此示例演示如何使用名为“更快r-cnn（具有卷积神经网络的区域）”的深度学习技术来训练对象探测器。 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器。更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸。所有这三种技术都使用卷积神经网络（cnn）。它们 ...
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2019-02-24 21:34:47
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2D Pose estimation主要面临的困难：遮挡、复杂背景、光照、真实世界的复杂姿态、人的尺度不一、拍摄角度不固定等。 单人姿态估计 传统方法：基于Pictorial Structures， DPM ? 基于深度学习的算法包括直接回归坐标(Deep Pose)和通过热力图回归坐标(CPM, ...
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2019-02-21 15:44:05
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1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“1”；如果值低于该阈值，则表示“0”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5，但阈值取决于具体问题，因此必须对其进行调整。 2- 真与假以及正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预 ...
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2019-01-30 01:19:33
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdf 代码地址：https://github.com/unsky/FPN 概述 FPN是FAIR发表在CVPR 2017上的一篇文章，采用特征金字塔的方法进行目标检测。文中利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构，高 ...
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2019-01-29 18:35:03
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1、图像金字塔 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才 ...
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2019-01-28 17:36:00
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https://www.jianshu.com/p/b5996bf06bd6 15.评价指标 袁一帆 关注 2016.03.05 09:26* 字数 1956 阅读 4065评论 2喜欢 10 1. 分类问题评价指标 1-1. 精确率与召回率 精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中 ...
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2019-01-23 17:24:32
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简介：男主得到一个大绿帽系统，每当他被戴一次绿帽，就能得到一些绿点，而绿点可以兑换系统中的东西。 风格：荒诞主义。 篇幅：中篇。 开篇：他一次被兄弟绿了后，得到一个大绿帽系统，只要他后面被认为是被戴了绿帽了，就可以得到绿点。男主破罐子破摔，故意被甩，被绿，赚取绿点。 中篇： 随着被绿的次数越多，男主 ...
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2019-01-07 01:39:49
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tiff/tfw, jpg/jpgw坐标文件的格式(6个参数) 0.100-0.13999904400510 以上每行对应的含义： 1 地图单元中的一个象素在X方向上的X分辨率尺度。 2 平移量。 3 旋转量。 4 地图单元中的一个象素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值。 5 象素1，1（左上方）的X地 ...
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2019-01-05 19:48:11
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小计划 每天花1小时温故而知新 产生拖延的原因： 1. 实际的阻碍 2. 便利性的替代条件 有意识地克服近期未来视角下的“抄近路”的心态，正面迎接挑战 调整评估信息价值的时间尺度 生活： 1. 午睡在月荷湖 2. 泰式洗头 3. 肩颈按摩 4. 染发 5. 水疗 ~~ ...
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2019-01-04 01:15:57
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C. Keypoint Matching and Keyframe Selection 我们的处理流程采用定制的多尺度SSE优化Harris角点检测器与BRISK描述符提取相结合[12]。检测器通过逐渐抑制具有较弱分数的角来强制在图像中均匀的关键点分布，因为它们在较小距离处被检测到较强的角。描述符被 ...
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2018-12-23 19:30:28
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