https://www.jianshu.com/p/f9b015cc4514 https://github.com/hpi-xnor/BMXNet  BMXNet:基于MXNet的开源二值神经网络实现 Index Introduction Related Works Binary Neural Networks XNOR-Net Conclusion Introduction 神经网络模型的压缩是一个很有前景的方向.由于神经网络需要较大的计算量,目前来说,我们通常在服务器上对神经网络进行训练或是…

目录 1.简介 2.优点 3.基本原理 3.1 权重和激活值二值化[3] 3.2 乘法优化 3.3 权重和激活值更新 4.结论[3] 参考资料 1.简介 ​ 二值化神经网络,在浮点型(权重值和激活函数值存储类型,32bit)神经网络的基础,将其权重和激活函数值进行二值化(+1,-1存储,只需1bit)得到的神经网络.[1] ​ BNN可用于嵌入式或移动场景(例如手机端.可穿戴设备.自动驾驶汽车等)[1],这些场景都没有GPU且计算能力和存储容量相对较弱且限制较大,具有研究的价值和意义. 二值化神…

前几天接触了图像的处理,发现用OPencv处理确实比較方便.毕竟是非常多东西都封装好的.可是要研究里面的东西,还是比較麻烦的,首先,你得知道图片处理的一些知识,比方腐蚀,膨胀,仿射,透射等,还有非常多算法,傅里叶.积分,卷积,频谱,加权. ..,反正我看了半天,是云里雾里的.所以就想先就笼统的过一遍,以后遇到了再详细分析,比較这方面的基础没那么扎实. 先来记录下眼下学习到的一些知识. 首先是图像的灰度处理: CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE,这是最简单之间的办法,在加载图像时直接处…

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu…

#include "stdafx.h"//对一张图片进行二值化处理 IplImage *pSrclmg =NULL;//载入的图片IplImage *pDeclmg =NULL;//生成的图像 void onTrackerSlid(int thresth){ /*int i,j,k; //设置一个阈值,如果大于这个阈值就赋为255,小于这个阈值就赋为0 int height =pDeclmg->height; int width =pDeclmg->width; int s…

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest…

转载:http://www.chinasb.org/archives/2013/01/5053.shtml 1: package org.chinasb.client; 2: 3: import java.awt.Color; 4: import java.awt.image.BufferedImage; 5: import java.io.File; 6: import java.io.IOException; 7: 8: import javax.imageio.ImageIO; 9: 10…

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( …

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中…