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摘要: 首先理解一些以下: 二分类:每一张图像输出一个类别信息 多类别分类:每一张图像输出一个类别信息 多输出分类:每一张图像输出固定个类别的信息 多标签分类:每一张图像输出类别的个数不固定,如下图所示: 多标签分类的一个重要特点就是标签是具有关联的,比如在含有sky(天空) 的图像中,极有可能含有clou 阅读全文
posted @ 2020-06-26 14:31 西西嘛呦 阅读(5165) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 1、Improving Convolutional Networks with Self-calibrated Convolutions 论文地址:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf 代码地址:https://github.com/MCG-N 阅读全文
posted @ 2020-06-25 17:48 西西嘛呦 阅读(4121) 评论(0) 推荐(2)
摘要: opencv和PIL都是很常见的图像处理库了,就不介绍了,主要介绍后面三个: turbojpeg:libjpeg-turbo的python包装器,用于jpeg图像的解码和编码。 基本用法: import cv2 from turbojpeg import TurboJPEG, TJPF_GRAY, 阅读全文
posted @ 2020-06-24 16:36 西西嘛呦 阅读(2173) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 地址:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github:https://github.com/iduta/pyconv 目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络,通过堆叠3×3的卷积核和下采样层,会在减少图像的大小的同时增加感受野,使用小尺度的卷积核存在两 阅读全文
posted @ 2020-06-23 21:49 西西嘛呦 阅读(1696) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 1、自带的数据集 sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。 load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据;用于回归问题 load_iris([return_X_y]) 加载iris 数据集;用于分类问题 load_diabetes([return_X_y]) 加载糖尿 阅读全文
posted @ 2020-06-23 10:08 西西嘛呦 阅读(3486) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 本来想参照:https://mp.weixin.qq.com/s/e7Wd7aEatcLFGgJUDkg-EQ搞一个往年编程语言动态图的,奈何找不到数据,有数据来源的欢迎在评论区留言。 这里找到了一个,是2020年6月的编程语言排行,供大家看一下:https://www.tiobe.com/tiob 阅读全文
posted @ 2020-06-23 00:19 西西嘛呦 阅读(2295) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 封装在OpenCV函数**cv.HoughLines**()中。它只是返回一个:math:(rho,theta)值的数组。ρ以像素为单位,θ以弧度为单位。第一个参数,输入图像应该是二进制图像,因此在应用霍夫变换之前,请应用阈值或使用Canny边缘检测。第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值 阅读全文
posted @ 2020-06-21 16:47 西西嘛呦 阅读(618) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目标 在本章中,您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV带有一个函数**cv.matchTemplate**()。 它只是 阅读全文
posted @ 2020-06-21 16:24 西西嘛呦 阅读(522) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,使用**2D离散傅里叶变换**(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换**(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请参阅其他资源部分。 对于正弦信号x(t) = A \sin(2 阅读全文
posted @ 2020-06-21 16:16 西西嘛呦 阅读(756) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 《卷积神经网络中的即插即用模块》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程,欢迎关注其微信公众号: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Tzrcs-6XmObawb19Q68iOw 提取码:os3g 部分目录: 阅读全文
posted @ 2020-06-20 20:12 西西嘛呦 阅读(529) 评论(0) 推荐(0)
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