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RSS订阅原创 目标检测(二)
目标检测是计算机视觉中一个传统的问题，基本流程可以看做：特征提取–> 模型训练(分类)–> 滑动窗口计算响应(可以做多尺度)---->非极大值 等基本步骤传统的目标检测方法：svm+hog, DPM等，这里就不详细解释了。卷积神经网络目标检测的发展：R-CNN —> fast R-CNN —> faster R-CNN ----->yolo —>s...
2019-06-06 01:29:18
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原创 目标检测(一)
卷积神经网络结构发展历程，那些留下过名字的模型：LeNet ----> AlexNet ----> ZFNet —> VGGNet —> GoogleNet ---->ResNet ----> DenseNet每个经典的模型都提出创意性的概念：1、leNet :Gradient-Based Learning Applied to Documen...
2019-06-05 23:08:11
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原创 Tensorflow简单使用(一)
之前展示过只使用python、numpy构建简单的神经网络：前向传播、反向传播、链式法则求导等，有助于理解相关知识，但工程中是不可能这样做的。一些基本的概念1、常量 tf.constant```pythonimport tensorflow as tfa1 = tf.constant([1,2,3],tf.int32,name="a1")print(a1) # 打印：Tensor("...
2019-05-29 22:23:19
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原创 优化方法
mini-batch 梯度下降1、为什么要使用mini-batch和batch相比，mini-batch计算开销较小、计算速度快，适应与大批量的数据集，支持在线学下。和 随机梯度下降相比，mini-batch更容易收敛，梯度下降的有效性较大。batch梯度下降如下图：momentum1、为什么使用Momentummini-batch gradient 中，每一个小批量的数据集都...
2019-05-29 15:07:40
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原创 正则化regularization
正则化regulation欠拟合与过拟合L2 正则化（L2 regularization）dropout代码示例参考欠拟合与过拟合欠拟合：在训练集上准确率较小过拟合：表现为在训练集上准确率高，训练误差较小。而在测试集上准确率与训练集上的表现相差较远，测试误差较大。Bias-Variance：L2 正则化（L2 regularization）损失函数中加L2正则化项后：l′(W)...
2019-05-29 13:15:49
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原创 相机模型(一)
相机模型相机与图像一些基本概念针孔相机模型坐标系描述成像过程1、世界坐标系->相机坐标系2、相机坐标系-->象平面坐标系3、象平面坐标系-->像素平面坐标系4、世界坐标到像素坐标畸变相机与图像一些基本概念aperture(光圈)与depth of field(景深)：光圈可以看做是小孔成像模型中的孔径，光圈越大进光面积就会越大。光圈越小，景深越大，但光圈太小会产生衍射...
2019-05-27 17:10:36
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原创 简单几何变换
简单几何变换几何表示2D几何变换translation 平移rotation+transform （平移+旋转）刚性变换Similarity相似变换(旋转+按比缩放+平移)Affine放射变换projective 投影影变换(透视变换、同态映射)3D几何变换几何变换就是空间变换，是图形学的基础算法，在计算机视觉中应用也比较广泛。本文就简单介绍集中基础几何变换几何表示2D几何变换“名场面”如...
2019-05-26 01:38:30
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原创 back propagation反向传播（浅层神经网络分析示例）
back propagation一个浅层的神经网络参数和中间变量解释前向传播反向传播代码示例一个浅层的神经网络上图是一个，3层的神经网络，2个隐藏层+1个输出层；输入层 特征维度为3。上图时一个神经元的结构，有一个线性函数 和 一个非线性的激活函数组成。z=wTxz=w^Txz=wTxa=σ(z)=1/(1+e−z)a=\sigma(z)= 1/(1+e^{-z})a=σ...
2019-05-23 15:18:02
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原创 Logistic Regression
Logistic Regression定义loss function & cost function代价函数的解释极大似然估计的角度交叉熵CEH的角度求解求梯度定义对于一个样本x，模型模拟函数如下：y^=σ(wTx+b)\hat{y}=\sigma(w^Tx+b)y^=σ(wTx+b)σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac 1{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z...
2019-05-22 15:21:01
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原创 神经网络-Neural Network 简介
基本结构 输入层 --> 隐藏层 --> 输出层 ，是通信断点的抽象，可以理解为通信接口。 2、将地址绑定到头接字中：bind() 3、监听:listen(),表明服务器愿意接受链接请求 4、接受请求：accept(),用来尝试接受请求。 5、传输数据：send(),recv()。 6、释放连接。在网络通信中客户端的
2016-05-31 21:03:09
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转载 装饰器模式（Decorator Pattern）
装饰器模式装饰器模式（Decorator Pattern）允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构。这种类型的设计模式属于结构型模式，它是作为现有的类的一个包装。这种模式创建了一个装饰类，用来包装原有的类，并在保持类方法签名完整性的前提下，提供了额外的功能。我们通过下面的实例来演示装饰器模式的用法。其中，我们将把一个形状装饰上不同的颜色，同时又不改变形状类。
2016-05-19 20:07:56
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转载 过滤器模式（Filter Pattern）
过滤器模式过滤器模式（Filter Pattern）或标准模式（Criteria Pattern）是一种设计模式，这种模式允许开发人员使用不同的标准来过滤一组对象，通过逻辑运算以解耦的方式把它们连接起来。这种类型的设计模式属于结构型模式，它结合多个标准来获得单一标准。实现我们将创建一个 Person 对象、Criteria 接口和实现了该接口的实体类，来过滤 Per
2016-05-19 19:25:01
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转载 组合模式（Composite Pattern）
组合模式组合模式（Composite Pattern），又叫部分整体模式，是用于把一组相似的对象当作一个单一的对象。组合模式依据树形结构来组合对象，用来表示部分以及整体层次。这种类型的设计模式属于结构型模式，它创建了对象组的树形结构。这种模式创建了一个包含自己对象组的类。该类提供了修改相同对象组的方式。我们通过下面的实例来演示组合模式的用法。实例演示了一个组织中员工的层次结
2016-05-19 19:22:17
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转载 桥接（Bridge）
桥接模式桥接（Bridge）是用于把抽象化与实现化解耦，使得二者可以独立变化。这种类型的设计模式属于结构型模式，它通过提供抽象化和实现化之间的桥接结构，来实现二者的解耦。这种模式涉及到一个作为桥接的接口，使得实体类的功能独立于接口实现类。这两种类型的类可被结构化改变而互不影响。我们通过下面的实例来演示桥接模式（Bridge Pattern）的用法。其中，可以使用相同的抽象类
2016-05-12 19:33:50
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转载 适配器模式 Adapter Pattern
适配器模式适配器模式（Adapter Pattern）是作为两个不兼容的接口之间的桥梁。这种类型的设计模式属于结构型模式，它结合了两个独立接口的功能。这种模式涉及到一个单一的类，该类负责加入独立的或不兼容的接口功能。举个真实的例子，读卡器是作为内存卡和笔记本之间的适配器。您将内存卡插入读卡器，再将读卡器插入笔记本，这样就可以通过笔记本来读取内存卡。我们通过下面的实例来演示适
2016-05-12 17:01:57
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转载 建造者模式（Builder Pattern）
源地址建造者模式建造者模式（Builder Pattern）使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。一个 Builder 类会一步一步构造最终的对象。该 Builder 类是独立于其他对象的。介绍意图：将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。主
2016-05-11 11:23:18
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转载 单例模式 Singleton Pattern
源地址单例模式单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。这种模式涉及到一个单一的类，该类负责创建自己的对象，同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式，可以直接访问，不需要实例化该类的对象。注意：1、单例类只能有一个实例
2016-05-11 10:46:56
237
转载 抽象工厂模式 Abstract Factory Pattern
源地址抽象工厂模式抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。在抽象工厂模式中，接口是负责创建一个相关对象的工厂，不需要显式指定它们的类。每个生成的工厂都能按照工厂模式提供对象。介绍意图：提供一个创
2016-05-06 11:41:17
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转载 Factory Pattern工厂模式
工厂模式是一种创建型模式，提供了一种创建对象的最佳方法模式。应用实例：您需要一辆汽车，可以直接从工厂里面提货，而不用去管这辆汽车是怎么做出来的，以及这个汽车里面的具体实现。Hibernate 换数据库只需换方言和驱动就可以。使用场景：日志记录器：记录可能记录到本地硬盘、系统事件、远程服务器等，用户可以选择记录日志到什么地方。数据库访问，当用户不知道最
2016-05-05 22:30:07
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原创 Eratosthenes筛法求素数
问题：求正整数N以内的全部素数。思路：1.从最小的素数x开始(x称作筛数)，将所有N以内的x的倍数删除。2.接着x为下一个素数，在此将其倍数删除。3.重复以上操作，剩下的就是素数。注意：N以内素数的最大筛数为 x=sqrt(N)。每一个筛数，筛的第一个数应至少为其平方。代码：#include #include using namespace std;void
2016-05-02 18:43:35
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空空如也
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