（详细）网络架构设计／训练 我们采用两阶段训练策略。 在第一阶段，我们只专注于训练编码器和解码器。 在第二阶段，我们过渡到在整个过程中联合训练嵌入器和提取器，同时保持编码器和解码器的权重冻结。 ​​ WOFA（Watermarking One for All）网络架构、训练过程与水印计算过程详解 WOFA 是针对部分图像盗用场景设计的鲁棒数字水印方…

非极大值抑制原理 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种图像处理中的技术。它通常用于目标检测中，其主要作用是去除检测出来的冗余框，只保留最有可能包含目标物体的框，保留最优的检测结果。 在目标检测中，我们通常使用一个检测器来检测出可能存在的物体，并给出其位置和大小的预测框。然而，同一个物体可能会被多次检测出来，从…

循环神经网络RNN： LSTM模型与前向反向传播算法 - 刘建平Pinard - 博客园 L(Long short-Term memory)是一种循环神经网络(RNN)的变体，用于序列数据。在L中，细胞状态(cel state)和状态(hiddenstate)是两个重要的概念。 细胞状态是LSTM网络中的主要记忆单元。它责存储和传递信息，以便在处理…