QA即图像问答:覆盖最全面的AI,ai完备性 动态模型:不同任务需要不同模型 or 不同细分任务需要不同模型参数 数据集: 1)VQA,显示图片+抽象场景:每个问题给10个不同答案:含有无图片答案(考察图片和问题的客观性) 为了降低语言偏置.不均衡(language priors)->一个问题对应2个图片,予以场景相似但是答案不同 ~ 即有时候由于主观想法,对一场景的想法可能大多数都是yes,所以给出对立的图片可以降低偏置问题,只有一个人两个图片都能回答对才算正确,而不是蒙对的 2)Visual…

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,…

第八讲_图像问答Image Question Answering 课程结构 图像问答的描述 具备一系列AI能力:细分识别,物体检测,动作识别,常识推理,知识库推理..... 先要根据问题,判断什么任务 图像问题与图像描述的关系 研究的难点和挑战 研究方向 数据集 COCO-QA来源MSCOCO VQA(visual question answering) 平衡数据集V1.9-->V2.0 Visual7W---Visual Genome的子集 图像问答模型 模型 基本都是VGG-Net和ResN…

ABBYY PDF Transformer+转换的原始图像字体太小怎么办?为了获得最佳文本识别效果,请用较高的分辨率扫描用极小字体打印的文档,否则很容易在转换识别时出错.下面小编就给大家讲讲该怎么解决OCR文字识别软件这一问题. 1. 单击主工具栏中的按钮或打开文件菜单并单击"从扫描仪创建": 2. 指定分辨率值,扫描图像. 注意:您要先正确安装扫描仪软件,否则会弹出如下警告消息: 比较用不同分辨率获取的同一文档的不同图像: 想要了解关于ABBYY PDF Transformer+基础…

在学习react初期,看了一些视频和资料,react基础知识差不多学完,跟着网上的一个教程,做了一个小型的问答demo. 需求看图说: 1.点击"添加"按钮,显示问题输入表单,再次点击,隐藏表单.同时,点击"取消"按钮,隐藏表单. 2.输入问题标题和内容后,点击"确认"按钮,将问题显示在下方(按照投票数从高到低). 3.每个问题有加票和减票功能,在点击的同时,将问题按照投票数从高到低排序. 实现过程: 一.开发环境和工具 1.npm init (…

CNN网络进化:AlexNet->VGG->GoogleNet->ResNet,深度8->19->22->152GoogleNet:Lsplit->transform->merge,分治思想ResNeXt:在ResNet上增加cardinality基数,即通道数,残差~缓解梯度消失问题Bag of words:视觉词汇组成一组一组的 ground truth:任何标签都可以称为~鞍点 (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导…

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/45788433: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一.概述 近期群里偶然看到一哥们在群里聊不规则图像填充什么四联通.八联通什么的,就本身好学务实的态度去查阅了相关资料.对于这类着色的资料,最好的就是去搜索些相关app,根据我的观察呢,不规则图像填充在着色游戏里面应用居多,不过大致可以分为两种: 基于层的的填充 基于边界的填充 那么针对上述两种,我们会通过两篇博文来讲解,本篇就是叙述…

Python全栈测试题(二) 作者:尹正杰 声明:答案如有偏差,欢迎指正!欢迎加入高级运维工程师之路:598432640 本文答题用的Python版本是:Python 3.5.2,请知晓! 1. 计算1-300之间所有能被3和7整除的所有数之和 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/python%E8%87%AA%E5…

文章分成两个部分,第一部分,labelimg工具的安装:第二部分,labelimg工具的使用方法. 第一部分:工具安装 方法一:直接使用网上编译好的Labelimg可执行文件(12.6M),双击执行即可打开. 参考链接:https://blog.csdn.net/python_pycharm/article/details/85338801 如果遇到链接失效,或者下载的EXE文件无法执行,可以使用方法二,自行编译安装, 方法二,具体步骤如下: 第一步,github找到labelimg,参考链接:…

Python全栈测试题 作者:尹正杰 声明:答案如有偏差,欢迎指正!欢迎加入高级运维工程师之路:598432640 本文答题用的Python版本是:Python 3.5.2,请知晓! 1.执行 Python 脚本的两种方式 A.在命令行中执行 执行方式:python  文件名称.py   #这里要注意的是你是否有使用python命令的权限.( 举例子:python test.py 或者./test.py) B.在python解释器中执行 这个需要我们在命令行中敲击"python",然后…

2018-04-25朴素rcnn - 梯度消失严重LSTM长短时记忆模型,有效捕捉长时记忆包含四个神经元组:一个记忆神经元三个控制门神经元:输入.忘记.输出 注意:输入调制门.输出调制门 3个输入:前一时刻的隐藏状态h.前一时刻的记忆状态c.当前时刻的输入x2个输出:当前时刻的隐含状态h,当前时刻的记忆状态ci.f.o.gt对应的都是xt.ht-1的矩阵乘和偏置以7个时间片为例-黑白:输入们.输出们关闭时不输出当前时刻.忘却门打开时可以向下一个时刻传递 记忆状态cell state:记忆的核心控…

R-CNN: 2014,cnn为Alexnet 训练流程: 1)在imagenet上对cnn模型pre-train 2)使用所有ss生成区域对1)进行fine-tune ~softmax改为21维度 ground-truth:标记的真正的框~lou,阈值0.5~32个正样本,96个负样本 3)在2)的F7特征上训练线性svm分类器,正样本和负样本阈值分别为所有ground truth和lou小于0.3的ss区域 注意:输入的正样本U&负样本!所有自己得有定义 4)在2)的最后一个卷加层con5特…

C:\yyy\ml\dengsong\ChinaHadoop\ChinaHadoop_C4-master\ChinaHadoop_C4-master\C4_ResNet_TF http://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/70852373  类似代码的代码 http://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/79161077   残差网络讲解 tf.gfile.Glob(): https://yq.…

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分…

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理…

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩…

1.  对于小波变换,dwt2 :单级离散2维小波变换 wavedec2 :多级2-D小波分解 matlab中这两者联系是都能对图像进行小波分解,区别是dwt2是二维单尺度小波变换,只能对输入矩阵X一次分解.wavedec2是二维多尺度小波分解,对输入矩阵X进行N次分解. 经本人实验验证,若图像矩阵是2^n大小,wavedec2执行一次语句就是dwt2进行n次. 2.  图像矩阵形式进行变换和图像转变为向量形式进行变换,效果其实是一样的. 详情请参见具体代码: img = imread('len…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金…

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程 名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯视频云终端技术总监常青, 2008 年毕业加入腾讯,一直从事客户端研发相关工作,先后参与过 PC QQ.手机QQ.QQ物联 等产品项目,目前在腾讯视频云团队负责音视频终端解决方案的优化和落地工作,帮助客户在可控的研发成本投入之下,获得业内一流的音视频解决方案,目前我们的产品线包括:互动直播.点播.短视频.实时视频通话,图像处理,AI 等等. 本篇文章的思维导图 分开做一下介绍 小程序音视频是什么? 2017年腾讯视频云团队跟微…

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个…

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)…

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU…

图像金字塔 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能: 放大 图像 或者 缩小 图像. 尽管OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),不过在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔来做图像缩放, 图像金字塔…

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一…

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像…