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小金乌会发光-Z&M
欲无杂草,先种庄稼,用心呵护好自己那一亩三分地!
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2019年5月24日
AI佳作解读系列(五) - 目标检测二十年技术综述
摘要: 计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等,而被研究学者广泛关注。 上周四,arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论
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posted @ 2019-05-24 00:24 小金乌会发光-Z&M
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2019年5月22日
TroubleShooting经验总结
摘要: 1.WinDbg是微软开发的免费源代码级的调试工具。WinDbg可以用于Kernel模式调试和用户模式调试,还可以调试Dump文件。WinDbg对于dump文件的调试可以通过菜单设置Symbol File Path、Source File Path ,并可设置多个路径。具体步骤很简单,此处不赘述,留
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posted @ 2019-05-22 14:51 小金乌会发光-Z&M
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2019年5月21日
读书笔记 - 《深度学习之美》(更新中...)
摘要: 这本书已经读了好几章,突然觉得有必要在阅读的过程中做一些笔记或记录一些问题什么的,故现在有了此篇文章。 14.循环递归RNN,序列建模套路深 问题: (1)RNN中的“深度”与传统的深度神经网络里的“深度”有何不同? 答:RNN中的深度主要是指时间和空间(如网络中的隐含层个数)特性上的深度。 (2)
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posted @ 2019-05-21 20:54 小金乌会发光-Z&M
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深度学习中那些有趣的定理或理论
摘要: 1.通用近似定理 在人工神经网络领域的数学观点中,「通用近似定理 (Universal approximation theorem,一译万能逼近定理)」指的是:如果一个前馈神经网络具有线性输出层和至少一层隐藏层,只要给予网络足够数量的神经元,便可以实现以足够高精度来逼近任意一个在 ℝn 的紧子集 (
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posted @ 2019-05-21 17:01 小金乌会发光-Z&M
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数据标记系列——图像分割 & Curve-GCN
摘要: 在之前的文章中(参考:),我们提到了Polygon-RNN++在数据标注中的应用。今天不得不提到多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究:Curve-GCN的应用结果显示图像标注速度提升10倍。 Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法,其性能优于Polygon-RNN++。在自动模式下运行时
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posted @ 2019-05-21 16:27 小金乌会发光-Z&M
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2019年5月14日
【计算机视觉】OpenCV篇(9) - 轮廓(寻找/绘制轮廓)
摘要: 什么是轮廓? 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形。 轮廓与边缘好像挺像的? 是的,确实挺像,那么区别是什么呢?简而言之,轮廓是连续的,而边缘并不全都连续(见下图示例)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和
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posted @ 2019-05-14 18:40 小金乌会发光-Z&M
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【计算机视觉】OpenCV篇(8) - 边缘检测算法总结(补充直线检测)
该文被密码保护。
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posted @ 2019-05-14 16:16 小金乌会发光-Z&M
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【计算机视觉】OpenCV篇(7) - 阈值分割
摘要: 待更!
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posted @ 2019-05-14 16:13 小金乌会发光-Z&M
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【超分辨率】—图像超分辨率(Super-Resolution)技术研究
摘要: 一、相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸。一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常,分辨率被表示成每一个方向上
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posted @ 2019-05-14 09:56 小金乌会发光-Z&M
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2019年5月13日
读书笔记 - 《架构整洁之道》(更新中...)
摘要: 首先,推荐下新栋BOOK制作的思维导图,基本上涵盖了本书的核心要点。 [个人认为,读书读到最后其实是一个不断把书读薄的过程,同时又是一个不断把书越读越厚的过程,前者侧重于提炼书籍的核心要点并内化吸收,后者侧重于吸收书籍的思想养分后不断丰富。有时候,读一本书,总想在最后提炼出结论性的几句话已表明自己真
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posted @ 2019-05-13 00:20 小金乌会发光-Z&M
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