随笔分类 - 学习总结
摘要：以下是这段时间抽时间刷的前5题，都是自己想的解法，或许不是最优解，只是整理下，方便日后优化提升 1. Two Sum： 2. Add Two Numbers： 3. Longest Substring Without Repeating Characters： 4. Median of Two So
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摘要：把源代码跑起来了，将实验过程记录如下，用于新手入门。 今天和师兄师姐才跑通，来分享下心得。（预训练网络：ImageNet_model，训练集：PASCAL VOC2007， GPU） 首先，整个train and test过程不是唯一的，理解的越深才能越熟练。 下来，进入正题： 1.git clon
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摘要：最近还在看Python版的rcnn代码，附带练习Python编程写一个小的网络爬虫程序。 抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。比如说你在浏览器的地址栏中输入 www.baidu.com 这个地址。打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，向服务器端发送了 一
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摘要：总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器。（Canny算子, Sobel算子, Laplace算子以及Scharr滤波器） 首先，一般的边缘检测包括三个步骤： 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见
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摘要：通常更加高级的形态学变换，如开闭运算、形态学梯度、“顶帽”、“黑帽”等等，都是可以由常用的腐蚀膨胀技术结合来达到想要的效果。 1.开运算：先腐蚀后膨胀，用于用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积，就是使图片过度更为顺畅，填补小的空隙。 2.闭运算：先膨胀后腐蚀
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摘要：CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，
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摘要：一。RCNN: 1、首先通过选择性搜索，对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。 2、把这2k个候选窗口的图片都缩放到227*227，然后分别输入CNN中，每个候选窗台提取出一个特征向量，也就是说利用CNN进行提取特征向量。 3、把上面每个候选窗口的对应特征向量，利用SVM算法进行分类识别。 可
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摘要：参考： http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一、神经网络的发展历史 五六十年代，提出感知机 八十年代，提出多层感知机，也就是神经网络，神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力。 但是，多层神经网络带来了一些问题
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摘要：继续上次的学习笔记，在RCNN之后是Fast RCNN，但是在Fast RCNN之前，我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构。 一，SPP（空间金字塔池化，Spatial Pyramid Pooling）简介： 有一个事实需要说清楚：CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像，全连接层是需要固定大小输入
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摘要：最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究，发现这里面坑很深呀，在网上找了一个大牛的博客，准备下来继追OPENCV同时，再来追一个RCNN的学习笔记的博文，博文地址如下：http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html，真的很感谢原作者
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摘要：继续昨晚的学习总结，昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了，今天继续： 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用，当轨迹条发生改变，就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winnam
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摘要：想在周末去游泳，找了些游泳的注意事项什么的，想想还没干正事，就来继续看看opencv的使用吧，晚上看了opencv的一些基本入门的东西，打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文，链接如下：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/2371072
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摘要：最近做自然场景中的文字识别，想尝试些图像处理方法，感觉每一种方法都需要自己写很麻烦，自然就想到了强大的开源的跨平台计算机视觉库OpenCv.我用的是opencv2.4.9版本，VS用的是2010，他们的配置方法并不复杂，详细配置过程可参考下面链接： http://www.cnblogs.com/wo
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摘要：不知怎么本来编译好好的VS2010环境，忽然出现“转换到 COFF 期间失败: 文件无效或损坏”的链接错误。花了好多天，试了好多方法，最终解决了这个问题。 现在罗列一下这几种解决方案： 方案1： 点击“项目”-->“属性” --> “清单工具”， 然后选择"输入和输出’ --> ‘嵌入清单’，将后面
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摘要：原文来自http://www.csdn.net/article/2014-06-27/2820429 1.监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317 过拟合：1）简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。2）为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一
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摘要：预处理： 1.二值化：是图片变成只有0和255像素值得黑白图片 2.膨胀：胖一圈 3.腐蚀：瘦一圈 去燥： 1.噪点： 直接判断周围8个点有没有像素，没有就置为白 2.噪线：（和背景颜色不一样的噪线）用颜色不一样这点做文章，eg.噪线是绿色，验证码是黑色，则因为黑色的RGB值相差不大，但是绿色的G值
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摘要：找了好多网络上的资料都没有有关神经网络的入门的资料，于是乎决定自己码起。 全是自学笔记，可能逻辑比较混乱。http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931 如上图，左边每一个灰底圆中被分配一个权重，这些权重将决定这个神经网络的活跃性，当输入信号进入神经
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摘要：0.和java很相似， struct(结构) 实例化出来的对象，是在内存栈中分配； class(类）实例化出来的对象，指向了内存堆中分配的空间； string、object、class，这3个引用类型在堆中存储 1.在堆内存中，一个new分配一个内存区域，没有new的通常都只是直接指向； 但在栈内存
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摘要：学习验证码快一个星期了，终于把样本集切出来了，现在问题是如何切粘连字符，现在将自己的学习过程记录下来； 第一部分： 下面很大一部分转自http://drops.wooyun.org/tips/141；感谢原作者。 我们知道，对于不黏连的字符，直接用扫描线分割法就可以，就是看哪一个竖条上没有文字像素，
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