xx116213-CSDN博客

原创 Face Detection paper 1st season

关于目标检测，怎么去衡量一个目标检测器的好坏? 显然这个答案是检测速度和检测精度，这是最主要的两个指标，其它的包括训练时间，算法复杂度，算法的适应能力（不同场景，不同类别）。速度的评价指标按时间计算就可以了，对于精度的评价指标包含检测框和分类

2016-08-06 11:59:57 4748 2

原创 Depth Estimation

http://www.cs.nyu.edu/~deigen/dnl/这篇文章是Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network[1] 的升级版，首先增加了更多的卷积层（模型加深），其次增加了第三个尺度提高的分辨率（输出的szie为输入的0.5）。最后多通道的特征图代替了。基于这个框架（下图），实现了用一

2016-08-06 08:55:48 3018

原创 Face Detection with the Faster R-CNN

正文当我选用Faster RCNN做人脸检测时，已经有了一篇同名的论文了，详见Face Detection with the Faster R-CNN，同时其它博文也有用Faster RCNN训练自己数据集的教程，所以在此就不班门弄斧了。人脸检测的数据集我采用了FDDB，原因是该数据集小，而且之前用过。如果想要训练结果好一点，可以采用WIDER face，MegaFace这些大的数据集。较其它博文的

2016-07-28 23:23:28 9171 4

原创 Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production

该方法的最终图片由stroke layer 和 tonal texture相乘得到。原文链接Stroke Layer求出图像梯度图GG，计算出 response map，Gi=Ωi∗GG_i = \Omega_i* G，将GiG_i各个方向的最大值作为classification（Ci(p)=GC_i(p) = G if argmax{Gi(p)==i}\lbrace G_i(p)==i\rbr

2016-07-28 19:24:05 1038 1

原创高斯滤波，双边滤波，肤色检测

import numpy as npfrom scipy.misc import imreadimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 9.0) # set default size of plotsplt.rcParams['image.interpol

2016-07-26 00:21:27 4210

翻译 Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing

【摘要】本文提出了一种针对含有雾的图像和视频快速、完善的去雾算法。观察发现有雾的图像普遍具有低对比度，我们通过增强对比度来修复图像。然后多度的增强这些低对比度会截断像素值以及导致信息丢失。因此，我们引入一个包含对比项以及信息丢失项的损失函数。通过最小化损失函数，该算法不仅增强了对比度而且有效的保留了图像信息。另外，我们将图片去雾算法扩展到视频去雾。我们通过计算透射率的相关性减少对视频去雾时的闪烁程度

2016-07-11 13:41:36 5370

原创 cs231n: Image Gradients & Image Generation

1. Image Gradients1.1 Saliency mapsAs the issue[1] says, the class saliency map MM Mij=maxc|wh(i,j,c)|M_{ij} = max_c |w_{h(i,j,c)} |scores, cache = model.forward(X, mode='test')dscores = np.ones(sco

2016-06-30 15:06:34 1223

原创 Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inlineStep1. Get Dark Channel求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中;灰度图进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定，一般有WindowSize = 2 * Radius + 1;

2016-06-26 22:48:35 1405

原创 Simple handwritting recognition

Using the LeNet-5 to implement the handwritting recognition.target imagenotebook.ipynbimport cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# display plots in this notebook%matplotlib inline#

2016-06-19 15:33:01 768

原创切Bank card取number

怪异的标题！！！这道菜不难做，首先列举一下本次用到的食材：OpenCV v3.1一个银行卡图片（四个边的都要在图像里）炉灶采用 visual studio 20131. 洗菜数据预处理阶段(￣▽￣)”代码更有说服力。#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;P

2016-06-17 21:23:38 1897 2

原创并行计算之路<6>——CUDA的软件架构

先来一些我们都知道的——入门和gpu相关知识。Copy一部分放在这里。函数类型限定符，用来确定函数是在CPU还是在GPU上执行，以及这个函数是从CPU调用还是从GPU调用。__device__，__device__表示从GPU上调用，在GPU上执行；__global__，__global__表示在CPU上调用，在GPU上执行，也就是所谓的内核(kernel)函数；内核主要用来执行多线

2016-02-23 17:14:04 3611

原创并行计算之路<5>——CUDA的硬件架构

如果你正在准备建立支持CUDA的新平台并在上面进行编程，建议你精读CUDA的硬件架构——《CUDA专家手册》Nicholas Wilt 著。CUDA入门很简单，上手不到三天，我就写些CUDA程序。但是都没有进行效率上的分析，也只是单单的窥视了GPU加速的魅力。要成为一个充分榨取GPU处理能力的并行计算工程师也绝非易事，至此不再单纯编写CUDA程序，重点放在优化上。阅读《CUDA专家手册》第二章硬件

2016-02-23 12:11:05 8156

原创并行计算之路<4>——CUDA牵手OpenCV

官方的pdf文档中已经对CUDA怎么牵手OpenCV做了很好的说明。详情请下载文档1，文档2。我也是博采众家之长为己所用，总结下CUDA牵手OpenCV的方法。用IplImage包含两个文件，kernel.cu以及app.cpp。kernel.cu#ifndef _KERNEL_CU_#define _KERNEL_CU_#include<time.h>#include "cuda_runtime

2016-02-20 12:40:28 6251 2

原创并行计算之路<3>——CUDA与CPP文件联姻

原内容来源于《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》的7.1.3节。有修改。目的之前都是单一的*.cu文件。一个较为复杂的工程，往往需要多个文件来实现，合理安排这些文件的结构会使得工程文件尽然有序。《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》提供了三种方法来实现将CUDA C代码集成到C++中。，内核代理：将CUDA C程序集成在面向对象的CPP项目中。在CPP

2016-02-16 15:47:25 1674

原创并行计算之路<2>——CUDA与纹理映射

纹理存储器是GPU常用的优化方法。举个栗参考《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》代码6-2（离散卷积程序）。因为CUDA版本的不同，所以本人对原书的代码进行修改，修改后的代码如下。#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include <iostream>using namespace s

2016-02-15 17:25:18 2696 1

原创并行计算之路<1>——Hello, CUDA.

you will say goodbye to girls if you are saying “hello world”. 第一个CUDA程序修改后的代码代码分析CUDA提供的demo代码代码分析第一个CUDA程序参考《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》的4.3节第一个CUDA程序，因为版本的不同所以对原书的代码进行修改。修改后的代码#include <stdio

2016-02-14 17:28:10 1483

原创《深入理解OpenCV》——ALPR

1 概述车牌识别系统的主要组成部分包括：车牌图像采集、车牌图像预处理、车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。Created with Raphaël 2.1.0车牌图像采集车牌预处理车牌定位车牌字符分割车牌字符识别结束1.1 图像采集通过摄像头或摄像机拍摄含有车辆牌照的图像，采用拍摄的含有汽车车牌的汽车图片作为原始识别图像。1.2 车牌预处理对采集的车牌图像输入计算机进行预处理，突出车牌的

2016-01-26 15:32:27 9852 3

原创 FX2LP cy7c68013——Slave FIFO 与FPGA通信

1 USB 概述USB名称解释 USB是通用串行总线（Universal Serial Bus）的缩写。能过在计算机运行过程中随意地接入，并且立刻就能投入工作，那么这样的特性叫做即插即用PnP（Plug and Play）。由于USB是主从模式的结构，设备与设备之间、主机与主机之间不能互连。为了解决这个问题，出现了USB OTG（On the go），它的做法：同一个设备，在不同场合下可以在主机与

2016-01-20 11:28:04 18905 4

原创 01-复杂度2. Maximum Subsequence Sum (25)

Programming Ability Test Given a sequence of K integers { N1, N2, …, NK }. A continuous subsequence is defined to be { Ni, Ni+1, …, Nj } where 1 <= i <= j <= K. The Maximum Subsequence is the continu

2015-04-25 21:43:14 2755 2

原创 01-复杂度1. 最大子列和问题(20)

这里写链接内容给定K个整数组成的序列{ N1, N2, …, NK }，“连续子列”被定义为{ Ni, Ni+1, …, Nj }，其中 1 <= i <= j <= K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序，计算给定整数序列的最大子列和。输入

2015-04-25 21:37:45 1139

原创队列

和栈相反，队列是一种先进先出

2014-11-04 20:27:12 679

原创栈

栈和队列都是动态集合，在这种结构中，可以用D

2014-11-03 11:28:39 469

原创快速排序

快速排序的描述：像合并排序一样，快速排序也是基于分治模式的。

2014-11-01 21:11:46 664

原创优先级队列

堆一个很常见的应用：作为高效的优先级队列。如堆一样，du

2014-10-31 21:52:14 646

原创堆排序

一、算法描述

2014-10-18 15:40:32 440

原创分治法

一、算法描述分治策略：，。

2014-10-11 17:09:28 477

空城记