1、feature map尺寸计算 输入图片的尺寸大小W1 x H1 卷积核(又称滤波器)的大小F x F 输出图片的尺寸大小W2 x H2 stride：S padding:P 关系式如下： W2 = (W1-F+2P)/S + 1 H2 = (H1-F+2P)/S + 1 ...
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2017-09-27 14:55:14
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参考网站： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 1、边缘检测步骤 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。（ 通常用高斯滤波 ） 2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点领域强度 ...
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2017-09-23 00:10:43
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1.人工神经网络 神经网络由大量的节点（或称“神经元”、“单元”）和相互连接而成。每个神经元接受输入的线性组合，进行非线性变换（亦称激活函数activation function）后输出。每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 ...
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2017-09-22 22:39:35
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前言 基础知识： fdatool中二阶节默认结构为： 对于这个结构用图表示为： 差分方程表示为： 零极点表示为：零点就是差分方程的前面三项，极点就是后面两项。 fir与iir比较： 流程： 任务要求： 16阶二阶级联IIR数字滤波器设计，16bit有符号整数连续输入，采样率80khz，通带频率1k- ...
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2017-09-22 22:33:14
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参考网站： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 在很多情况下，比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声时（图像偶尔会出现很大的值的时候），在这种情况下，用高斯滤波器对图像进行模糊的话，噪声是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和 ...
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2017-09-21 13:37:06
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双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。 先看看我们熟悉的高斯滤波器 其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。 再来看看双边滤波 ...
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2017-09-13 15:56:10
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彩色插值 1) Bayer模式：其像素的排列如下，共有4种滤波器排列次序：BGGR,GBRG,RGGB,GRBG. 由于绿色的频带最宽，且人眼具有对其比红色，蓝色更为敏感的特性。因此占据了最多的像素点。 R G R G R G B G B G R G R G R G B G B G R G R G ...
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2017-09-11 18:16:51
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https://mp.weixin.qq.com/s/zpZERtWPKljWNAiASBLJxA 根据以上网页自己做的总结： 在机器人社区中，定位与构图问题属于状态估计问题。主流使用的工具可以对给定噪声测量的动态系统进行随机估计，例如扩展卡尔曼滤波器（EKF）或粒子滤波器（PF）。 一些内部传感器 ...
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2017-09-05 12:31:28
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对于做图像处理的工程师来说，Sobel非常熟悉且常用。但是当我们需要使用Sobel进行梯度运算，且希望得到“数学结果”（作为下一步运算的基础）而不是“图片效果”的时候，就必须深入了解Sobel的知识原理和OpenCV实现的细节（当然我们是OpenCV支持则）。这里对具体内容进行研究。 ...
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2017-08-26 18:21:35
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课程note中讲了一些工程经验，感觉很有用，记下来供自己以后查阅 相比于大的滤波器，小滤波器更受青睐。小滤波器参数更少、计算量更小、能够表达更多的特征，做反向传播时需要的内存更少。 通常不会考虑创建一个新的网络结构。一般都会找一些在ImageNet上有较好表现的预训练网络，下载下来然后做finetu ...
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2017-08-24 21:36:40
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