画心

CNN、Transformer、ONN（Operational Neural Network）和KAN

储层计算（RC）通过固定非线性储层与可训练线性读出的解耦设计，克服了传统递归神经网络训练中的梯度问题。其核心在于利用高维动力系统将输入信号映射到线性可分空间，仅需训练输出层权重。数学证明表明，当储层权重矩阵的谱半径满足特定条件时，系统具备回声状态属性和衰退记忆特性，确保状态收敛并遗忘久远历史。RC架构从随机连接演进到结构化拓扑（如简单环、带跳跃环），并发展出深度堆叠等变体，显著提升了计算效率与性能。这一范式为时间序列建模提供了高效解决方案。

本文针对OpenCV中文路径读取失败问题，提出了一种基于C++17标准库的跨平台解决方案。核心思路是：使用std::filesystem处理中文路径，利用std::fstream进行二进制文件读写，最后通过OpenCV的imdecode和imencode函数实现图像编解码。

本文介绍了三种扩散模型变体：DDPM、Improved DDPM和DDIM。DDPM通过迭代去噪过程生成样本，但采样速度较慢。Improved DDPM改进了噪声调度策略，采用余弦形式的调整，并引入混合损失函数以优化训练。DDIM则通过非马尔可夫链设计，在保持相同训练目标的同时，显著加快采样速度。这三种方法在扩散模型的噪声处理、损失函数设计和采样效率上各有创新，推动了扩散模型在生成任务中的性能提升。

本文介绍了扩散模型的前向加噪和反向去噪过程。前向过程通过马尔科夫链逐步将数据$x_0$转化为高斯噪声$x_T$，其中噪声强度由预设参数$\beta_t$控制。反向过程则利用神经网络从噪声$x_T$逐步恢复原始数据$x_0$。

本文推导了扩散模型的损失函数，通过引入前向分布简化计算，最终将损失分解为三部分：$L_T$（可忽略的常量）、$L_{t-1}$（KL散度项）和$L_0$（重构误差）。

本文提出了一种新颖的深度可分离反向卷积算子（reverse convolution），通过建立并求解正则化最小二乘优化问题，实现了对depthwise卷积的有效反转。该算子采用FFT推导闭式解，并详细研究了核初始化、padding策略等实现细节。基于此构建的reverse卷积块结合了层归一化、1×1卷积和GELU激活，形成类Transformer结构，可直接替换现有网络中的常规卷积层，构建ConverseNet。

本文提出了一种视频任务训练中的内存优化策略——随机反向传播(SBP)。该方法灵感来源于视频数据的高度冗余性，通过保持完整的前向传播路径，但在每个训练步骤中随机独立地删除网络层的反向传播路径，显著减少显存占用。实验表明，SBP可降低50%显存消耗，同时保持模型性能。该方法可视为对Backdrop论文中随机反向梯度思想的扩展和实用化，特别适用于需要长期上下文信息的视频理解任务，如动作识别和时间动作定位等。

一种新的语义分割范式，通过结构化token直接构建语义掩码并逐步细化，而非传统逐像素分类方法。作者设计了三种交互结构（CSE、SSE和静态卷积）来捕获特征图中的结构信息，并通过堆叠处理单元实现mask细化。

Kronecker Product及pytorch实现文章目录Kronecker Product及pytorch实现计算过程PyTorch实现参考资料原始文档：https://www.yuque.com/lart/idh721/gb2h93计算过程[a11a12a13a21a22a23],B=[b11b12b21b22b31b32],A⊗B=[a11b11a11b12a12b11a12...

在PyTorch中如何高效的实现One-Hot编码？让本文给你一些建议。

PyTorch中的BN在训练和测试时通常会对参数进行不同的设置。这之中会涉及到多个不同的参数和概念，这些组合又会如何影响BN的行为呢？

详细解析了torchvision中可变形卷积(deform_conv2d)的实现原理和使用方法。

本文探讨了依赖版本更新导致代码输出不一致的问题。作者在迁移代码时发现，由于Pillow图像处理库从6.2.1升级到7.2.0，其默认插值策略改变导致resize()函数输出结果不同。文章分析了默认参数的利弊，指出其虽提升开发效率但存在潜在风险。作者建议采取两种应对策略：一是固定依赖版本确保稳定性；二是对关键参数进行显式配置。最后强调开发应以程序稳定运行为首要目标，盲目追求新版本可能得不偿失，并提醒开发者需谨慎对待工具依赖的版本管理。

本文介绍了全参考图像质量评估方法SSIM（结构相似性指数）的设计背景与实现。传统评估方法如MSE和PSNR虽计算简单，但与人类感知质量匹配度低。SSIM基于结构信息退化假设，通过亮度、对比度和结构三个分量评估图像质量。论文详细阐述了SSIM的算法框架，并对比了不同实现的高斯滤波处理方式差异。作者基于PyTorch实现了可微分的MSSIM代码，支持用户自定义padding和核形式参数，确保与现有实现兼容。该指标在图像处理系统优化、算法评估等领域具有重要应用价值。

介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移参数的二进网格采样（a_j=2^j, b_jk=k·2^j），以及时间参数的离散化处理。通过多分辨率分析（MRA）理论，系统性地构建了正交或双正交的小波基函数，引入尺度函数和小波函数两套基函数体系。

针对超高清低照度图像增强中的计算复杂度和信息丢失问题，提出Wave-Mamba模型。该模型创新性地结合离散小波变换（DWT）与状态空间模型（SSM），通过小波域分析发现：1）93.7%图像能量集中于低频分量；2）高频对增强结果影响微弱。基于此，设计低频状态空间模块（LFSSBlock）进行全局增强，并通过改进的高频增强模块（HFEBlock）校正细节。

本文提出WaveMamba，一种基于小波变换和Mamba的RGB-红外跨模态目标检测方法。研究发现RGB和红外图像在频域具有互补特性：红外图像低频信息丰富，RGB图像高频细节突出。WaveMamba通过离散小波变换分解特征，采用低频Mamba融合块（结合通道交换和门控注意力）和高频绝对最大值增强策略，实现高效特征融合。在六个基准数据集上的实验表明，该方法平均mAP提升4.5%，同时保持较低计算开销，为跨模态目标检测提供了新思路。

本文提出一种基于因果推理与小波变换的低光照图像增强方法。CWNet通过因果干预分析揭示潜在因果关系，采用全局度量学习分离因果/非因果因子，并引入实例级CLIP语义损失确保局部一致性。同时设计基于小波变换的主干网络优化频域信息恢复。实验表明，CWNet在多个数据集上优于现有方法，有效解决了光照不均与语义保持的挑战。该方法为低光增强提供了新的因果推理视角，显著提升了视觉质量与语义准确性。

PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在机制。