04 2017 档案

【图像处理】关于掩模的作用
摘要：掩模运算，又称图像掩模（Image Masking）,指用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 21:10 ZhangPYi 阅读(321) 评论(0) 推荐(0)
【图像处理】关于掩模的作用
摘要：掩模运算，又称图像掩模（Image Masking）,指用选定的图像、图形或物体,对待处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 21:10 ZhangPYi 阅读(1861) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】YOLO2
摘要：YOLO2转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153?refer=xiaoleimlnote本文是对 YOLO9000: Better, Faster, Strong... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:22 ZhangPYi 阅读(467) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】YOLO2
摘要：YOLO2转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153?refer=xiaoleimlnote本文是对 YOLO9000: Better, Faster, Strong... 阅读全文
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【神经网络与深度学习】【计算机视觉】SSD
摘要：SSD转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24954433?refer=xiaoleimlnote参考： SSD: Single Shot MultiBox Detectord... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:21 ZhangPYi 阅读(1750) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】SSD
摘要：SSD转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24954433?refer=xiaoleimlnote参考： SSD: Single Shot MultiBox Detectord... 阅读全文
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【神经网络与深度学习】【计算机视觉】图解YOLO
摘要：图解YOLO晓雷3 个月前YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 ... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:20 ZhangPYi 阅读(1079) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】图解YOLO
摘要：图解YOLO晓雷3 个月前YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 ... 阅读全文
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【神经网络与深度学习】【计算机视觉】Faster R-CNN
摘要：Faster R-CNNFast-RCNN基本实现端对端（除了proposal阶段外），下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现（放到GPU上）。这就出现了Faster-RCNN，一个完全en... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:19 ZhangPYi 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】Faster R-CNN
摘要：Faster R-CNNFast-RCNN基本实现端对端（除了proposal阶段外），下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现（放到GPU上）。这就出现了Faster-RCNN，一个完全en... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:19 ZhangPYi 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】Fast R-CNN
摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395?refer=xiaoleimlnote首先声明：本文很多内容来自两个博客： RCNN, Fast-RCNN, Faster... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:17 ZhangPYi 阅读(407) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】Fast R-CNN
摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24780395?refer=xiaoleimlnote首先声明：本文很多内容来自两个博客： RCNN, Fast-RCNN, Faster... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:17 ZhangPYi 阅读(237) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN
摘要：转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24774302?refer=xiaoleimlnote继续总结一下RCNN系列。上篇RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 介绍了C... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:16 ZhangPYi 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN
摘要：转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24774302?refer=xiaoleimlnote继续总结一下RCNN系列。上篇RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 介绍了C... 阅读全文
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【神经网络与深度学习】【计算机视觉】RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作
摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote前面一直在写传统机器学习。从本篇开始写一写 深度学习的内容。 可能需要一定的神经网络... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:12 ZhangPYi 阅读(225) 评论(0) 推荐(0)
【神经网络与深度学习】【计算机视觉】RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作
摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote前面一直在写传统机器学习。从本篇开始写一写 深度学习的内容。 可能需要一定的神经网络... 阅读全文
posted @ 2017-04-16 20:12 ZhangPYi 阅读(232) 评论(0) 推荐(0)
[OpenCV开发]OpenCV图像编码和解码 imencode和imdecode使用，用于网络传输图片
摘要：在很多应用中，经常会直接把图片的二进制数据进行交换，比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据，或者直接用内存数据库（例如 Redis）来传递图片二进制数据。这个时候，当你的应用程序读到内存里的二进... 阅读全文
posted @ 2017-04-08 23:45 ZhangPYi 阅读(5991) 评论(0) 推荐(0)
[OpenCV开发]OpenCV图像编码和解码 imencode和imdecode使用，用于网络传输图片
摘要：在很多应用中，经常会直接把图片的二进制数据进行交换，比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据，或者直接用内存数据库（例如 Redis）来传递图片二进制数据。这个时候，当你的应用程序读到内存里的二进... 阅读全文
posted @ 2017-04-08 23:45 ZhangPYi 阅读(765) 评论(0) 推荐(0)
[计算机视觉][ARM-Linux开发] Ubuntu14.04安装OpenCV3.2中遇到的问题的解决方案
摘要：2. ubuntu下,opencv3.x安装一直downloading这个包,要看超时信息里的下载路径,把它放到下载路径中,比如我的opencv3.2.0源文件路径为/home/han/software/... 阅读全文
posted @ 2017-04-08 23:43 ZhangPYi 阅读(596) 评论(0) 推荐(0)
[计算机视觉][ARM-Linux开发] Ubuntu14.04安装OpenCV3.2中遇到的问题的解决方案
摘要：2. ubuntu下,opencv3.x安装一直downloading这个包,要看超时信息里的下载路径,把它放到下载路径中,比如我的opencv3.2.0源文件路径为/home/han/software/... 阅读全文
posted @ 2017-04-08 23:43 ZhangPYi 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)
[计算机视觉][ARM-Linux开发]OpenCV 3.1下载 ippicv_linux_20151201失败
摘要：安装OpenCV 3.1的过程中要下载ippicv_linux_20151201，由于网络的原因，这个文件经常会下载失败。解决的办法是手动下载：先下载 OpenCV 3.1Download MD5 sum... 阅读全文
posted @ 2017-04-08 23:35 ZhangPYi 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
[计算机视觉][ARM-Linux开发]OpenCV 3.1下载 ippicv_linux_20151201失败
摘要：安装OpenCV 3.1的过程中要下载ippicv_linux_20151201，由于网络的原因，这个文件经常会下载失败。解决的办法是手动下载：先下载 OpenCV 3.1Download MD5 sum... 阅读全文
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【网络开发】交换机指定源组播
摘要：SSM-Source Specific Multicast(指定源组播) 对于某个多播组，进行指定源的加组行为，匹配上了源才接收组播流量，若组播流量不来自于指定的源，则丢弃流量。在组播流量传输过程中没有不... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:36 ZhangPYi 阅读(444) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】交换机指定源组播
摘要：SSM-Source Specific Multicast(指定源组播) 对于某个多播组，进行指定源的加组行为，匹配上了源才接收组播流量，若组播流量不来自于指定的源，则丢弃流量。在组播流量传输过程中没有不... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:36 ZhangPYi 阅读(2015) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】组播问题分析
摘要：1、知识介绍 根据接收者对组播源处理方式的不同，组播模型分为以下三类： 1)ASM 模型：Any-Source Multicast，任意信源组播 2)SFM 模型：Source-Filtere... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:33 ZhangPYi 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】组播问题分析
摘要：1、知识介绍 根据接收者对组播源处理方式的不同，组播模型分为以下三类： 1)ASM 模型：Any-Source Multicast，任意信源组播 2)SFM 模型：Source-Filtere... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:33 ZhangPYi 阅读(885) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】多播参数设置
摘要：原文：http://blog.chinaunix.NET/uid-28458801-id-5085099.html11.3 多播单播用于两个主机之间的端对端通信，广播用于一个主机对整个局域网上所有主机上... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:28 ZhangPYi 阅读(546) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】多播参数设置
摘要：原文：http://blog.chinaunix.NET/uid-28458801-id-5085099.html11.3 多播单播用于两个主机之间的端对端通信，广播用于一个主机对整个局域网上所有主机上... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 23:28 ZhangPYi 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】组播各种参数的设置及其意义
摘要：D类IP地址（224.0.0.0到239.255.255.255）不识别互联网内的单个接口，但识别接口组，被称为多播组。单个网络上的组成员利用IGMP协议在系统之间通信。多播路由器用多播选录协议，如DVM... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 22:49 ZhangPYi 阅读(485) 评论(0) 推荐(0)
【网络开发】组播各种参数的设置及其意义
摘要：D类IP地址（224.0.0.0到239.255.255.255）不识别互联网内的单个接口，但识别接口组，被称为多播组。单个网络上的组成员利用IGMP协议在系统之间通信。多播路由器用多播选录协议，如DVM... 阅读全文
posted @ 2017-04-05 22:49 ZhangPYi 阅读(1242) 评论(0) 推荐(0)
【计算机视觉】目标检测之ECCV2016 - SSD Single Shot MultiBox Detector
摘要：本文转载自：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.htmlSSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBo... 阅读全文
posted @ 2017-04-04 08:39 ZhangPYi 阅读(530) 评论(0) 推荐(0)
【计算机视觉】目标检测之ECCV2016 - SSD Single Shot MultiBox Detector
摘要：本文转载自：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.htmlSSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBo... 阅读全文
posted @ 2017-04-04 08:39 ZhangPYi 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)