2020年1月4日

一探torch.nn究竟“What is torch.nn really?”

摘要:来自: https://pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html 《What is torch.nn really?》这文章看起来不能再流畅了,看完就能了解pytorch的究竟。 by Jeremy Howard, fast.ai. Thanks 阅读全文

posted @ 2020-01-04 15:12 看看完了 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月28日

KAZE特征和各向异性扩散滤波

摘要:kaze feature: http://www.doc88.com/p-6911376909693.html 各向异性扩散滤波 Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion 图像配准: 一种改进的 A-KAZE 算法在图像配准 阅读全文

posted @ 2019-11-28 14:21 看看完了 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年11月22日

论文收集

摘要:Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf 使用噪声数据对噪声数据进行训练,然后修复图像。效果如下: SELF-SUPERVISED LEARNING 阅读全文

posted @ 2019-11-22 15:37 看看完了 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月10日

迟滞阈值分割法

摘要:今天看 郭志烨 的硕士论文 《高反射表面缺陷检测技术研究》 里提到了一种叫迟滞阈值分割的方法,有点像步长为1的 窗口为r的maxpool 后进行阈值比较。 这样的阈值分割方法的好处是可以填空,坏处也是显而易见的,就是如果有一个噪点就会放大到2r大。所以对于这个方法 应该先要腐蚀后再使用应该好点。 阅读全文

posted @ 2019-10-10 18:31 看看完了 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月2日

REVISITING FINE-TUNING FOR FEW-SHOT LEARNING

摘要:https://arxiv.org/pdf/1910.00216.pdf 明天看 阅读全文

posted @ 2019-10-02 21:59 看看完了 阅读(84) 评论(0) 推荐(0) 编辑

扩展的Sobel 算子

摘要:Custom Extended Sobel Filters https://arxiv.org/pdf/1910.00138.pdf sobel算子是进行边缘检测的一个重要算子。它通常是一个3x3的特定数值的卷积核,对输入图像进行卷积的运算。 这篇文章分析了,为什么3x3的卷积核太小,作者尝试了5x 阅读全文

posted @ 2019-10-02 21:51 看看完了 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月21日

关于目标检测的anchor问题

摘要:关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断: Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了: https://github.com/becauseofAI/MobileF 阅读全文

posted @ 2019-08-21 20:04 看看完了 阅读(429) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月14日

猎鹰9火箭(Falcon 9)

摘要:翻译自:https://www.spacex.com/falcon9 使用了有道词典的翻译,以及本人的修正。 猎鹰9号是SpaceX公司设计和制造的两级火箭,用于可靠和安全地将卫星和“龙”号宇宙飞船送入轨道。 猎鹰9号是“地球上人类历史中”第一个能够复用点火的轨道级火箭。SpaceX认为,火箭的可重 阅读全文

posted @ 2019-08-14 20:08 看看完了 阅读(356) 评论(0) 推荐(0) 编辑

8051单片机中访问int中字节的方法

摘要:在使用单片机中,unsigned int 占2个字节,unsigned char 占一个字节。而单片机是实行的字节寻址。16字节的bit寻址实在是不好用, 不好用在不能建数组。 在实际的开发过程中,要使用DPTR,还有定时器的TL0,TH0 的高低字节等。 需要我们先定义一个int类型的可以用来赋值 阅读全文

posted @ 2019-08-14 16:19 看看完了 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月8日

读《Adaptive Thresholding Using the Integral Image》自适应图像阈值

摘要:图像的二值化问题总是一个问题。虽然使用深度学习的方法取得了不小的进展,但是传统的方法还是值得借鉴。 刚好随机游走到这篇文章 挖个07年的坟 地址:http://people.scs.carleton.ca/~roth/iit-publications-iti/docs/gerh-50002.pdf 阅读全文

posted @ 2019-08-08 10:23 看看完了 阅读(256) 评论(3) 推荐(0) 编辑

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