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MS-TCN:Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
MS-TCN：用于动作分割的多阶段时间卷积网络摘要传统方法：首先生成逐帧概率，然后再将其送到高级时间模型
最近方法：采用时间卷积直接对视频的每一帧进行分类
本文：提出了一种用于时间动作分割任务的多阶段架构，每个阶段都具有一组扩张时间卷积，用来生成由下一个阶段细化的初始预测。损失函数包含分类损失和平滑损失，平滑损失能够对过度分割的情况进行惩罚。
实验数据集包括：50Salads、Georgia Tech Egocentric Activities (GTEA)、the Breakfast dataset
简介早期动作分割方法包括滑动窗口方法和马尔可夫模型，但是它们的检测速度非常慢。
随着语音模型的发展，依靠时间卷积来捕获视频帧之间的远程依赖关系的方法受到关注，但是这些方法依旧存在检测速度慢、一秒只有几帧的缺陷。
该文章提出了一种多阶段时间卷积网络，通过对视频的全时间分辨率进行操作从而获得更好的检测结果。
该模型每一个阶段的输出都是下一个阶段的输入。在每一个阶段中都使用一系列的一维空洞卷积，使得模型能引入更少的参数而获得更大的时间感受野。同时，采用平滑损失来惩罚过度分割的错误。
本文贡献： ...
深度学习计算
F.Relu和nn.Relu的区别：F.relu是作为一个函数去计算relu，使用方法为：F.relu(X)
nn.Relu是作为一个层结构，必须添加到nn.Module容器内才能使用。
从嵌套块中收集参数：
1234567891011121314def block1(): return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())def block2(): net = nn.Sequential() for i in range(4): # 在这里嵌套 net.add_module(f'block {i}', block1()) return netrgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))rgnet(X)print(rgnet)
李沐都d2l库代码纠错
torch.py中的train_epoch_ch3函数:将273行和第275行的l后面加上mean()
torch.py中的class Animator(动态绘图部分):在其add函数的倒数第二行加入:plt.draw();plt.pause(0.001)
多层感知机
torch.nn.Parameter:是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加入到parameter()这个迭代器中去；而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。注意到，nn.Parameter的对象的requires_grad属性的默认值是True，即是可被训练的，这与torth.Tensor对象的默认值相反。在nn.Module类中，pytorch也是使用nn.Parameter来对每一个module的参数进行初始化的。
对模型预加载参数：12345def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)net.apply(init_weights)
线性回归
nn库的神经网络构建函数：优化器函数：1trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)
SGD为一个优化器函数，做的是均值损失，数学公式如下：
(\mathbf{w},b) \leftarrow (\mathbf{w},b) - \frac{\eta}{|\mathcal{B}|} \sum_{i \in \mathcal{B}} \partial_{(\mathbf{w},b)} l^{(i)}(\mathbf{w},b).
\begin{aligned} \mathbf{w} &\leftarrow \mathbf{w} - \frac{\eta}{|\mathcal{B}|} \sum_{i \in \mathcal{B}} \partial_{\mathbf{w}} l^{(i)}(\mathbf{w}, b) = \mathbf{w} - \frac{\eta}{|\mathcal{B}|} \sum_{i \in \mathcal{B}} \mathbf{x}^{(i)} \left(\mathbf{w}^\t ...
6_2图像卷积疑问及解答
问题1：卷积是什么？解答1：小明吃饭举例说明，有个小明一天到晚在吃东西，时间和他吃下去的东西的函数图像如下图所示：
他消化的速率如下图所示：
卷积的公式为：
\int_{+\infty}^{-\infty}{f(Z)g(X-Z)dZ}用f函数表示进食,g函数表示消化,带入到卷积公式之中.注意,g函数表示的是消化后剩余食物所占的比例.
这里要表现的东西其实用一根线将f函数和g函数联系了起来.
一个系统输入不稳定(对应f函数),但是输出稳定(对应g函数),可以用卷积来求系统存量.
讲其对应到可视化图像上,其实就是讲g函数翻转了一下和f函数对应相乘,因为翻转了,所以对应叫做卷积.
问题2:如何将卷积公式与计算机图像处理对应起来解答2:
上图为计算机对图片进行卷积处理的解释,和前面的卷积公式有一对应结构:先相乘再相加,然后得到一个新的像素值.
但是这么做会导致图像少一圈像素,那么就在原图像的外围加一圈0的像素点,如下图所示:这样就能得到同样大小的图片
图像对应卷积公式中的f函数,卷积核对应g函数,这里与吃东西不同之处在于这里是一个二维的问题.
问题3:如何理解卷积本质?解答3:在一个 ...
解决hexo3.0以上版本无法直接显示插入的图片的问题
问题描述hexo选择3.0以上版本，通过常规md文件的编写方式无法在网页中显示图片。
解决方法：在博客根目录下用命令行：hexo3.0及以上版本一定要用该指令进行安装！！！
1npm install https://github.com/7ym0n/hexo-asset-image --save
该指令是指安装修改后的hexo-asset-image，可适用于hexo3.0及以上版本。
网上的教程多数是使用如下命令进行安装，在hexo3.0版本下是错误的！！！
1npm install https://github.com/hexo-asset-image --save # hexo3.0以上版本不要用这条语句
然后在博客根目录下的_config.yml文件中将“post_asset_folder:”设置为”true“，这样在通过指令hexo new “文章标题”时，不仅会创建一个md文件，还会创建一个和md文件同名的文件夹。将md文件中将要用到的图片存储在这个文件夹下，在需要使用的时候在md文件中通过：
1{% asset_img sky2.jpg This is an ...