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深度学习和计算机视觉

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
小白学视觉
2022-09-28
6.2K0
Python 200个标准库汇总
dummy_threading:threading模块的替代(当_thread不可用时)
小白学视觉
2021-12-13
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CVPR | 让合成图像更真实,上交大提出基于域验证的图像和谐化
近日,计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布,从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文,录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
小白学视觉
2021-12-13
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视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器
在神经网络世界中,对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据,那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了,可以跳过)。然后,我会介绍标准神经网络。这个标准神经网络用于图像数据,比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是,我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。Keras用Python编写,并且能够在TensorFlow上运行,是高级的神经网络API。
小白学视觉
2020-03-03
1.2K0
联邦学习:深度学习之后,AI 安防的第二落脚点
以AI落地最多、最快的安防行业为例,过去几年,行业各类神捕、鹰眼等产品让人眼花缭乱。
小白学视觉
2019-11-29
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图像特征点|SIFT特征点之图像金字塔
计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。
小白学视觉
2019-10-24
1.6K0
收藏| 最全 SLAM 开源数据集汇总
对于许多无人驾驶或者 SLAM 初学者来说,搞一个真车或者选择一款良好的设备来进行算法测试通常是个很头大的问题,且还需要解决很多诸如传感器之间标定不好,多传感器时间未做同步,没有真正的 groundtruth 来检验算法的好坏等等问题。
小白学视觉
2019-08-22
7.5K1
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