多视觉任务的全能: HRNet HRNet是微软亚洲研究院的王井东老师领导的团队完成的,打通图像分类.图像分割.目标检测.人脸对齐.姿态识别.风格迁移.Image Inpainting.超分.optical flow.Depth estimation.边缘检测等网络结构. 王老师在ValseWebinar<物体和关键点检测>中亲自讲解了HRNet,讲解地非常透彻.以下文章主要参考了王老师在演讲中的解读,配合论文+代码部分,来为各位读者介绍这个全能的Backbone-HRNet. 1. 引入 网…

深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子 阅读数 10564  收藏 更多 分类专栏: 算法学习 增量学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L…

前面的话   CSS视觉格式化这个词可能比较陌生,但说起盒模型可能就恍然大悟了.实际上,盒模型只是CSS视觉格式化的一部分.视觉格式化分为块级和行内两种处理方式.理解视觉格式化,可以确定得到的效果是应该显示的正确效果,还是浏览器兼容性的bug.下面将详细介绍CSS视觉格式化 术语解释   了解CSS视觉格式化之前要先了解一些基本术语.而下面所有的术语中,最重要的就是基本框和包含块 [基本框]   CSS假定每个元素都会生成一个或多个矩形框,这称为元素框.各元素框中心有一个内容区(content…

CSS 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制.他有一套既定的规则(也就是W3C规范),规定了浏览器该怎么处理每一个盒子.以下内容翻译自W3C官方文档,其中加上了自己的一些理解.相关链接:https://www.w3.org/TR/CSS2/visuren.html#block-boxes. 1.可替换元素(Replaced element) 下面的一段话引自MDN: 典型的可替换元素有 <img>. <object&g…

[20160105更新:可以用iPhone6分辨率为视觉稿尺寸啦] 又是一年的520网络情人节,深圳这边却下了大雨,这雨只能是单身汉的泪,而对于我来说这一天具有特别的意义,一来怀念父亲,二来对我这种结婚人士来说还可勉强表达对老婆的爱,so,本文的图片宽均以520像素来设计. 回到主题,在微信朋友圈经常看到的H5页面(滑屏页面),除了炫酷的动画效果之外,细心的你会发现有些H5页面在不同的移动设备上适配效果良好,页面的元素适配你的设备屏幕,并且展示完整的信息,如下图,页面在iPhone 6和iPho…

在网上找到一些资料参考,然后写写自己的想法. 这里感谢MOMO等大神. 我们用玩家检测怪物的方法来测,这样比较试用与弱联网游戏,每次在同步玩家的时候来判断玩家与怪物的位置. 这里给出两个处理方式: 1.碰撞器R范围检测. 2.地图分块范围检测. 这两种处理方式适用于不同的游戏. 再讲解这两种方式之前,我们先了解一下一个核心问题,怪物在玩家R半径内时怎么判断怪物是否在玩家视觉范围内. 如下图 在图中, 玩家的位置与怪物的位置会成一个向量.设为V1 怪物的朝向也是一个向量.设为V2 如果怪物能看到6…

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学…

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈…

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q…

#几句代码完成tableView滚动的视觉差 - 效果图 (失帧严重) - ###补录一张好一点的效果图![效果图.gif](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1429890-160c57b488c1c694.gif?imag…