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TensorFlow 预处(一) 码,尺寸调整

TensorFlow提供了几类函数,下面介绍的编码与码,尺寸调整。 编码与码与编码:一张RGB三通道的彩色可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表素值。然后在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码。 TensorFlow提供了常片格式的码和编码操作,下面一个jpg的演示: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf (默认值为ResizeMethod.BILINEAR)提供了四种插值算法,具体释可以参考几何变换(缩放、旋转)中的常的插值算法 tf.image.resize_image_with_crop_or_pad :剪裁或填充处,会根据原的尺寸和指定的目标的尺寸选择剪裁还是填充,如果原尺寸大于目标尺寸,则在中心位置剪裁,反之则黑色素填充。

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使NTS细粒度分类

这个博客是为了细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题,下面的文章将对此进行详细描述。 有关Pytorch代码实现,请参考以下github库:https://github.com/yangze0930/NTS-Net 在这个过程中,人们可以最初可能面临的挑战,以及如何使本文有趣的架构从刚开始时的 当开始处问题时,可以使分类的一般方法,即使标准的预训练模型,并对其进行微调,以达到正确的任务参数集合。 对于我这样的初学者来说,一个复杂问题的工作代码并获得正确的见是非常有帮助的。 好了,这个问题前面已经有了答案,所以请耐心等待我来每个agent的高级功能。

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    全卷积网络:从素级

    卷积神经网络(CNN):级语义的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来,CNN在物体分类、人脸识别、检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。 全卷积网络:从素级 与物体分类要建立任务不同的是,有些应场景下要得到素级别的分类结果,例如:1)语义级别分割(semantic image segmentation Lonjong等发表在CVPR2015的论文提出了全卷积网络(FCN)进行素级的分类从而高效的决了语义级别的分割(semantic segmentation)问题。 与经典的CNN在卷积层之后使全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入,采反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入相同的尺寸 (具有不同的感受野)同一个ground-truth监督是合的。

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    经典难题之配准

    (详见“问题分类”部分) 二、问题背景和应 配准在计算机视觉、医学、材料力学、遥感等领域有广泛应。 由于可应配准的类型众多,暂时无法开发出可满足所有途的通优化方法。 配准在医学与分析中有众多具有实价值的应。随着医学成设备的进步,对于同一患者,可以采集含有准确剖信息的诸如CT,MRI;同时,也可以采集到含有功能信息的诸如SPECT。 在医学上可以是具有剖意义的点。 基于素值(intensity-based):利整幅素或体素来构成特征空间。 ; 应相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索,寻找最大相关点,从而求出变换模型中的未知参数; 将待配准按照变换模型对应到参考中,实现间的匹配。 由特殊对象组成的这些特征必须易于检测,即特征将是物上可释和可识别的。 参考必须与浮动共享足够多的共同特征集合,而不受到任何未知遮挡或意外改变的影响。

    1.2K12

    -去雾

    -去雾 雾模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的 J(x)——无雾 A——全球大气光成分 t——折射率(大气传递系数) 暗通道先验 在无雾中 首先求出每个素RGB分量中的最小值,存入一副和原始大小相同的灰度中,然后再对这幅灰度进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道暗通道最亮的0.1%的素(一般来说,这些素表示雾浓度最大的地方) 2.取输入里面这些素对应的素里面最亮的作为大气光 (暗最亮的0.1%的素对应的原最亮的为大气光 ) 注:选中的素未必是全最亮的,而且要比选取全最亮的方式鲁棒性更好。 去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程: 1.求暗通道 2.利暗通道计算出折射率 3.利暗通道估计大气光 4.代回雾公式去雾 我的代码-去雾算法Matlab

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    -增强

    增强前期知识 增强是模式识别中非常重要的预处过程。 相应地,对的低频部分进行增强可以对进行平滑处,一般的噪声消除。 3、频域增强 的空域增强一般只是对数字进行局部增强,而的频域增强可以对进行全局增强。 增强的方法分类: |增强方法|实现方法| |-|-| |处对象|灰度| ||(伪)彩色| |-|-| |处策略|全局处| ||局部处(ROI ROI,Region of Interest 常增强 直方均衡化 |直方均衡化|| |-|-| |优点|处过亮过暗很有效(曝光过度或者曝光不足),刻画更多细节| ||是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知均衡化函数,那么就可以恢复原始的直方 MSE 和 PSNR 计算复杂度小,易于实现,在领域中广泛应。但缺点是它们给出的数值与的感知质量之间没有必然联系。

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    -滤波

    空域滤波 空域滤波可以于非线性滤波,但是频域滤波不能于非线性滤波 |滤波||| |-|-|-| |空域|线性滤波|均值滤波| |-|-|-| ||非线性滤波|中值滤波| |||双边滤波| ||| 将所有的乘积相加,并将求和结果赋值于模板中心对应的素 延拓 模板的行或列就会超出之外,因此常常采延拓的方式决外边界问题。 其中: f:待滤波 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处边界元素时,需要提前在边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认 `0`补充 `symmetric`--镜边界元素 `replicate`--重复边界素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:处前扩充了边界,比原大一圈,此项输出大小 ,首先把通过傅里叶变换将从空间域转换到频率域,频域处,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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    -插值

    插值 比较常的插值算法有这么几种:最邻近插值,双线性二次插值,三次插值,Lanczos插值等等 1,最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法,主要原是让输出素的素值等于邻域内 离它距离最近的素值 2,双线性二次插值 3、三次内插法 内插值,外插值 两张混合时通过内插与外插值方法可以实现亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的操作。 外插值方法:可以来生成跟内插值效果相反的。 比如内插值模糊,通过外插值可以去模糊,外插值可以调节饱和度,可以实现一些列的处比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 由于其复杂度, 这些插值的时候使从0 to 256 (or more) 邻近素。 包含越多的邻近素,他们越精确,但是花费的时间也越长。这些算法可以来扭曲和缩放照片。 双三次产生的比前两次的尖锐,有想的处时间和输出质量。因此,在很多编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。

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    -噪声

    噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 在通信信道测试和建模中,高斯噪声被作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。 椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声素的灰度值与邻域素有着明显差异,而其余素的灰度值保持不变,因此在中造成过亮或过暗的素点。 椒盐噪声严重影响的视觉质量,给的边缘检测、纹或者特征点提取等造成困难。 因为基于中值的滤波方法仅考虑局部区域素点的顺序阶信息,没有充分利素点之间的相关性或相似性。噪声素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持的细节信息。

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    -融合

    收集到的信号不一定直接就能,在进行融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处,可以大大提高的对比度以及分辨率,有助于融合效果的进一步提高。 4、融合过程。 融合处过程的流程框如下: 不同的层次所进行数据处的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将数据分为三层,融合过程流程如下: 融合层简介: 1、基于素级的融合属于最基本的融合技术 这一层主要是直接处的单素,因为素级是由源场景的最大化描述的。素级融合需要对进行预处,包括配准、滤波和增强。 素级融合的主要优点是从这一层获得的比其他两种更快、更快,显示出源和场景信息,大大提高了源中包含的有和详细信息。 2、基于特征层的融合是基于不同传感器的分析,将有的信息融合成能展现人们需要的特征,特征层的融合对于多元传感器的选择十分重要,因为需要获取的必须有人们需要的特征在里面,再进行算法的融合使得特征更加明显

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    内容的「深度」及其应

    本科期间参与北京大学智能车环境感知项目,基于 LIDAR 的工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯,在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应。 另一方面,不同的交互方式,生产着不同形态的信息,相对应也需要不同的处方式。相比文字或一维信号语音来说,更具挑战。怎样从中提取有价值的信息,一直是计算机视觉所要决的重要问题。 内搜在文字处和搜索上浸淫多年,在 AI 领域的积累,始于文字,又不止于文字,面对新的场景,再次起航,开发了一套基于兴趣区域垂直检索框架。 :两步架构 然而,实现这两步并不是一个简单的事情。它需要部门在,检索系统,机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. Image Captioning 利多年的自然语言处积累,这个框架可以很自然地拓展到文字描述的问题上来。这样,基于内容的自然语言检索便成为可能。

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    P1359 游艇 dijkstra(有向初始化处

    题目描述 长江游艇俱乐部在长江上设置了n 个游艇出站1,2,…,n。游客可在这些游艇出游艇,并在下游的任何一个游艇出站归还游艇。 游艇出站i 到游艇出站j 之间的金为r(i,j),1<=i<=j<=n。试设计一个算法,计算出从游艇出站1 到游艇出站n 所需的最少金。 对于给定的游艇出站i 到游艇出站j 之间的金为r(i,j),1<=i<j<=n,编程计算从游艇出站1 到游艇出站n所需的最少金。 输出格式: 程序运行结束时,将计算出的从游艇出站1 到游艇出站n所需的最少金输出到文件中。 [208]; int dis[208]; int book[208]; int main() { int n; scanf("%d",&n); for(int i=0;i<=n;i++)//有向初始化

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    到知识:深度神经网络实现的原

    摘要:本文将详细析深度神经网络识别的基本原。 作为近年来重新兴起的技术,深度学习已经在诸多人工智能领域取得了令人瞩目的进展,但是神经网络模型的可释性仍然是一个难题,本文从原的角度探讨了深度学习实现识别的基本原,详细析了从到知识的转换过程 3 卷积神经网络与 卷积神经网络(CNN)通常被来张量形式的输入,例如一张彩色象对应三个二维矩阵,分别表示在三个颜色通道的素强度。 4 卷积神经网络与 事实上有研究表明无论识别什么样的,前几个卷积层中的卷积核都相差不大,原因在于它们的作都是匹配一些简单的边缘。 RNN和CNN可以结合起来,形成对的更全面准确的

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    -Retinex增强

    _Retinex增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) S(x,y)分为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y) 可以看做是入射和反射构成 我们把照射假设估计为空间平滑,原始为S(x, y),反射为R(x, y),亮度为L(x, y),使公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x, {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射的计算,其物意义是通过计算素点与周围区域在加权平均的作下,估计中照度的变化 、全局动态范围压缩,也可以于X光增强。 处后的局部对比度提高,亮度与真实场景相似,在人们视觉感知下,显得更加逼真。 参考文章

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    FreeSWITCH进行

    在Mac上Preview、Keynote、ImageMagick和FreeSWITCH进行 现在处片的软件这么多,你可能奇怪为什么需要到FreeSWITCH处。 是的,最流行也是最标准的工具当然是PhotoShop,PhotoShop如此流行,以至于它的缩写PS都成了的代名词。 好了,言归正传,说说我为什么选了这么多工具来处。 请听题:我的需求是,将我写的毛笔字底色处成透明的,将黑色替换成需要的颜色,做在书的封面上。原始如下。 ? 首先,ImageMagic在“抠”(将底色变透明)时,由于背景明暗相差太大,需要很多次处才能做得更好,但太多次数处又会使质量变差,另外,我也不知道如何ImageMagick处颜色的层次 没有一个工具是完美的,但工程师总能找到合适的工具决相应的问题。在看到此文之前,你是不是以为Preview只能于看,FreeSWITCH只能于打电话呢?

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    CCD传感器工作原

    显示单个转移步骤的工作原。在一个4相位架构里,要把一个素沿着阵列传送到底部,便要进行4次转移。 然后读出记录器会以相同的时钟,每次读出一个素到输出节点,把电荷转为电压。下显示了一个4x4素三相位器件的工作原: 电荷转移原 ? ,依照应需求提供合适技术决方案。 线性响应的处在于无需对进行附加处,便可以测定上不同主体的真正和真实密度。 噪声 CCD的噪声表现取决于多个因素。 暗电流 暗电流是由温度产生的噪声。 主要的功耗考虑来自操作CCD和处所需的电子器件。

    1.7K20

    Python腐蚀与膨胀

    1.膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 1.jpg 该公式表示B来对A进行膨胀处,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与A进行卷积计算,扫描中的每一个素点 从而计算B覆盖区域的素点最大值,并该值替换参考点的素值实现膨胀。下是将左边的原始A膨胀处为右边的效果A⊕B。 2.jpg 2.腐蚀 腐蚀的运算符是“-”,其定义如下: 3.png 该公式表示A卷积模板B来进行腐蚀处,通过模板B与A进行卷积计算,得出B覆盖区域的素点最小值,并这个最小值来替代参考点的素值 7.jpg 2.函数原型 腐蚀主要使的函数为erode,其原型如下: dst = cv2.erode(src, kernel, iterations) 参数dst表示处的结果,src表示原 膨胀代码实现 1.基础膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果比原的高亮区域更大,线条变粗了,主要于去噪。

    1.4K20

    :利神经网络生成新和修复旧

    PixelRNNs模型利一些新的技术,包括一个新的空间LSTM单元,对数据集进行分配,并按顺序推断中的素(a)以生成新的,或者(b)预测不可见的素,以完成遮挡。 ? 3 为了获取神经网络第一层以前的配置指令,我们对输入进行mask处,以便于预测给定的素\(x_i \),我们设置了所有素未被遍历的值,\(x_j,j \ge i,\)到0,以防止它们影响总体预测 尽管我们为MNIST实现了一个单一的颜色通道版本,谷歌DeepMind的原始论文讨论了一个可以处多通道彩色的稍微复杂的架构。 我们在这里展示的是简单数据集使一个相对快速的模型的基准,这个模型可以学习MNIST的分布。接下来的步骤可能包括扩展这个模型,以处由多个颜色通道组成的,比如CIFAR10。 进一步研究基于卷积的架构,PixelCNN,可以在这篇论文中找到带有PixelCNN码器的条件生成(链接地址为https://arxiv.org/pdf/1606.05328v2.pdf)。

    1.9K70

    --Detecting and Recognizing Human-Object Interactions

    Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333 大牛们已经从的检测分割向的研究方向过渡了 本文主要关注中的 人 和 物体的关系检测和识别,这种关系可以一个三元素 《human, verb, object》 来描述,这里我们提出一个 human-centric model 来检测人和物的关系 上是我们模型的检测效果示例 模型框架如下所示: ? 3.1. ,然后进行分类和矩形框坐标回归,得到人和物体的类别及位置矩形框和对应的概率,在 inference 是只是检测出人和物体的候选区域,在训练时使RPN提取的所有候选区域 Action Classification Cascaded Inference 在Inference 阶段,我们使了 Cascaded 来降低时间复杂度,关键是只对人的矩形框进行相关处

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    OpenCV05-操作

    05-操作 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int ("srcNegation image", dst); //******************************************************** //上述操作效果可以bitwise_not srcNegation1 image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcNegation1 image", dst1); waitKey(0); return 0; } 修改素值 //1.灰度 image.at<uchar>(y,x) = 128; //2.BGR三通道 image.at<Vec3b>(y,x)[0] = 128; image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 128; image.at<Vec3b>(y,x)[2] = 128; //3.空白赋值 image = Scalar(0); //Scalar(参数1, 参数2...)

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