灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1902.05093 github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法.全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割.目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inference操作.…

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了…

作者: 沈慧 目前,许多WEB应用通过广告而维持生计,从在线广告中获益最多的是搜索应用,“adwords”模型就是一种用于搜索查询和广告匹配的模型.这一章介绍了在线广告的相关问题.在线算法.Adwords实现和问题等,具体框架如下图1所示. 图1  Web广告主要框架图 一.在线广告相关问题 1.当前WEB广告机会:网站上的展示广告.在线上商店自主选择的广告.搜索广告. 2.直投广告,通过应答查询词项时展示或者通过查询者查询广告具体参数来查询.采用“最近最优”策略,并度量广告的吸引力. 3.定向…

1.压缩文件案的用途与技术     a.用途,简单来说,就是节约磁盘空间.如果从传输角度讲,占用宽带也会小很多(Apache就有自动压缩的功能,节省宽带资源,提升网站的输出能力)     b.压缩技术,总体来讲有两个方案,第一个:填充法,比如数字1,在机器码中是 00000001 前面几位都是空的,所谓填充法就是用一些特别的方法把这些空的都利用起来,从而达到,降低占用的磁盘空间.             第二种是,统计重复记录,举例来讲,我的数据中有100个1(11111.....),压缩技术就…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1810.08425 github:https://github.com/KimSoybean/ScratchDet 摘要 当前较为流行的检测算法是在经典的大规模分类的数据集上进行微调,但这样做会存在两个问题: (1)分类任务与检测任务二者之间对位置的敏感性差异较大,进而造成了优化目标之间存在偏差. (2)目标检测的结构受制于分类模型,进而造成对模型修改上的不便. 为了应对上面的这两个问题,从头重新训练检测器是一种可行的方法.但这种方法又存在…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段的方法要更简单快速,但是准确率会有所损失.在进行训练时,前景与背景二者之间较大的类别不平衡是产生上述问题的原因.针对上述问题,本文对常规的损失函数进行修改,降低易分类样本产生的损失的贡献度.本文…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

15  SOA管理 15.1 管理指的是实现一个制约和平衡的一致过程,以确保得到期望的结果. 15.2 管理被广泛应用于人工流程和软件流程中,一旦管理失败,后果会非常严重. 15.3 SOA管理的首要原则是信任. 15.4 “管理”一词来源于拉丁语的“操纵”. 15.5 管理是由企业所有的政策和流程,以及执行政策和流程的程序而构成的. 15.6 试问题 企业的核心价值观是什么.? 企业如何处理和客户的关系? 公司如何处理和合作伙伴的关系? 公司如何确保公平地对待股东? 如何组织整个企业,使每个员…

在边缘检测算法中Canny颇为经典,我们就来做一下测试,并且顺便实现图像的尺寸放缩. 实现功能: 直接执行程序得到结果如下:将载入图像显示在窗口in内,同时进行图像两次缩小一半操作将结果显示到i1,i2窗口内,Canny边缘提取结果显示在i3. 函数精析: void cvPyrDown(const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 ) 使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样 dst:输出指定尺寸图像,跟原图像同类型 首先…

HTTP通信是由TCP/IP承载的,HTTP紧挨着TCP,位于其上层,所以HTTP事务的性能很大程度上取决于底层TCP通道的性能. HTTP事务的时延 如图: HTTP事务的时延有以下几种主要原因. (1)客户端首先需要根据URI确定Web服务器的IP地址和端口号.如果最近没有对URI中的主机名进行访问,通过DNS解析系统将URI中的主机名转换成一个IP地址可能要花费数十秒的时间. (2)接下来,客户端会向服务器发送一条TCP连接请求,并等待服务器回送一个请求接受应答.每条新的TCP连接都会有连…

今天主要讲一下werkzeug中的routing模块.这个模块是werkzeug中的重点模块,Flask中的路由相关的操作使用的都是这个模块 routing模块的用法 在讲解模块的源码之前,先讲讲这个模块怎么用. 创建Map()对象: >>> m = Map([ ... # Static URLs ... Rule('/', endpoint='static/index'), ... Rule('/about', endpoint='static/about'), ... Rule('/…

nginx指定文件路径有两种方式root和alias,这两者的用法区别,使用方法总结了下,方便大家在应用过程中,快速响应.root与alias主要区别在于nginx如何解释location后面的uri,这会使两者分别以不同的方式将请求映射到服务器文件上. [root]语法:root path默认值:root html配置段:http.server.location.if [alias]语法:alias path配置段:location 实例: 如果一个请求的URI是/weblogs/httplo…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf github:https://github.com/generalized-iou 摘要 在目标检测的评测体系中,IoU是最流行的评价准则.然而,在对边界框的参数进行优化时,常用到距离损失,而按照IOU的标准则是取其最大值,二者之间是有一定差别的.对一个标准进行优化的目标函数是其标准本身.比如,对于2D的坐标对齐的边界框,可以直接使用IoU作为回归损失.然而,该方法存在一个弊端,就是当两个边界框不发生重叠时,Io…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行评估,将网络中的深度增加至16至19层,可以有效改进分类效果. 介绍 卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨大成功的原因主要有,(1)大规模的图像数据,像ImageNet(2)高性能的计算资源(G…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性.但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个…

多索引多type搜索 分页搜索 每页5条 查询一到3页数据 第一页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=0 第二页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=5 第三页:http://127.0.0.1:9200/blogs2/product/_search?size=5&from=10 size参数为每页显示数量 from为跳过前面…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

接着Mina源码阅读笔记(四)-Mina的连接IoConnector1,,我们继续: AbstractIoAcceptor: 001 package org.apache.mina.core.rewrite.service; 002   003 import java.io.IOException; 004 import java.net.SocketAddress; 005 import java.util.ArrayList; 006 import java.util.Collections…

Kafka 第三章,第四章阅读笔记 Kafka 发送消息有三种方式:不关心结果的,同步方式,异步方式. Kafka 的异常主要有两类:一种是可重试异常,一种是无需重试异常. 生产者的配置: acks 越大,越不容易丢失消息,但是吞吐量下降. buffer.memory,设置不当会导致阻塞或者抛出异常. compression.type snappy和gzip, lz4. retries 重试次数, 如果要保证消息的顺序,必须保证max.in.flight.requests.per.connect…

阅读笔记 初始化 变量定义指定了变量的类型和标识符,也可以为对象提供初始值.定义时指定了初始值的对象被称为是 已初始化的.C++ 支持两种初始化变量的形式:复制初始化和 直接初始化.复制初始化语法用等号(=),直接初始化则是把初始化式放在括号中:int ival(1024); // direct-initializationint ival = 1024; // copy-initialization使用 = 来初始化变量使得许多 C++ 编程新手感到迷惑,他们很容易把初始化当成是赋值的一种形式…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快,但在训练时存在以下几点不足,正负样本之间的巨大差距,同样,easy,hard样本的巨大差距.本文从梯度角度出发,指出了上面两个不足带来的影响.然后,作者进一步提出了梯度协调机制(GHM)用于避开上面的不足.GHM的思想可以嵌入到用于分类的交叉熵损失或者用于回归的Smooth-L1损失中,…

常言道:男人是视觉动物.我觉得不完全对,我的理解是范围再扩大点,不管男人女人都是视觉动物.某些场合(比如面试.初次见面等),别人没有那么多的闲暇时间听你诉说过往以塑立一个关于你的完整模型.所以,第一眼,先走外貌协会的路线,打量一番,再通过望闻问切等各种手段获取关于你的大量信息(如谈吐.举止等),以快速建立起对于你的认识. 待人接物如此,搞技术也不例外,起码我是这样的.把玩了一番Hadoop的MapReduce过程,单词计数.去重.单表关联等运行的时候控制台打印出各种我看懂看不懂的信息,有了这些视…

OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并…

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种…

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…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246 阅读笔记 1. normalization whiting - PCA 2. Internal Covariate Shift,简称 ICS. "源空间(source domain)和目标空间(target domain)的数据分布(distribution)不一致 ",covariate shift 就是分布不一致假设之下的一个分支问题,它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的,但是其边缘概率不同. 输入的数…