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深度学习与计算机视觉

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享
目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列(三) Fast R-CNN:end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列(四) Faster R-CNN:有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列(五) YOLO:目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列(六) SSD:兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列(八) YOLOv2:更好,更快,更强 目标检测(object detection)系列(九) YOLOv3:取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列(十一) RetinaNet:one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列(十二) CornerNet:anchor free的开端 目标检测(object detection)系列(十三) CenterNet:no Anchor,no NMS 目标检测(object detection)系列(十四)FCOS:用图像分割处理目标检测
chaibubble
2022-05-09
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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作
目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列(三) Fast R-CNN:end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列(四) Faster R-CNN:有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列(五) YOLO:目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列(六) SSD:兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列(八) YOLOv2:更好,更快,更强 目标检测(object detection)系列(九) YOLOv3:取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列(十一) RetinaNet:one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列(十二) CornerNet:anchor free的开端 目标检测(object detection)系列(十三) CenterNet:no Anchor,no NMS 目标检测(object detection)系列(十四)FCOS:用图像分割处理目标检测
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2022-05-09
4650
C++ 一个例子说明.c_str()函数
atoi()是C语言中的字符串转换成整型数的一个函数,在例子的代码里面会用到,其函数原型为:
chaibubble
2022-05-09
2250
TensorFlow 网络优化步骤与一般方法
深度学习中,网络的优化是训练过程中很重要的一部分,现在有很多的优化策略,而他们的核心的内容都是梯度下降。 理论的部分大家可以参考: 理解梯度下降在机器学习模型优化中的应用,其中介绍了批量梯度下降,随机梯度下降与小批量梯度下降的基本概念。 An overview of gradient descent optimization algorithms,其中介绍了各种改进的优化方法,包括动量法,adagrad等等
chaibubble
2022-05-09
3080
Python计算中位数 numpy.median
numpy模块下的median作用为: 计算沿指定轴的中位数 返回数组元素的中位数
chaibubble
2022-05-07
1.4K0
K-means算法及OpenCV实现
K-means算法MacQueen在1967年提出的,是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。从机器学习的角度看,K-means属于一种无监督的机器学习方法。无监督学习(Unsupervised Learning)简单的说就是在不给定正确答案(标签)的情况下,在数据中找到一些相似的特征用以分析(分类)数据的方法。而在K-means算法解决图像的问题中,就是在对图像的像素点进行分类,达到图像分割的目的。
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2022-05-07
6710
C++ 类的知识点总结
(1)在类的定义过程中,不使用public与private声明的话,类中的数据和成员函数都默认为私有的。
chaibubble
2022-05-07
2450
图像几何变换(缩放、旋转)中的常用的插值算法
在图像几何变换的过程中,常用的插值方法有最邻近插值(近邻取样法)、双线性内插值和三次卷积法。
chaibubble
2022-05-07
1.9K0
C++ 利用指针和结构体实现一个函数返回多个值
在函数执行到return语句时,将不再向下执行,那么如何让函数一次性返回多个值? 一般可以用两种方式解决这个问题,利用指针和利用结构体。
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2022-05-07
6820
OpenCV 几何变换-图像旋转
OpenCV提供了warpAffine函数实现图片仿射变换功能,我们可以利用这个函数实现图像旋转,函数原型为:
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2022-05-07
2580
OpenCV 几何变换-图像缩放
图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化。在图像处理中是一种很基础的几何变换,但是具有很重要的作用,比如:当输入图片尺寸过大时,处理速度会很慢,适当的缩小图像可以在不影响处理效果的同时有效提高代码执行速度。 opencv提供了resize函数实现图片缩放功能,函数原型为:
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2022-05-07
4080
C++ 引用与引用作为函数的参数
对一个数据建立一个“引用”,他的作用是为一个变量起一个别名。这是C++对C语言的一个重要补充。
chaibubble
2022-05-07
2.1K0
C++ 声明,定义与初始化的基本概念
同一个文件下: 对于变量而言,在同一个文件里面,很少使用声明这个说法,一般没有人去说我要声明一个变量,然后定义这个变量。或者说,声明与定义没有明显的区别。就好比 int a;我们可以说这是一个声明,也可以说这是一个定义,因为当程序执行到这句话的时候就完成了内存分配。数据类型,变量名,对应的内存单元就已经明确了。
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2022-05-07
2830
C++ 字符串类,字符串变量与字符串数组
在C语言中,应用字符串需要定义字符数组,字符串需要存放在字符数组中。然后利用各种字符串操作函数对其操作。 http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/56676791
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2022-05-07
4480
OpenCV 透视变换
透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程,所以透视变换也被称为投影映射(Projection Mapping)。在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其次坐标方差,要把三维坐标投影到另外一个视平面,就需要一个完全不同的变换矩阵M,所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最大的不同。变换公式为:
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2022-05-07
6020
C++ 函数的递归调用
在调用一个函数的过程中又出现直接或间接地调用该函数本身,称为函数的递归(recursive)调用。包含递归调用的函数称为递归函数。 比如:
chaibubble
2022-05-07
1.2K0
C++ 输入与输出
在C语言中,输入输出功能是通过调用scanf函数与printf函数实现,C++保留了这一用法。 scanf和printf函数被定义在stdio.h中,stdio.h是c语言中标准的输入输出函数库,和它对应的是C++的标准的输入输出流库iostream(也可以写为iostream.h)。在一些编译器中,如果只包含iostream也可以使用scanf和printf函数,这是因为一些编译环境默认连接了stdio.h。
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2022-05-07
7110
C++ 条件运算符和条件表达式
条件运算符是C++中唯一一个三元运算符,要求有三个操作对象,条件表达式的一般形式为:
chaibubble
2022-05-07
6340
C++ 强制类型转换和赋值中的类型转换
需要注意的是:如果强制类型转换的对象是一个变量,那么该变量不需要用括号括起来;但是如果对象是一个包含多项的表达式,则表达式应该用括号括起来。
chaibubble
2022-05-07
1.5K0
OpenCV 角点检测(一) Moravec
角点一般反应的是图像中局部最大值或最小值的孤立点,以角点为中心点的窗口向图像中的任意方向滑动,都会引起较大的灰度变化。
chaibubble
2022-05-07
6620
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