转自知乎和百度百科:从零开始学后期  (色温的奥秘) 文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆? 文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答             百科定义: 色温是表示光线中包含颜色成分的一个计量单位.从理论上讲,色温是指绝对黑体从绝对零度(一273℃)开始加温后所呈现的颜色.黑体在受热后．逐渐由黑变红,转黄,发白,最后发出蓝色光.当加热到一定的温度．黑体发出的光所含的光谱成分．就称为这一温度下的色温,计量单位为"K"…

https://blog.csdn.net/keen_zuxwang/article/details/78363464 demo: http://download.csdn.net/download/keen_zuxwang/10041423 1.创建顶点位置.纹理数组 2.创建.编译.加载shader程序,获得shader中各变量的句柄(如获取纹理采样sampler2D变量的句柄) 3.程序通过program给shader传递各参量,如:顶点位置.纹理坐标,激活.绑定纹理,传递模型/视图/投影…

  转自知乎和百度百科:从零开始学后期             文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆?    文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答     太强大了,又非常地接地气,赞一个              单独链接:干货|如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) 冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比.红.橙.黄使人感觉温暖;蓝.蓝绿.蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

struct 结构体名{   成员列表:   ..... }结构体变量: 结构体类型变量的定义 结构体类型变量的定义与其它类型的变量的定义是一样的,但由于结构体类型需要针对问题事先自行定义,所以结构体类型变量的定义形式就增加了灵活性,共计有三种形式,分别介绍如下: 1) 先定义结构体类型,再定义结构体类型变量:struct stu / *定义学生结构体类型* /{     char name[20]; / * 学生姓名* /     char sex; / * 性别* /     long nu…

那么先写一下 集合 . 集合和数组很相似,数组里的类型是必须同一类型,固定长度.然而集合里的可以是不同类型,不固定长度的.所以集合运用的灵活度要更高一些. 要使用集合,必须先引用命名空间:using System.Collections; collection 是集合   Generic 是泛型: 就是在窗口最上面的命名空间里. 直接打上就行. 然后就可以直接用集合了. 引用之后需要先定义一个集合.就类似于一个定义一个变量的意思. 定义集合可以用 ArrayList arr = new Arra…

CNN结构:图片风格分类效果已成.可以在色彩空间对图片风格进行分类,并进行目标分类. StyleAI构架:FasterRCnn + RandomTrees 为何不使用MaskRCNN? MaskRCNN-Windows-C++版本未翻译完成 结果分析: 一个检测框架+一个分类框架,主要作用在于特征提取.…

前言: 原文链接:基于CNN的目标检测发展过程       文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 参考文章:图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测. DPM方法为08年提出的一种可进行级…

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下…

导言:    自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军,卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心.    在这几年,研究人员从提升特征提取能力,改进回传梯度更新效果,缩短训练时间,可视化内部结构,减少网络参数量,模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面,对卷积神经网络的结构有了较大的改进,逐渐研究出了AlexNet.ZFNet.VGG.NIN.GoogLeNet和Inception系列.ResNet.WRN和DenseNet等一系列经典模型,MobileNet…