注意：从物体表面的某一点“出发”、穿过一个圆形小孔的所有光线，将形成一个以该（物体表面的）点为项点的圆锥，这个圆锥和像面相交，会形成一个圆斑。...当小孔变得越来越小时，入射光的“散播”范围将变得越来越大，因此，入射光中越来越多的能量将会“散播”到：偏离入射光方向的“地方”。...通过透镜中心的光线不会发生偏转，在一个准确聚焦的成像系统中，射向其他方向的光线将会发生偏转，并且，这些光线最终会被汇聚，从而和通过透镜中心的光线相交于同一点。...我们可以采用如下方式来计算这个模糊圆斑的尺寸。...成像域的深度是指：物体能够被聚焦得“足够好”的距离范围，“足够好”是指：模糊光斑的直径小于成像仪器的分辨率。
为什么这样想呢，因为题目问的是图像处理也没提深度学习，而滤波也可以实现平滑，锐化，增强等效果。 本文主要探讨，对图像循环多次进行滤波是否合理？ 所以在回答这个问题之前，先捋一下图像滤波的分类。...空间滤波器是由一个邻域（典型的是一个较小的矩形）和对该邻域包围的图像像素执行的预定义操作组成。而输出的值就是滤波器中心坐标像素的值。...【原图】【100次均值滤波效果】【1000次均值滤波效果】 形态学操作同样如此，以膨胀为例，膨胀就是求局部最大值的操作。...核与图像卷积，计算核覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给核的中心坐标像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。...而一直循环进行图像膨胀，100次操作之后还有明显的亮度梯度，1000次时得到的就已经是一张固定亮度的图像了。
殊不知这种组合，在实际输出与预期偏离较大时，会造成学习缓慢。...简单的说，如果在初始化权重和偏置时，故意产生一个背离预期较大的输出，那么训练网络的过程中需要用很多次迭代，才能抵消掉这种背离，恢复正常的学习。...观察σ(z)函数曲线会发现，当σ接近于1时，σ曲线特别的平坦，所以此处σ'(z)是一个非常小的值，由上式可推断C的梯度也会非常小，“下降”自然也就会变得缓慢。这种情况也成为神经元饱和。...再者，当预期y为0时，如果实际输出a接近0时，C也接近0；当预期y为1时，如果实际输出a接近1，那么C也接近0。 接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。...由此可见，C的梯度不再与σ'(z)有关，而与a-y相关，其结果就是：实际输出与预期偏离越大，梯度越大，学习越快。 对于偏置，同理有： ?
反复投射与训练图像中的像素对应的光线，并最小化（通过梯度下降）每个像素的渲染颜色和观察颜色之间的误差来完成训练。...虽然这个假象在 mip-NeRF 360 中很微小，但如果作者在他们提出的网络中使用 iNGP 后端而不是 MLP（可以增加新模型的快速优化能力），就变得常见和视觉突出，尤其是当相机沿其 z 轴转换时。...为了做到这一点，研究者将使用他们的预先构建的算法模糊 NeRF 直方图 (s,w)，然后重新采样模糊的分布到 proposal 直方图ˆs 的区间集，以产生一组新的直方图权值 。...虽然 360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容，它不能衡量以渲染质量作为规模的函数，因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的，学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象...测试视图的相机已经从场景的中心放大出来了。
超星光镜头、星光镜头、通用镜头 接口类型： M12、$\Phi$14、C、CS、尼康F口、索尼A口、佳能E口等 外形功能： 球面镜头、非球面镜头、针孔镜头、鱼眼镜头 自动聚焦是指通过电机控制载物台或镜头的运动使物体的成像由模糊变得清晰的过程...由于人眼分辨能力的限制，一定范围内的模糊量不会对观察到的成像效果产生影响。对于清晰的成像，人眼视网膜对模糊感知的最大程度就是允许模糊量s，s的值在O．03．0．04mm之间。...这种聚焦区域选择方法适用于大多数情况，但若感兴趣目标偏离图像中心位置，摄像机将无法聚焦到感兴趣目标，聚焦质量会严重下降) 图片 中心取窗方法的假设前提是主体目标位于图像中心，当图像中心是纯色背景时，会导致聚焦失败...2、倒T型区域取窗 观察一幅图像时，人眼的注意力第一时间通常会放在图像的中下部分。在摄影构图时，人们也通常会将被摄物体放于整个场景的中下部分。...图像存在边缘，一幅图像聚焦与否与图像边缘信息的高频成分有关，当完全聚焦时，图像清晰，边缘信息的多，聚焦评价函数值最大；当图像离焦时，图像模糊，边缘信息较少，聚焦评价函数值小。
然后距离大一点，也还好 再大一点呢，也还将就 再大一点，开始有点费劲了 然后，有点模糊了 颜色已经慢慢区分不开了 你是认真的吗？...在深度学习中也有类似的问题，随着层数（距离）的增加，前面的层观测后面层的数据时，极其不容易观测，通俗点说就是不够准备。这个时候容易产生两个问题，梯度爆炸和梯度消失。 梯度爆炸：说的是蝴蝶效应。...假设神经网络一共只有一层： ·不用BN，反向传播时便有： 如果有n层，很容易得到： 这个就是梯度的问题所在，因为网络很深，如果w<1，经过很次的n次方后，值会变得很小很小。反之会变得很大很大。...为什么样本σ参数可以避免梯度爆炸和消失呢？ 如果w1很小，因为x是样本值，是固定的，那么y1的值必然很小，那么y1的标准差σ也必然很小。w1除一个很小的σ，那么就等于对w1进行了放大。...如图 实验结果表明，如果在每个卷积层后面跟一个BN层的话，则在380个batch模型训练后，就能达到95%的准确度。而不带BN的话，模型则变得不可收敛了。
为什么会有transposed convolutionon、subpixel or fractional convolution这样的名字？...比如，我们认为原始图像是清晰的，但是通过透镜观测到的图像却变得模糊，如果假设透镜的作用相当于以某个kernel作用在原始图像上，由此导致图像变得模糊，那么根据模糊的图像估计这个kernel或者根据模糊图像恢复原始清晰图像的过程就叫...对一个常规的卷积层而言，前向传播时是convolution，将input feature map映射为output feature map，反向传播时则是transposed convolution，根据...output feature map的梯度计算出input feature map的梯度，梯度图的尺寸与feature map的尺寸相同。...的数量为2，为什么会这样？
为什么直接用预训练的bert得到的句向量不好？ 因为各向异性。各向异性是指嵌入在向量空间中占据一个狭窄的圆锥体。...这项工作的关键发展是不断地在训练过程中注入人工的困难负面特征，因为原本的困难负面特征正在被推开，变得“更容易”。 MixCSE的基本介绍？ ...包含这些混合负特征后，对比损失变为： 定义为梯度停止，确保在反向传播时不会经过混合负样本。 接着，我们注意到锚和混合负样本的内积： 在某些阶段， 。另外，在实现对齐时， 。...则有： 不像标准的负特征 有 的风险。混合负特征确保内积值始终高于零。这样的负特征则有助于保持更强的梯度信号。 怎么选择 ？...为什么不让混合负样本参与反向传播？ 如果参与，计算梯度如下： 我们看到会有一项： 它会使得正样本 逐渐远离 。 实验结果？
殊不知这种组合，在实际输出与预期偏离较大时，会造成学习缓慢。...简单的说，如果在初始化权重和偏置时，故意产生一个背离预期较大的输出，那么训练网络的过程中需要用很多次迭代，才能抵消掉这种背离，恢复正常的学习。...-11-2 观察σ(z)函数曲线会发现，当σ接近于1时，σ曲线特别的平坦，所以此处σ'(z)是一个非常小的值，由上式可推断C的梯度也会非常小，“下降”自然也就会变得缓慢。...再者，当预期y为0时，如果实际输出a接近0时，C也接近0；当预期y为1时，如果实际输出a接近1，那么C也接近0。 接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。...1-σ(z))，所以上式中的σ'(z)被抵消了，得到： B-N-F-12-4 由此可见，C的梯度不再与σ'(z)有关，而与a-y相关，其结果就是：实际输出与预期偏离越大，梯度越大，学习越快。
，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小； 检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。...这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。...在每一点上，领域中心 x 与沿着其对应的梯度方向的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置0，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。...将小于高阈值，大于低阈值的点使用8连通区域确定（即：只有与TH像素连接时才会被接受，成为边缘点） OpenCV 实现 官方文档 使用 Sobel 算子运算 函数使用 cv2.Canny(image
而将大数据描述如下: “大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。” 计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。...不幸的是，分析数据的能力可能是一个瓶颈，继续使用传统的方法并不可取。 ? 人工智能和大数据：完美结合 summer 那么，大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?...那么对于传统的数据处理系统呢?问题是，它们仅仅是算法，必然会束缚那些相同的逻辑。当寻找异常的时候，灵活性是必需的，但传统的方法并不擅长。 现在我们进入人工智能。这些系统运行起来具有模糊性。...他们预测，会考虑一条路径，但是如果新数据否定了一个推理思路，那么就可以放弃它了，然后开始寻找一个新的方向。由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明，因此这非常适合于识别随时间变化的异常。...请记住，并非所有的趋势都是线性的。线性趋势很简单;一个简单的直线图就足够了。非线性的趋势需要更多地参与，这就是外推函数有用处的地方。这些算法是基于多项式、圆锥曲线或曲线方程的。
当输出为负时，该方法会阻止来自神经元的梯度反向流动，仅保留导致输出增加的梯度，减少噪声。 优点：速度快、物体边缘附近输出更清晰。 缺点：图像中存在两个以上类别时，通常无法正常工作。...梯度类别响应图（GRAD-CAM [2016]） 当在最后一个卷积层的每个滤波器处而不是在类分数上（但仍相对于输入像素）提取梯度时，其解释的质量得到了改善。...模糊集成梯度（BLUR INTEGRATED GRADIENTS [2020]） 通过测量一系列原始输入图像逐渐模糊的版本梯度（而不是像集成梯度那样变暗的图像），旨在解决具有集成梯度的特定问题，包括消除...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。...两个子图像的直方图等价性是根据输入图像的均值对其进行分解得到，其『约束条件』是得到均衡化后的子图像在输入均值附近彼此有界作为基于图像均值进行的分割，均衡后图像均值偏离原始图像均值的现象不会出现，达到了『
我们为什么要使用它们？ 我们如何应用它们？ 卷积在深度学习中的作用？ 什么是图像卷积？ “卷积”一词这个词一听，就把人吓跑了，好像数学中的复杂术语，但实际上并非如此。...在继续之前，必须了解在图像上“滑动”卷积矩阵，应用卷积然后存储输出的过程实际上会 减小输出图像的空间尺寸。 为什么是这样？...注意：拉普拉斯算子对于检测图像中的模糊也非常有用。 最后，我们将 在 第71-80行定义两个Sobel滤波器。第一行（71-74行）用于检测 图像梯度的垂直变化。...类似地， 第77-80行构造了一个用于检测梯度水平变化的滤波器 。...接下来，让我们应用更大的模糊效果： 图8：当我们使用更大的平滑核对图像进行卷积时，图像变得更加模糊 比较图7 和 图8，请注意，随着平均内核大小的 增加，输出图像中的模糊量也随之 增加。
锚框的尺寸和长宽比是固定的，因此，检测器在处理形变较大的候选对象时比较困难，尤其是对于小目标。...这样一来，FCOS执行inference的过程中，Headmap上的每一个点都会被划分类别，及其预测的与bbox的关系，并且由center-ness分支的分数，抑制那些与中心偏离太远的点，也就是输出结果很不可靠的点...这就是为什么CenterNet理论上不需要NMS，而FCOS是需要的。...Center-ness 通过上述方法，作者实验后还是发现FCOS与主流anchor-base方法之前的效果存在不小的差距，分析后得出，是因为很多偏离目标中心点的框产生的预测结果差导致的。...既然如此，那就需要抑制这些点。 上图反应的是越是红的地方，离中心点越近，越是蓝色的地方，离中心点越远。
，由梯度流提供，以及平行于流形的分量，由旋度流提供，参见（6）。总之，这意味着自主状态朝着中心流形逐渐减小的圆圈中流动，如图2所示。 那么在中心流形上的流动呢？...这种偏离很重要，因为它表明在具有吸引集的系统中的梯度流是统计学中用于同化数据的贝叶斯滤波器中的最小作用路径[92]，实际上也是控制理论中的路径[95]。...然而，神经元集合或组合的群体动态在适当的空间和时间尺度上平均时，根据中心极限定理，几乎是没有噪音的（因为它们包含成千上万的神经元）。...那么为什么我们将这些术语称为模糊性和风险呢？模糊性仅仅是关于感知状态在给定外部状态的条件下的预期精确性或条件不确定性。...简而言之，预期自由能的表达表明，粒子看起来会（i）尽量减少发生偏离先验偏好的外部轨迹的风险，同时（ii）在外部事件发生时解决模糊性。
目录 地平线针对球体剔除一个点 平面测试 圆锥测试 推广到椭球 代码 预览 在开发像Cesium这样的虚拟数字地球时，我们需要能够快速确定场景中的对象（例如地形图块，卫星，建筑物，车辆等）何时不可见，因此不需要渲染...“地平线剔除”是一个简单的想法，您无需渲染从当前查看器位置观察到的位于地平线以下的对象。 听起来很简单，但细节变得棘手，特别是因为它需要非常快。...地平线针对球体剔除一个点 如Ohlarik所述，出于水平剔除的目的，我们可以为静态对象（例如地形图块）计算边界球，该边界球是如此紧密以至于它仅仅是一个点。...，与视点到椭球体的中心的矢量的点积。...如果该值大于从观察者到椭球中心的向量的模的平方减一，则目标点在平面后面。不需要开平方或三角函数操作。 圆锥测试 如果目标点在视平面前面，那么该目标点绝对不会被球体遮挡，此时工作就完成了。
例如下图，在3x3大小的过滤尺寸内，中心点原来的像素值为1，相邻像素取平均值为2，则经过均值滤波处理过，中心点的像素为2 ?...标准差σ Sigma 越大，分布越均匀，周围的权重越大，模糊程度越大 Sigma越小，分布越集中，靠近中心的权重越大，模糊程度越小 ?...这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现（平滑可以认为是去除噪声，这样也就模糊了图像的边缘信息）。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。...图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。...或者说：当邻域中心像素灰度低于它所在的领域内其它像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步降低，当邻域中心像素灰度高于它所在的邻域内其它像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步提高，以此实现图像的锐化处理
加工时会发出尖锐的啸叫声、迅速增大的磨损或者刀具切削刃崩裂。典型的现象是副切削刃崩裂，也被称为导向棱边(图1)。如果在合金的钻削加工时发生这种现象，最有可能导致的是刀具使用寿命缩短甚至刀具报废。...此外，Kennametal公司还能够提供已注册专利的SE或者HP刃磨工艺(图2)。与常规刃磨工艺相比，这种独特的工艺在刃磨切削刃时需要深入到钻头中心。...而不锈钢和镍基合金由于材料自身性质的限制就无法采用如此之高的切削速度和进给量，否则将导致钻头过载甚至损坏。通常情况下的进给量需要保持在较低的水平，远远低于0.1毫米/圈的进给量。...五、圆锥形刀头 圆锥形的刀头形状更有利于对中，Y型钻头给人留下的第一印象就是不同排屑槽之间的夹角并不一致。3根导向棱边按照字母Y的形式就行排列，尽管这把钻头只拥有2根切削刃(图3)。...即使是在加工热稳定性甚至是硬度达55HRC的硬化钢材时，Y型钻头依然能够给出令人满意的结果。
1）图片去噪：算法采用去噪的算法是高斯模糊，先对输入图片进行一次高斯模糊处理。 2）构建高斯金字塔：高斯金字塔是把原图片经过连续变化尺度参数得到的一个图片组。...1）图片去噪：Canny算子使用去噪的方法跟SIFT算法一致，同样使用高斯模糊来实现。 2）获取梯度：通过计算图片中每个点各个方向的梯度来获取图像中每个点的亮度梯度，以及亮度梯度方向。...1、预先把需要匹配的图片先保存起来 2、截取当前屏幕 3、SIFT算法输出目标图与屏幕截图的特征值特征变量 4、通过KNN算法进行特征值特征向量的匹配 5、把偏离比较严重的噪点去掉 6、求出点集合的中心点...同时，如果在点击的过程中发现crash又不能很好的知道之前操作过的路径，复现bug尤为困难。...3.2.5 返回规则 若出现当前页面所有点都已经点击过且再无出现新的跳转页面时，工具会判断当前工程是否还有未完成点击的页面，且判断当前页面能否跳转过去。
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