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【快速阅读一】带蒙版的均值模糊快速实现以及其在填充无效区域时的应用。

最近遇到一个需求,从相机获取的数据局部区域存在空值,即那些地方没有有效数据,如果直接赋值为0,则很有可能得到错误的结果,如果不填充值,很多算法又无法进行,因此,需要一种填充算法把这些空白区域设置成合适的值...但是这个算法的步骤实际上都是迭代算法,一步一步由空值边缘向空值内部慢慢填充,直到填充完成或者达到指定的迭代步数。        ...带来的问题时,原先高效的均值模糊算法,因为有了空值区域判断,无法在直接使用了,需要考虑适当的修改来解决这个问题。   ...有了这个基础,下面的求均值的部分和普通的用积分图来求均值的方案一样的了,这是在求均值时还要加上目标区域是否空值的判断 。      ...如下图所示,左图中那些纯黑色的部分(像素值为0)即为空值区域模糊半径为20的时候的修复效果,无效区域均有了有效值(图有些边界很明显,这个其实可以通过适当的放款无效点的范围来改进)。

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【干货】CNN 感受野首次可视化:深入解读及计算指南

本文引入一种新的方式来显示 CNN 中的特征图,揭示了感受野信息,并附上可用于任何 CNN 架构的完整的感受野计算,填补了这个空白。作者还提供了一个简单的程序来做计算演示。...本文引入一种新的方式来显示 CNN 中的特征图,揭示了感受野信息,并附上可用于任何 CNN 架构的完整的感受野计算,填补了这个空白。...这篇文章实际上就是受到该论文的启发,并使用了类似的符号。 固定大小的CNN特征图可视化 感受野被定义为特定 CNN 特征正在“看”(即受其影响)的输入空间中的区域。...只看特征图,我们不知道特征在“看”哪里(感受野的中心位置)以及该区域的大小(感受野的大小)。在深度 CNN 中无法追踪感受野的信息。...第三个方程计算输出特征图的感受野大小,其等于由 k 个输入特征(k-1)*j_in 所覆盖的区域加上由输入特征的感受野覆盖的边界上的额外区域

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Java学习笔记-全栈-web开发-02-css必备基础

说明: 如果您是后端开发人员,实际上这章只需要知道个大概即可,一般来说美化工作不需要我们完成。 但更多情况下,我们得能看懂这些css如何美化的,美化的结果是什么。...但实际上,设想,你需要对一个网站的所有文字进行样式设计(假设这个网站有20个网页) 若采用内联样式,则你需要对每个网站的每一句话都加上内联样式。...top:定义了定位元素的上外边距边界与其包含块上边界之间的偏移量 right: 定义了定位元素外边距边界与其包含块右边界之间的偏移 left: 定义了定位元素左外边距边界与其包含块左边界之间的偏移 bottom...6.2 外边距 围绕在元素边框的空白区域外边距。设置外边距会在元素外创建额外的“空白”。 设置外边距的最简单的方法就是使用 margin 属性,这个属性接受任何长度单位、百分数值甚至负值。...控制该区域最简单的属性 padding 属性。 CSS padding 属性定义元素边框与元素内容之间的空白区域

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快速排序 : 调优:3亿数据40秒,2亿数据30秒,1亿数据15秒

要分析一下我们的目的,我们想做到的把比基准数小的元素放在基准数左边,比它的数放在右边 那么,需要覆盖的左边界的数应该是小于基准数的,那么这个数从哪来呢?从右边界来。...移动后再比较右边界上的数0 和基准数 3,发现右边界的数要小 ,于是我们希望右边界上的数移动到左边界去,因为左边才是小的数应该待的地方 ? 接下来怎么做呢?继续左移右边界?...移到右边界位置上就可以了,因为右边界刚刚覆盖别人位置的地方 右边界上的元素复制到了别的地方去,所以把左边界上大于基准数的数覆盖右边界上合情合理,不必担心元素丢失 如下我们找到了4 大于基准数的元素...)(n) ,也就是 O(n * logn)级别 显然,这两个while我们的主操作,我们不想让它变得复杂,不想加上判断边界这种对于我们排序实际上没什么意义的操作 那么按照我们左右边界移动的条件,也就是左边界遇到大于等于基准数的元素后停止...因为左栅已经小于基准数的元素,而栅已经大于基准数的元素,所以我们把左边界从左栅右边的一个位置开始, 右边界栅的左边一个位置开始 ?

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微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的物技术!

扫一扫物概述 1.1 扫一扫做什么的?...当然主体检测的算法各有差异,如拍立淘采用的物体检测算法,百度识图采用的显著性区域预测,微软花需要用户配合定位。...而实际上我们希望的每一类都能被平等的重视,特征空间中每一类能够均衡的划分整个空间,因而我们需要对 W 进行归一化,让所有类别的权重一致,即 : 特征归一化的操作类似,即为: 回顾 softmax 分类的决策边界...但是实际上,我们无法直接利用该算法用于商品同款检索,原因在于我们的 query 用户评论图,而检索图商家图,他们存在很大的差异,造成互 k 近邻会失效,后续我们重点如何优化特征度量空间,让模型的域差异减小...第 4 个缺点较为致命的,我们无法快速跟进学术前言,因而我们后续决定开发 pytorch 检索平台。

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「形色」专访:爆款识花软件的炼成之路

你能猜出下图是什么花? ? 在雷锋网 AI 研习社的小伙伴中,有人猜梅花,有人猜梨花,有人猜桃花,可惜他们都错了,答案稍后揭晓。...有人提出这样一种看法,「形色识别的准确度比较高是因为前期训练数据比较多,而微软花识别率太低是因为训练数据少,但他们的算法相对来说比较优秀。」...,数量的上限大约在 500 种,超过这个数量级,系统的工作量和数据库的承载能力都无法实现。...现在,形色 App 已经入驻上百万植物专家和植物爱好者,当系统碰到实在无法别的植物,用户可以直接上传到鉴定区,植物专家和爱好者会在几分钟内给出他们的答案。...我们发现其实海外植物识别领域也是相对空白的。

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详解苏宁门店的人脸识别技术

1:1和1:N,其底层技术相同的,区别在于后者的误率会随着N的增大而增大,如果设置较高的相似度阈值,则会导致拒率上升。...拒和误二者不可兼得,所以评价人脸识别算法时常用的指标率小于某个值时(例如0.1%)的拒率。...不同于imagenet这种close-set的分类任务,人脸识别问题实际上在一个open-set上进行测评,所以是一个特征提取的问题,需要找到一个合适的特征度量空间,softmaxLoss训练的分类器虽然可以将相似样本成功划分...其进行反向传播对权重w进行更新时,当其中一类样本过少的时候,会导致其样本对梯度影响不明显,导致该类别的权重学习不充分,权重的L2norm较小[1]。由于softmax loss的决策边界 ?...除了将人脸按地区区域分组降低N的比对范围,我们另一个实际经验通过triplet loss进一步增加local margin。

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你是否彻底了解margin属性?

你真的了解margin?你知道margin有什么特性?你知道什么垂直外边距合并?margin在块元素、内联元素中的区别?什么时候该用padding而不是margin?你知道负margin?...通过使用单独的属性,可以对上、、下、左的外边距进行设置。也可以使用简写的外边距属性同时改变所有的外边距。——W3School 边界,元素周围生成额外的空白区。...“空白区”通常是指其他元素不能出现且父元素背景可见的区域。...;日后需求改动为上10px,30px,下30px,左20px,你不得不还是得把这个margin拆开为margin:10px 30px 30px 20px;费力且不讨好,不如一开始就老老实实的写成margin...在《打败IE的葵花宝典》里给出的方法给block元素添加一个width能够解决,但根据本人亲测,加with此种方法无效的,如果没有Doctype即使给元素添加width也无法让block元素居中。

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前端代码自动生成工具_车辆识别代码生成器

. 2.学习成本高?...使用的 Sketch 的版本建议在 60.0 以上,否则插件可能无法正常工作。 接着,打开 Sketch,插件菜单中出现 CodeFun 选项,安装完成。...我们选择 CodeFun 设计稿,进入详情页,如图所示: 详情页总体分为左中三部分 左边栏显示文档树,后文称 Dom Tree,该树结构跟 HTML 的树结构保持一致 中间画布区域,可以用于选择元素对象...打开小程序开发工具,分别将这四部分代码粘贴到小程序相应的文件中,这样就可以整页提取代码,但有时候页面中会遇到类似“Tab 标签页”、“Swipe 轮播”等交互式组件时,自动生成的整页代码并不能支持交互,...注意:当点击画布的空白区域时,Dom 树和画板都不再选中任何节点,此时代码窗口将显示整页代码。

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前端代码自动生成器「建议收藏」

. 2.学习成本高?...使用的 Sketch 的版本建议在 60.0 以上,否则插件可能无法正常工作。 接着,打开 Sketch,插件菜单中出现 CodeFun 选项,安装完成。...我们选择 CodeFun 设计稿,进入详情页,如图所示: 详情页总体分为左中三部分 左边栏显示文档树,后文称 Dom Tree,该树结构跟 HTML 的树结构保持一致 中间画布区域,可以用于选择元素对象...打开小程序开发工具,分别将这四部分代码粘贴到小程序相应的文件中,这样就可以整页提取代码,但有时候页面中会遇到类似“Tab 标签页”、“Swipe 轮播”等交互式组件时,自动生成的整页代码并不能支持交互,...注意:当点击画布的空白区域时,Dom 树和画板都不再选中任何节点,此时代码窗口将显示整页代码。

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目标检测算法综述 | 基于候选区域的目标检测器 | CV | 机器视觉

该网络架构后面会跟几个全连接层,以实现目标分类并提炼边界框。 ? 使用候选区域、CNN、仿射层来定位目标 以下 R-CNN 整个系统的流程图: ?...为了加速这个过程,我们通常会使用计算量较少的候选区域选择方法构建 ROI,并在后面使用线性回归器(使用全连接层)进一步提炼边界框。 ?...使用回归方法将蓝色的原始边界框提炼为红色的 Fast R-CNN R-CNN 需要非常多的候选区域以提升准确度,但其实有很多区域彼此重叠的,因此 R-CNN 的训练和推断速度非常慢。...我们将方块平均分成 3 × 3 个区域。现在,我们在 M 中创建了一个新的特征图,来检测方块的左上角(TL)。这个新的特征图如下图()所示。只有黄色的网格单元 [2, 2] 处于激活状态。 ?...使用每个类别的得分图可以预测出该类别的类别得分。然后我们对这些得分应用 softmax 函数,计算出每个类别的概率。 以下数据流图,在我们的案例中,k=3。 ?

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追番必备,动漫角色也可以用人脸识别了

数据过滤 实际上,下载的图像中有大量不相关或重复的数据,这给选择有效数据带来巨大的挑战,尤其在没有任何先验知识的情况下。因此,该研究借助手动标记的人脸,对无用的样本进行粗略的过滤。...图像的清晰度通过拉普拉斯度量标准计算的。大多数样本的值如图 4(e) 所示,为了确保图像边界的清晰度和锐度,需要大于 100。 4....丰富的属性 每个图像都提供了人脸边界框、身份、区域、姿势和性别之类的信息。关于姿势和性别的统计信息如图 4(b) 和图 4(d) 所示。选择随机的 10000 个样本,并用 3D 姿态信息注释。 ?...上下文对于动漫脸识别有用? 动漫脸识别动漫角色的主要部分。那如果「脸盲」怎么办?在有些情况下,仅仅依靠动漫角色的人脸不足以区分不同的动漫人物。...将人脸识别的知识迁移至动漫脸识别是否有所增益? 第一个经过训练的动漫脸模型的准确率 91.0%,如下图所示,加入人脸识别的数据后,性能提升至 92.4%,并且对注释过程有所帮助。 ?

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Chrome开发者工具不完全指南(二、进阶篇)

上篇向大家介绍完了基础功能篇,这次分享的Chrome开发工具中最有用的面板Sources。  Sources面板几乎我最常用到的Chrome功能面板,也是在我看来决解一般问题的主要功能面板。...需要注意的这个功能必须谨慎使用,因为这可能会导致你写下的监控代码段会不断地被执行。 ?...回到区域1,Content script 选项开里面包含着一些第三方插件或者浏览器自身的js代码,经常它是被忽略的,实际上它的作用很少。我们可以更多关注一下Snippets选项。...这些片段实际上就相当于你的js文件一样,不同的本地的js文件在编辑器里面编辑的,而此处,你在浏览器中编写的。这些代码片段在浏览器刷新的时候既不会消失,也不会执行,除非你手动执行它。...在Snippets选项的空白处右键后选择弹出的new选项,建立一个你自己的新的文件,然后在区域2种编辑它。 ? Snippets 的非常功能强大,它的许多隐藏功能还有待发掘。

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“人工智能”的边际

我们还想用这个公式说明,人工智能的发展都在某一个维度上的智能,局限的,无论它如何发展,都无法超越那个自己也无法知道的局限,而对照着的更大的体系其实有很多个,但是无论体系如何扩大,到最大处就莫过于佛法体系...以下孙悟空和二郎神的体系: Y= ( 72 / 73 ) * X 这两位在同一维度(眼耳鼻舌身意)的本领都不收敛,都涵盖从负无穷到正无穷的无限区域,且能力相当,孙悟空72般变化,二郎神73般变化,我们看...佛法这个深广的体系是不是最彻底究竟深广的,其它一切的一切包括宇宙间任何物质、任何人动物植物、甚至天界神仙居民和鬼道地狱居民等等都无法超出这个范围了,也就是这个范围是不是最最“究竟”的?...那么除了这些条件以外,还有别的?有啊,电力!也就是能量,没有电,一切人工智能都会虾米。如何有电呢,用煤炭、天然气、石油、水里、风力、太阳光、等等用来发电才能有电。...原因直觉人类的第七所直接负责,而第七只有佛法的修行人才可以如实全面的现观其功能体性,属于“心法”,而出生人工智能的人类第六意识必须有第七识才能出生,这就是人工智能无法有真正直觉的原因。

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图像分析及简单算法

所以图像分析实际上对这些数据的分析及计算” 01 — 图片:3维数据矩阵 图1一张彩色图片。读取该图片的数据后,会得到三个20✖️30的矩阵(如图2,图3,图4)。 ?...举个例子:第3行第12列像素点的R,G,B值分别是:[182, 188, 36],那么这个像素点的颜色暗黄色。 ? 图2 ? 图3 ?...图7 图像分析,对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例:停车位边界判断 图8一张停车位的照片。...图9 图10各行向右查询找到的触发点(某些行无触发点),图10左图将触发点连线,寻找触发点规律。 ? 图10 从图10中可以看出,为了找到停车位的左侧边界,我们需要去掉一些干扰的触发点。...图13 图14左图初次计算的触发点,图14最终筛选的触发点。 ? 图14 对图14图筛选后的多个触发点进行曲线拟合(本例采用y=ax+b形式进行一次线性拟合),得到结果见图15。 ?

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HarmonyOS学习路之开发篇—Java UI框架(六大布局开发)

vertical_center 将子组件保持在父组件垂直方向的中心 ohos:vertical_center=“true” ③ StackLayout 对应 FrameLayout StackLayout直接在屏幕上开辟出一块空白区域...,添加到这个布局中的视图都是以层叠的方式显示,而它会把这些视图默认放到这块区域的左上角,第一个添加到布局中的视图显示在最底层,最后一个被放在最顶层。...TableLayout的自有XML属性: 属性名称 属性描述 使用案例 alignment_type 对齐方式 ohos:alignment_type=“align_edges” 表示TableLayout内的组件按边界对齐...⑥ AdaptiveBoxLayout AdaptiveBoxLayout自适应盒子布局,该布局提供了在不同屏幕尺寸设备上的自适应布局能力,主要用于相同级别的多个组件需要在不同屏幕尺寸设备上自动调整列数的场景...自适应仅在水平方向进行了自动分块,纵向没有做限制,因此如果某个子组件的高设置为match_parent类型,可能导致后续行无法显示。

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CVPR 2018 | 密歇根大学&谷歌提出TAL-Net:将Faster R-CNN泛化至视频动作定位中

在传统的研究中,这个问题通常在动作分类的范畴内被研究 [46, 37, 30],其目标对一个按照时序剪辑的视频片段进行强制选择(forced-choice)分类,分类为若干动作类型中的一类。...一个成功的例子:基于区域的检测器的使用 [18, 17, 33]。这些方法首先从完整的图像中生成一个与类别无关的候选区域的集合,然后遍历这些候选区域,对其进行目标分类。...这些候选区域边界也通过回归进行调整。之后,对于每个候选区域区域内的特征首先被池化为一个固定大小的特征图(即 RoI 池化)。...接着,DNN 分类器使用池化之后的特征计算目标类别的概率,同时为每个目标类别的检测边界进行回归。图 1(左)展示了完整的流程。该框架通常通过交替进行第一阶段和第二阶段的训练来完成训练工作 [33]。...接着,对于每个候选片段,我们计算动作类别的概率,并进一步对片段边界进行回归(修正)。在这一步,首先使用一维的 RoI 池化层(也称「SoI 池化」),接着使用 DNN 分类器来实现。

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Java基础学习教程,eclipse简单使用教程(Java集成开发工具

大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 使用集成开发工具eclipse 1、java的集成开发工具很多,包括:eclipse、Intellij IDEA、netbeans….....IDEA占市场份额60%,剩下10%其他的开发工具。 Intellij IDEA: 提示功能比eclipse强大。更好用。 2、什么集成开发工具?...使用当前的这个eclipse的时候,需要计算机上已经安装了JDK,并且bin目录已经配置到path当中。 解压之后:eclipse.exe 启动eclipse开发工具的。...(我电脑上没有,这个应该是eclipse自带的。) JRE(java的运行环境。) 目前为止:大家只要指定工程名字就行,别的不用修改。 直接finish,就新建工程完成了。...别的位置不用动。

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资源 | 1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

选自Google AI 机器之心编译 作者:Alina Kuznetsova等 参与:Geek AI、张倩 Open Images 谷歌开源的一个大型数据集,包含大约 900 万张图像,这些图像用图像级别的标签和目标边界框进行了标注...这个验证过程实际上消除了假正例(但不能消除假负例:图像中可能缺少一些标签)。最终得到的标签基本上正确的,我们认为这些数据可以很好的被用于训练计算机视觉模型。...注意,这个数字略高于上表中经过人工验证的标签的数量。原因机器生成的集合中有少量的标签没有出现在人工验证的集合中。在 V4 训练集中,至少含有 100 个人工验证的正类才能算得上可训练的类。...根据这个定义,我们可以认为有 7186 个类可训练的。 边界框 表 2 为 Open Images V4 数据集所有部分(训练集、验证集、测试集)中逾 600 类边界框标注的概述。...图 19:含有大量不同类别的标注的图像(左图中有 11 类标注,图中有 7 类标注)。

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