章，并加上自己的感悟吧！ https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28492837 1. 举例示意 e.g.两层 3*3 卷积操作的有效区域(感受野)是5*5 (所有filter的stri...
boost库websocket客户端
small_process的博客
08-15 1891
boost库websocket协程客户端 基于boost标准C++库，使用协程和beast实现websocket客户端。需要连接多少个websocket服务器协议地址，则创建多少个协程以及相应的处理函数即可。 #include <boost/beast/core.hpp> #include <boost/beast/websocket.hpp> #include <boost/asio/spawn.hpp> #include <cstdlib> #inc
boost::asio ssl
aalbertini的专栏
07-30 9347
以 boost::asio::ssl::stream  代替 boost::asio::ip::tcp::socket
记一次kafka的high level和low level
hell_world!
10-10 4052
php  rdkafka 之前的业务用的rdkafka的low level进行消息消费，没什么问题 今天一个新业务，申请的新的broker和topic，结果low level就消费不到数据了 后来改成了high level（https://arnaud-lb.github.io/php-rdkafka/phpdoc/rdkafka.examples-high-level-consumer.h...
MIPI-DSI学习笔记（一）
weixin_43424740的博客
07-19 6750
DSI学习笔记，基于DSI spec进行学习，其中的重点难点等记录
HLNet High-Low Frequency Decomposition Block
最新发布
03-13
### HLNet中的高频低频分解块 HLNet是一种专门设计用于处理图像数据中不同频率特征的神经网络架构。其核心组件之一是高-低频分解块（High-Low Frequency Decomposition Block, HLFDB），该模块通过分离输入信号的不同频率成分来增强模型对多尺度特征的学习能力。 #### 高-低频分解块的设计理念 HLFDB的主要目标是对输入数据进行频率域上的划分，从而分别提取高频和低频信息[^1]。这种设计理念基于这样一个假设：不同的视觉任务可能更关注特定范围内的频率分量。例如，在边缘检测或纹理分析中，高频信息尤为重要；而在语义分割或物体识别中，则更多依赖于低频结构化信息。 #### 架构描述 HLFDB通常由以下几个部分组成： 1. **滤波器组** 输入张量首先经过一组精心设计的空间卷积核或者傅里叶变换操作，实现对其高低频特性的初步区分[^2]。这些滤波器可以被看作是从原始空间映射到两个子空间的操作符——一个是代表平滑背景变化的低频区域，另一个则是捕捉细节差异的高频区域。 2. **分支路径处理** 经过分解后的两路信号会进入独立但相似的小型子网路进一步加工。对于低频支路来说，它倾向于采用较大感受野的大尺寸卷积层以便更好地理解全局上下文关系；而对于高频支路而言，则偏好较小步幅的小窗口大小以保留局部精细图案[^3]。 3. **融合机制** 处理完毕之后的结果再次汇聚起来形成最终输出形式。这一过程可以通过简单的加权求和完成，也可以引入更加复杂的注意力机制动态调整两者贡献比例[^4]。 ```python import torch.nn as nn class HighLowFrequencyDecompositionBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(HighLowFrequencyDecompositionBlock, self).__init__() # Low-frequency branch with large receptive field self.low_branch = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels//2, kernel_size=7, stride=1, padding=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # High-frequency branch focusing on details self.high_branch = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels//2, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU() ) # Fusion layer to combine both branches' outputs self.fusion_layer = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): low_x = self.low_branch(x) high_x = self.high_branch(x) fused_output = torch.cat([low_x, high_x], dim=1) final_output = self.fusion_layer(fused_output) return final_output ``` 上述代码片段展示了一个简化版的HLFDB实现方式。其中定义了两条并行通道分别负责捕获图片里的粗略轮廓以及细腻纹路，并最后借助`fusion_layer`将它们重新组合在一起[^5]。 ---
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