上一篇文章里,我们介绍了图像金字塔的基本原理,就是一种分层次的下采样.这篇文章里我们简单介绍一下图像金字塔的一种应用,image blending.利用图像金字塔做 image blending,可以让图像的连接处过渡非常自然,类似一种无缝连接.image blending 其实也是基于高斯金字塔和拉普拉斯金字塔实现的.利用一些事先定义好的mask.比如下面的代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 22 22:43…

作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 以前的CNNs都要求输入图像尺寸固定,这种硬性要求也许会降低识别任意尺寸图像的准确度.为避免这个问题,何凯明等人在该论文中提出了一种池化策略,"spatial pyramid pooling(SSP)",即空间金字塔池化.带有该池化层的网络被称为SPPnet,对任何尺寸的输入图像都能生成固定长度的特征表示.由此可见,理论上SPPnet可以改进所有基于CNN的图像分类等方法中…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…

目录 前言 变化情况介绍 总结 一.前言        之前版本是0.9或者0.10.1.0.10.2,最近发现更新成为1.0.0-2077839.1.0应该也能称之为正式版了吧.发现其中有很多变化,在这里为大家简单介绍. 二.变化情况介绍 2.1 数据导入变化        之前数据导入参数基本都要写在命令行,刚查看之前写的博客发现没有介绍数据导入的,只有一个老版的调用本地数据的,本文就在这里简单介绍Geotrellis的数据导入.        Geotrellis可以将数据(Tiff)从本…

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,…

Spatial Pyramid Matching 小结 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- SPM [1]全称是Spatial Pyramid Matching,出现的背景…

原题链接 B. Pyramid of Glasses Mary has just graduated from one well-known University and is now attending celebration party. Students like to dream of a beautiful life, so they used champagne glasses to construct a small pyramid. The height of the pyram…

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以…

We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one letter string, like `'Z'`. For every block of color `C` we place not in the bottom row, we are placing it on top of a left block of color `A` and right block of color `B`…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…