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原创 CVPR2021论文集锦 | CVPR2021最新论文 | CVPR2021审稿结果 | CVPR2021录取结果

持续更新CVPR论文在Github:https://github.com/Sophia-11/Awesome-CVPR-Paper

2021-03-01 10:50:09 3398 2

原创 YOLOv4改进版重磅问世!Yolov4扩展版!Yolov4原班人马重磅推出Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network

我们证明了基于CSP方法的YOLOv4目标检测神经网络,可以上下缩放,适用于小型和大型网络,同时保持最佳的速度和精度。我们提出了一种网络缩放方法,它不仅可以修改网络的深度、宽度、分辨率,还可以修改网络的结构。YOLOv4 large模型达到了最先进的结果:在Tesla V100上,MS COCO数据集以15 FPS的速度获得55.4%的AP(73.3%的AP50),而随着测试时间的增加,YOLOv4 large达到55.8%的AP(73.2 AP50)。据我们所知,这是目前在COCO数据集上的最高精确度。

2020-11-18 10:11:31 1465

原创 【人工智能】深度学习专项课程精炼图笔记!必备收藏

本文为人工智能学习笔记记录 ,参考机器之心,AI有道,Google资源目录深度学习基础1. 深度学习基本概念2. logistic 回归3. 浅层网络的特点4. 深度神经网络的特点5. 偏差与方差6. 正则化7. 最优化8. 超参数9. 结构化机器学习过程10. 误差分析11. 训练集、开发集与测试集12. 其它学习方法13. 卷积神经网...

2020-08-07 22:54:36 6563 11

原创 必看总结!深度学习时代您应该阅读的10篇文章了解图像分类!

计算机视觉是将图像和视频转换成机器可理解的信号的主题。利用这些信号,程序员可以基于这种高级理解来进一步控制机器的行为。在许多计算机视觉任务中,图像分类是最基本的任务之一。它不仅可以用于许多实际产品中,例如Google Photo的标签和AI内容审核,而且还为许多更高级的视觉任务(例如物体检测和视频理解)打开了一扇门。自从深度学习的突破以来,由于该领域的快速变化,初学者经常发现它太笨拙,无法学习。与典型的软件工程学科不同,没有很多关于使用DCNN进行图像分类的书籍,而了解该领域的最佳方法是阅读学术论文。但是要

2020-08-07 18:05:08 1618 2

原创 【深度学习系列】——神经网络的可视化解释

这是深度学习系列的第三篇文章,欢迎关注原创公众号 【计算机视觉联盟】,第一时间阅读我的原创!回复 【西瓜书手推笔记】 还可获取我的机器学习纯手推笔记!深度学习系列【深度学习系列】——深度学习简介【深度学习系列】——梯度下降算法的可视化解释(动量,AdaGrad,RMSProp,Adam)原文链接:https://medium.com/swlh/an-intuitive-visual-interpretability-for-convolutional-neural-networks-96300.

2020-06-13 11:46:53 1930 1

原创 【深度学习系列】——梯度下降算法的可视化解释(动量,AdaGrad,RMSProp,Adam)!

这是深度学习系列的第二篇文章,欢迎关注原创公众号 【计算机视觉联盟】,第一时间阅读我的原创!回复 【西瓜书手推笔记】 还可获取我的机器学习纯手推笔记!直达笔记地址:机器学习手推笔记(GitHub地址)深度学习系列【深度学习系列】——深度学习简介笔记预览在这篇文章中,由于有大量的资源可以解释梯度下降,因此,我想在视觉上引导您了解每种方法的工作原理。借助我构建的梯度下降可视化工具,希望我可以为您提供一些独特的见解,或者至少提供许多GIF。这里的重点是比较和对比这些方法。Vanill.

2020-06-10 14:56:08 1644

原创 YOLOv4阅读笔记(附思维导图)!YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

今天刷看到了YOLOv4之时,有点激动和兴奋,等了很久的YOLOv4,你终究还是出现了论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdfGitHub地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet觉得作者很地道,论文附上开源,没有比这更开心的事情了吧!首先附上对论文总结的思维导图,帮助大家更好的理解!(思维导图和论文译文...

2020-04-25 23:20:12 3786 4

原创 重磅更新!YoloV4最新论文!解读yolov4框架

论文地址和代码https://arxiv.org/abs/2004.10934v1代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet摘要:据说有许多功能可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。 需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明。 某些功能仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小型数据集上运行; 而某些功能(...

2020-04-24 11:33:20 15596 12

原创 CVPR2020| 最新CVPR2020论文抢先看,附全部下载链接!

CVPR 2020致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。CVPR 2020涵盖的话题:分段和分组 运动和跟踪 人类的认识 Shape-from-X 音响和结构与运动 颜色和纹理 照明和反射建模 基于图像的建模 传感器 形状表示和匹配 计算摄影和视频 早期和生物启发的愿景 视频分析和事件识别 优化方法 脸和姿态分析 视...

2019-07-26 11:07:07 46069 1

原创 CVPR2019| 最新CVPR2019论文抢先看!

欢迎关注微信公众号【计算机视觉联盟】获取更多前沿AI、CV资讯CVPR2019最新论文,论文列表(附论文地址和代码),更新于6月11日(arXiv最新日期),持续更新中总结论文下载方式:关注公众号【计算机视觉联盟】回复关键词【CVPR2019】即可获取全部论文下载!【1】Learning Regularity in Skeleton Trajectories for...

2019-03-11 18:46:00 22918 1

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之十二 -- 教你使用决策树预测隐形眼镜类型

实战教学

2018-12-24 17:13:14 727

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之十一 -- 教你解读决策树Python代码

实战操作解释

2018-12-24 16:32:30 619

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之十 -- 教你使用Python实现决策树

代码详解

2018-12-23 12:51:33 1006 2

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之八 -- 教你读懂决策树原理

最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出的

2018-12-18 15:46:01 1082

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之七 -- 教你使用KNN进行手写数字识别

实战教学

2018-12-17 08:53:07 960 2

原创 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之 -- 输入输出XML和YAML文件详解

1、XML和YAML文件简介XML文件是一种元标记语言,即开发者可以根据自身需要定义自己的标记。它是一种语义和结构语言,描述了文档的语义和结构。YAML以数据为中心,是一个可读性高,用来表达资料序列的格式。.yml和.yaml为YAML文件的后缀名。YAML试图用一种比XML更敏捷的方式来完成XML所完成的任务。2、FileStorage类操作文件一般使用如下过程来写入或者读取...

2018-12-15 15:47:46 950

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之九 -- 教你使用K近邻算法形成完整系统

做个小系统

2018-12-14 14:16:00 423

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之六 -- 教你使用验证分类器测试算法

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第6篇机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法机器学习从零到掌握之三 -- 教你使用K近邻算法改进约会网站机器学习从零到掌握之四 -- 教你使用可视化分析数据机器学习从零到掌握之五 -- 教你使用归一化数值准备数据目录本文是《机器学习从零到掌握》系列之第6篇下边代码的主要作用是...

2018-12-14 14:00:33 465

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之五 -- 教你使用归一化数值准备数据

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第5篇机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法机器学习从零到掌握之三 -- 教你使用K近邻算法改进约会网站机器学习从零到掌握之四 -- 教你使用可视化分析数据目录本文是《机器学习从零到掌握》系列之第5篇file2matrix.pyauto_norm.py主程序为:运行结...

2018-12-14 13:33:03 471

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之四 -- 教你使用可视化分析数据

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第4篇机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法机器学习从零到掌握之三 -- 教你使用K近邻算法改进约会网站目录本文是《机器学习从零到掌握》系列之第4篇可视化数据运行结果:可视化数据能够让我们直观的观察数据的具体信息,由抽象到具体的认识数据。下边代码是对数据的可视化,主要...

2018-12-14 13:05:49 492

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之三 -- 教你使用K近邻算法改进约会网站

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第3篇机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法本篇使用的数据存放在文本文件datingTestSet2.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行。样本主要包含以下3中特征:(1)每年获得飞行常客里程数(2)玩视频游戏所耗时间百分比(3)每周消费的冰淇淋公升数在使用分类器...

2018-12-14 12:59:36 482

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之二 -- 教你实现K近邻算法

本文是《机器学习从零到掌握》系列之第2篇【机器学习】机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法伪代码如下:对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作:(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的k个点;(4)确定前k个点所在类别出现的频率(5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分...

2018-12-12 16:21:14 591 2

原创 【机器学习】机器学习从零到掌握之一 -- 教你理解K近邻算法

极其重要

2018-12-11 21:20:38 920

原创 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之 -- 离散傅里叶变换相关函数详解

目录1、dft()函数2、返回DFT最优尺寸大小:getOptimalDFTSize()函数3、扩充图像边界:copyMakeBorder()函数4、计算二维矢量的幅值:magnitude()函数6、矩阵归一化:normalize()函数1、dft()函数dift函数的作用是对一维或二维浮点数数组进行正向或反向离散傅里叶变换。函数格式:void dift(In...

2018-12-10 08:28:13 862 1

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 离散傅里叶变换原理

离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为DFT)指傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式,将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换(DTFT)频域的采样。形式上,变换两端(时域和频域)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应该被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号做DFT,也应当对其经过周期延拓成为周期信号再进行变换。实际应用中,通常采用...

2018-12-10 08:28:03 984

原创 【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之十三 -- 教你深入理解模型持久化(模型保存、模型加载)

如何实现

2018-12-09 20:12:45 457

原创 【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之 -- 图像对比度、亮度值调整

理论依据首先了解一下算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数,它接受一个或多个输入图像,并产生输出图像。下面是算子的一般形式: 或者 ...

2018-12-07 16:27:48 728

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 多通道图像混合

#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std;//-----------------------------------【全局函数...

2018-12-06 08:33:27 511

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 通道合并:merge()函数

merge()函数是将多个数组合并成一个多通道的数组。将一些孤立的单通道数组合并成一个多通道数组,创建一个由多个单通道阵列组成的多通道阵列。merge()函数的C++有两个版本:void merge(const Mat& mv, size_tcount, OutputArray dst);void merge(InputArrayOfArray mv, OutputArray ...

2018-12-05 21:30:18 3891

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 通道分离:split()函数

split函数用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组。split函数的C++版本有两个原型,分别是:void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);参数含义如下:第一个参数:InputArray m(const Mat& src)...

2018-12-05 20:57:28 3591 1

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib绘制绘制随机生成的点--随机漫步详解

1、绘制随机漫步2、模拟多次随机漫步3、给点着色4、重新绘制起点和终点5、隐藏坐标轴

2018-12-05 10:00:29 3593 3

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib自动保存图表

要让程序自动将图表保存到文件中,可将对plt.show()的调用替换为plt.savefig()的调用

2018-12-04 11:16:35 5712

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib颜色映射

颜色映射(colormap)是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色。

2018-12-04 10:46:59 8474 6

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib绘制散点图

1、绘制单个点2、scatter()绘制一系列点3、修改或删除轮廓颜色4、修改点颜色

2018-12-04 09:56:35 4817 2

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib绘制折现图

目录1、绘制折线图2、修改标签文字和线条粗细3、修改坐标默认值1、绘制折线图

2018-12-03 15:26:09 2145 1

原创 【Matplotlib】【Python】如何使用matplotlib绘制各种图形

Line Plot Multiple subplots in one figure ...

2018-12-03 14:30:40 1477

原创 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.contrib.layers.flatten()

tf.contrib.layers.flatten(A)函数使得P保留第一个维度,把第一个维度包含的每一子张量展开成一个行向量,返回张量是一个二维的,返回的shape为[第一维度,子张量乘积)。一般用于卷积神经网络全连接层前的预处理,因为全连接层需要将输入数据变为一个向量,向量大小为[batch_size, ……]如下边,pool是全连接层的输入,则需要将其转换为一个向量。假设pool是一...

2018-12-02 22:44:40 9690 5

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 初级图像混合

本文是将设置感兴趣区域ROI和使用addWeighted函数进行图像线性混合结合起来使用,下边是具体的代码示例:#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using name...

2018-12-02 14:24:18 540

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- addWeighted()函数(线性混合)

addWeighted()函数用来计算两个数组(图像阵列)的加权和。格式如下:void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype = -1)参数说明:第一个参数:InputArray src1,表...

2018-12-01 21:38:59 2987 1

原创 【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 感兴趣区域ROI

定义ROI区域有两种方法:第一种:使用表示矩形区域的Rect。指定矩形的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩形的长宽(构造函数的后两个参数)。imageROI = image(Rect(500, 250, logo.cols, logo.rows));第二种:指定感兴趣行或列的范围(Range)。Range是从起始索引到终止索引(不包括终止索引)的一连续序列。CRange可以用来...

2018-12-01 21:01:55 649

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