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https://www.zhihu.com/question/21704547 阅读全文
posted @ 2020-06-10 12:29
ChevisZhang
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Object Detection 定义： 对于给定图片与给定分类，一旦分类出现在了图片中，则用框框起来 方法： 1. 如果作为Regression有点棘手 2. Sliding Window : Apply a CNN to many different crops of the image 1) 阅读全文
posted @ 2020-06-09 19:46
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机器学习题目： 一题一题的过 https://blog.csdn.net/u013382288/article/details/81160978 机器学习150道选择判断题 https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/101105504 阅读全文
posted @ 2020-06-08 21:28
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简单理个大纲，具体的以后慢慢补充： 1. 数据方面： Data Augumentation 补充数据 2. 网络结构： 简化网络 Dropout 3. Plus： 加正则项 https://blog.csdn.net/jingbo18/article/details/80609006 阅读全文
posted @ 2020-06-08 20:57
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Segmentation Localization Detection Segmentation: 1. 输入是 image；输出是图中每个像素的分类 2. 缺点： 下图中的两头牛的像素点不能区分为 CowA CowB 而是全部标记为Cow 3. 初想法：需要截取一块（crop）图像输入神经网络，才 阅读全文
posted @ 2020-06-08 20:55
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Classification + Localization 有的时候我们不只想知道这张图上的object是猫（classification） 1. 我们还想知道猫在图中的哪个位置，并用框框住（Localization） 2. 我们还想知道一些固定的点，比如人的关节点的位置，这样可以预测人的姿势（Lo 阅读全文
posted @ 2020-06-08 17:52
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https://i-beta.cnblogs.com/posts/edit SVM看这篇 LR模型找到的那个超平面，是尽量让所有点都远离他，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些支持向量的样本。 https://blog.csdn.net/u011692048 阅读全文
posted @ 2020-06-07 22:16
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https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46780 Image Preprocessing 往往是后续的 Image Analysis 的前期处理，去除noise，加强相关信息 Computer Vision includes 阅读全文
posted @ 2020-06-06 08:45
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任务目标： 将一张背景深浅不一显微图的背景变成纯白，只留下作为观测对象的黑点 操作步骤： 1. 先生成一张，与input像素数完全相同的图片A，用N*N的max_filter去作用于input 类似于pooling 但是没有 strip 不知道要不要padding（应该不用） 2. 再生成一张图片B 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:50
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https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46781 RGB ： 1.默认的颜色空间 2. 缺点是三个通道强相关 HSV： 1. H for colors 2. S is the deviation from white 饱和度, 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:00
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