通过映射改变图像，实现翻转放大和缩小 API cv::remap ( InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, int borderMode = BORDER_CONST ...
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2020-07-07 23:31:44
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论文标题：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqi ...
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2020-07-07 13:03:51
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将空域点转化为极坐标，圆的极坐标表示如下 x=Rcosθ+a y=Rsinθ+b 令xy已知，ab未知，则可以在原来的圆边界上上生成同样半径的圆 这些圆的交点就是圆心，在极坐标中，圆心点的始终处于最大值就是霍夫曼检测的原理（圆心是相交最多次数的点） 代码演示 #include"pch.h" #inc ...
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2020-07-07 00:32:17
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1.推导：MobileNets中的深度游可分离卷积与标准卷积的算力消耗之比？ *（input feature: FxFxC, kernel size: KxKxCxM, padding=same）* 标准卷积的算力消耗：KxKxFxFxCxM； 深度可分离卷积算力消耗：(KxKxFxFxCx1) + ...
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2020-07-06 16:14:01
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统计学习三要素（模型，策略，算法）： 模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量 策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型 算法：学习模型的具体计算方法 统计学习三要素 统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN 卷积神经网络--输入层、卷 ...
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2020-07-05 23:25:17
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上一篇文章介绍了矩阵量化的基本原理，并推广到卷积网络中。这一章开始，我会逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型，帮助读者实际感受量化的具体流程。 本章中，我们来具体学习最简单的量化方法——后训练量化「post training quantization」 由于本人 ...
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2020-07-05 23:13:10
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图像腐蚀 1.基础理论 形态学转换主要针对的是二值图像(0/1)图像类似于领域被蚕食，将图像中的高亮区域白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。主要包括两个输入对对象： 二值图像，卷积核（卷积核是腐蚀中的关键数组，采用numpy库组成）卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像。 被扫描到的 ...
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2020-07-05 17:27:32
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最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验只是大概看了一下。文中提出一种残差级联卷积神经网络，这个网络可以分为俩部分，一种是CF-Conv(coarse-fine convolution)此结构利用了多种卷积在网络中是用来提取图像 ...
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2020-07-05 17:01:54
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随着发展趋势的变换，按照传统只是光会NX界面小工具开发，已经满足不了各种复杂的需求了。 需要各种其他领域的开发与NX开发进行对接。利用openCV进行图像处理，计算机视觉开发。 例如：图纸识别...... NX9+VS2012+Opencv2.4.9 1.添加环境变量 将路径D:\opencv\bu ...
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2020-07-04 22:51:00
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心得： 卷积操作在图像处理的领域应用广泛，图像做卷积处理有一个天然的好处，即：每个像素点的位置与相邻位置相对固定，也就是说，除了边缘，每一个节点都有相同数量的相邻节点。所以卷积操作相对容易。 但是，随着文本表示的发展，用向量来表示文本的思想应用的越来越广泛深入。textCNN是我理解的卷积在文本表示 ...
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2020-07-04 22:41:44
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