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摘要： 实现功能 将分割的label图转换为目标检测boundingbox标注文件（VOC格式）。 注： 1.分割样本里一张图片只有同一类别的多个目标。 2.转换为boundingbox标注通过连通域实现，所以重叠的目标处理不了，会标为1个。 数据集格式 其中，语义分割数据集格式如下： 原图片在JPEGIm 阅读全文

摘要： 学了下怎么用wordcloud。 以imet的数据集为例 https://www.kaggle.com/c/imet-2019-fgvc6 读取“train.csv”,”label.csv”文件，得到id2name[] (label的id和label名称对应) 和 attribute_count（l 阅读全文

摘要： CVPR 2018 的一篇少样本学习论文 Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 在自己的破笔记本上跑了下这 阅读全文

摘要： introduction 图像恢复目标函数一般形式： 前一项为保真项（fidelity），后一项为惩罚项，一般只与去噪有关。 基于模型的优化方法可以灵活地使用不同的退化矩阵H来处理不同的图像恢复问题，而判别学习方法通过训练图像对数据集来学习图像退化模型。 基于模型的优化方法可以灵活的处理不同的逆问题 阅读全文

摘要： 主要关于ISTA和ADMM。 一些常用的矩阵和向量微分 矩阵A-标量t 标量函数f-矢量x 矢量函数g-矢量x 常用导数（b,x为向量，A为矩阵） ISTA(Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm) ISTA算法作用是求解以下形式目标函数 其中 前一项为 阅读全文

摘要： Restoration: From Sparse and Low-rank Priors to Deep Priors 阅读笔记 来源：http://www.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang 图象恢复问题描述 公式表示 𝒚 = 𝑯𝒙 + 𝒗 ，其中𝑯 是退化矩阵，𝒗 阅读全文

摘要： 一、抠图算法简介 Alpha matting算法研究的是如何将一幅图像中的前景信息和背景信息分离的问题，即抠图。这类问题是数字图像处理与数字图像编辑领域中的一类经典问题，广泛应用于视频编缉与视频分割领域中。Alpha matting的数学模型是 由Porter 和 Duff于1984 年提出[1]。 阅读全文

摘要： orthogonalization/ one metric train、dev/test 划分 开发集和测试集一定来自同一分布 onthe same distribution Human level performance & bayes error human level performance 阅读全文

摘要： 公开课笔记 Bias & variance bias： 1. more epoch 2. deeper network 3.hyperparameters variance : larger dataset 2. regularization regularization L2 norm: weig 阅读全文

摘要： 一、CNN基础 （1）CNN在CV方面的应用 image classification(图像识别)、object detection(目标检测)、neural style transfer(风格迁移)等。 (2) CNN 卷积层、池化层（maxpooling最常见）、全连接层 (3) Lenet-5 阅读全文