Фигуры из бумаги объемные животные схемы

Volumetric Images, Stock Photos & Vectors

[PDF] Объемная визуализация следа в ближнем и дальнем поле машущих крыльев.

 @article {Liu2013VolumetricVO, title = {Объемная визуализация следа в ближнем и дальнем поле взмахами крыльев.}, author = {Y. Лю и Б. Ченг, Г. Барбера, Д. Р. Тролин и Х. Дэн}, journal = {Биоинспирация и биомиметика}, год = {2013}, объем = {8 3}, pages = { 036010 } } 

Сохранить в библиотеку

Создать оповещение

Цитировать

Запустить канал исследования

Комплексное введение в различные типы сверток в глубоком обучении | by Kunlun Bai

Если вы слышали о различных типах сверток в глубоком обучении (например, 2D / 3D / 1x1 / транспонированные / расширенные (атрофические) / пространственно разделенные / глубинно-разделенные / плоские / сгруппированные / перетасованные сгруппированные свертки) и получили не понимаете, что они на самом деле означают, эта статья написана для того, чтобы вы поняли, как они на самом деле работают.

В этой статье я суммирую несколько типов свертки, обычно используемые в глубоком обучении, и пытаюсь объяснить их так, чтобы это было доступно для всех.Помимо этой статьи, есть несколько хороших статей по этой теме. Пожалуйста, ознакомьтесь с ними (перечислены в Справочнике).

Надеюсь, эта статья поможет вам развить интуицию и послужит полезным справочником для ваших исследований / исследований. Пожалуйста, оставляйте комментарии и предложения. Спасибо и наслаждайтесь! :)

В эту статью входят:

1. Convolution v.s. Кросс-корреляция
2. Свертка в глубоком обучении (одноканальная версия, многоканальная версия)
3. 3D-свертка
4. Свертка 1 x 1
5. Арифметика свертки
6. Транспонированная свертка (деконволюция, артефакты шахматной доски)
7. Расширенная свертка (Atrous Convolution) )
8. Разделимая свертка (пространственно разделимая свертка, глубинная свертка)
9. Уплощенная свертка
10. Групповая свертка
11. Перетасованная групповая свертка
12. Точечная групповая свертка

Свертка - широко используемый метод в обработке сигналов, обработке изображений и др. / области науки.В глубоком обучении своего рода архитектура модели, сверточная нейронная сеть (CNN), названа в честь этого метода. Однако свертка в глубоком обучении - это, по сути, взаимная корреляция при обработке сигнала / изображения. Между этими двумя операциями есть небольшая разница.

Не вдаваясь в подробности, вот разница. При обработке сигнала / изображения свертка определяется как:

Она определяется как интеграл произведения двух функций после того, как одна будет обращена и сдвинута.Следующая визуализация продемонстрировала идею.

Здесь функция g - фильтр. Он переворачивается, а затем скользит по горизонтальной оси. Для каждой позиции мы вычисляем площадь пересечения между f и перевернутым g .Эта область пересечения является значением свертки в этой конкретной позиции.

С другой стороны, взаимная корреляция известна как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение двух функций. Фильтр взаимной корреляции не переворачивается. Он напрямую проходит через функцию f. Область пересечения между f и g является взаимной корреляцией. График ниже демонстрирует разницу между корреляцией и взаимной корреляцией.

В глубоком обучении фильтры в свертке не меняются местами. Строго говоря, это взаимная корреляция. По сути, мы выполняем поэлементное умножение и сложение. Но в глубоком обучении принято называть это сверткой. Это нормально, потому что веса фильтров изучаются во время обучения. Если обратная функция g в приведенном выше примере является правильной функцией, то после обучения изученный фильтр будет выглядеть как обратная функция g.Таким образом, нет необходимости сначала обращать фильтр перед обучением, как при истинной свертке.

Целью свертки является извлечение полезных функций из ввода. При обработке изображений существует широкий спектр различных фильтров, которые можно выбрать для свертки. Каждый тип фильтров помогает выделить различные аспекты или особенности входного изображения, например горизонтальные / вертикальные / диагональные края. Точно так же в сверточной нейронной сети различных функций извлекаются посредством свертки с использованием фильтров, веса которых автоматически изучаются во время обучения .Все эти извлеченные функции затем «объединяются» для принятия решений.

Есть несколько преимуществ выполнения свертки, например, разделение весов и инвариант трансляции. Свертка также принимает во внимание пространственное соотношение пикселей. Они могут быть очень полезны, особенно во многих задачах компьютерного зрения, поскольку эти задачи часто включают в себя идентификацию объектов, в которых определенные компоненты имеют определенные пространственные отношения с другими компонентами (например, тело собаки обычно связано с головой, четырьмя ногами и хвостом).

2.1. Свертка: одноканальная версия

В глубоком обучении свертка - это поэлементное умножение и сложение. Для изображения с 1 каналом свертка показана на рисунке ниже. Здесь фильтр представляет собой матрицу 3 x 3 с элементом [[0, 1, 2], [2, 2, 0], [0, 1, 2]]. Фильтр скользит по входу. В каждой позиции выполняется поэлементное умножение и сложение.Каждая скользящая позиция заканчивается одним номером. Конечный результат - это матрица 3 x 3. (Обратите внимание, что в этом примере stride = 1 и padding = 0. Эти концепции будут описаны в разделе арифметики ниже.

2.2. Свертка: многоканальная версия

Во многих приложениях мы имеем дело с изображениями с несколькими каналов.Типичным примером является изображение RGB.Каждый канал RGB подчеркивает различные аспекты исходного изображения, как показано на следующем изображении.

Схемы оригами животных: как сделать животных из бумаги 1.5 apk

Добро пожаловать в мир бумажных животных!

Оригами - древнее и удивительное искусство.С давних времен складывая бумагу, человек отражал окружающий мир, изучал красоту его форм и разнообразие проявлений. Люди любят делать оригами, ведь складывание бумаги тренирует концентрацию, внимание, логику, пространственное мышление, мелкую моторику и логику.

Фигурки животных оригами из бумаги могут стать интересным украшением интерьера. С бумажными фигурками можно играть и придумывать разные удивительные истории, например, можно создать бумажный зоопарк. Мы постарались сделать пошаговые инструкции оригами понятными и простыми.Однако, если у вас возникли проблемы со складыванием бумаги, попробуйте начать выполнение инструкции заново. Это должно помочь!

Чтобы сделать животных из бумаги из этого приложения, вам понадобится цветная бумага. Но вы можете использовать обычную белую бумагу. Используйте тот размер бумаги, который вам больше всего подходит. Старайтесь делать изгибы как можно лучше и точнее. При необходимости можно использовать клей, чтобы закрепить форму.

Надеемся, что это приложение научит вас делать оригами животных из бумаги, а вы сможете удивить своих друзей или родных необычными фигурками из бумаги.

Добро пожаловать в искусство оригами!

Смотрите также

• 
  Объемная мозаика из гофрированной бумаги
• 
  Машина из модулей оригами схема
• 
  Кошелечек из бумаги
• 
  Эскизы петуха из бумаги
• 
  Кит из бумаги своими руками
• 
  Робот из цветной бумаги
• 
  Кошелечек из бумаги
• 
  Пиксель крафт из бумаги
• 
  Эскизы петуха из бумаги
• 
  Кит из бумаги своими руками
• 
  Посуда аппликация из бумаги