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记录一下平时看到的一些关于CV方向的发展，拓展自己的思维，有很多好玩的技术方向： 贾佳亚2018/5.29：被誉为“一键卸妆”的论文《Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit》在社会各界引起了强烈反响，卸妆玩法引爆社交媒体。另一篇超分辨率的论文《细节还原 阅读全文
posted @ 2018-05-29 19:15
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中国大学MOOC 陈越、何钦铭 数据结构 2017春 "学习地址" "详细学习内容" "Github记录地址" 欢迎fork和star,有惊喜值得学习！ "参考学习笔记" "参考AC代码" "数据结构和算法学习笔记" 学习内容 第一讲 基本概念 [陈越] 1.1 什么是数据结构 1.2 什么是算法 阅读全文
posted @ 2017-04-12 23:00
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日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程： "台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程" "ranjiewwen/Computer Vision Action" Coursera机器学习 Week 5： Neural 阅读全文
posted @ 2017-04-10 20:07
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一、传统图像算法工程师： 主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测； 二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别，主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用，特征选取与提取，包括智能驾驶的研究与应用 阅读全文
posted @ 2016-11-17 21:50
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- git rebase and git merge 区别 这一次彻底搞懂 Git Rebase - git在工作中正确的使用方式 git rebase篇 Git 操作假设Git目前只有一个分支master。开发人员的工作流程是 git clone master branch在自己本地checkou 阅读全文
posted @ 2019-07-30 11:14
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tensorflow 之tf.nn.depthwise_conv2d and separable_conv2d实现及原理 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/3332 - 这里暂时看各种框架api实现，相比于普通卷积（卷积操作详解）的高效实 阅读全文
posted @ 2019-05-14 16:33
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TF2.0默认为动态图，即eager模式。意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了，那么动态图和静态图毕竟是有区别的，tf2.0也会有写法上的变化。不过值得吐槽的是，tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多。 操作被记录在磁带中（tape）这是一个关键的变化。在 阅读全文
posted @ 2019-05-14 11:24
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题目 思路 题解 reference "0222 Count Complete Tree Nodes" 阅读全文
posted @ 2019-05-13 11:17
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同步到知乎 "anchor_based anchor_free object detectors" 前言：最近关注了大量目标检测的论文，比较火的就是anchor based和anchor free两类问题；阅读了很多知乎大佬的文章，记录一些，方便以后学习，若有版权问题，可以删除，谢谢！ anchor 阅读全文
posted @ 2019-05-09 21:00
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BN实现： Batch Normalization学习笔记及其实现； BatchNormalization 层的实现 使用Python实现Batch normalization和卷积层 Batch Normalization原理与使用过程 （推荐） BatchNormalization 层的实现 使 阅读全文
posted @ 2019-05-07 11:51
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基础知识 【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Bounding box regression 目标定位和检测系列：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python与C/C++实现 Detection基础模块之（二）mAP 浅析经典目标检测评价指标--mmAP（一） 检测中各种池化的实现(Ro 阅读全文
posted @ 2019-05-06 17:11
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Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: 阅读全文
posted @ 2019-04-16 21:01
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2019/04/08 强烈推荐： "深入理解one stage目标检测算法" "yolo系列" one stage object detectors(YOLO and SSD) 在不专一的模型中，每个检测器应该能够处理图像中任何可能位置的各类物体;导致单个检测器趋向检测所有边界框，最终检测框结果趋向 阅读全文
posted @ 2019-04-09 21:14
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Using Siamese Networks and Pre-Trained Convolutional Neural Networks (CNNs) for Fashion Similarity Matching Resources Code for the project is availabl 阅读全文
posted @ 2019-03-14 19:33
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