opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in…

一.引言 本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅. 为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述. 高动态范围图像(High-Dynamic Range,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环境中的视觉效果. 现实真正存在的亮度差,即最亮的物体亮度,和最小的物体亮度之比为108,…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一…

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…

弹簧质点模型的求解方法包括显式欧拉积分和隐式欧拉积分等方法,其中显式欧拉积分求解快速,但积分步长小,两个可视帧之间需要多次积分,而隐式欧拉积分则需要求解线性方程组,但其稳定性好,能够取较大的积分步长.[Liu et al. 2007]文章提出了一种弹簧质点模型的求解方法,它将隐式欧拉积分方法转变为求解最优化问题,并采用迭代分步优化的方法来达到最优解.相比隐式欧拉积分,该方法计算快速,并且精度在可接受范围内. 弹簧质点模型的隐式表达方式如下: (1) (2) 其中:qn和vn分别代表tn时刻质点的…

XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N…

This article is from blog of Amazon CTO Werner Vogels. -------------------- Today is a very exciting day as we release Amazon DynamoDB, a fast, highly reliable and cost-effective NoSQL database service designed for internet scale applications. Dynamo…

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <vector> using namespace cv; void main() { Mat image; image = imread("d:\\p.jpg"); // vector of…

We know that Web services use the TCP protocol at the transport layer. Standard TCP protocol to three-way handshake (three-way handshaking), the server can respond to the client's request to send data. If the three-way handshake phase, the client can…

How fast is Redis? Redis includes the redis-benchmark utility that simulates running commands done by N clients at the same time sending M total queries (it is similar to the Apache's ab utility). Below you'll find the full output of a benchmark exec…

PS:最近这两天发现了Fast Json 感觉实在是强大.. 学习内容: 1.什么是Fast Json 2.如何使用Fast Json 3.Fast Json的相关原理 4.Fast Json的优势,以及为什么推荐使用Fast Json 1.Fast Json的相关介绍   说道Json想必我们都不陌生,数据传输的两种形式之一,另一种就是我们的xml了.不过现在更多的还是使用基于Json的格式来进行数据传输,Java的api接口为我们提供了相关的api接口用于对Json数据进行处理,如何将数据打…

有一个应用truncate表等待了一晚上,一个定时任务,跑了几年了,今天早上来发现昨晚没有执行完成,hang住了,查询发现等待事件 fast object reuse. 10.2.0.4的库 Bug 7385253 - Slow Truncate / DBWR uses high CPU / CKPT blocks on RO enqueue (文档 ID 7385253.8) Bug 9761199 - PMON hang on 'enq: ro - fast object reuse' (文…

本文转自:https://www.pronopcommerce.com/using-entity-framework-ef-code-first-migrations-in-nopcommerce-for-fast-customizations Using Entity Framework (EF) Code-First Migrations in nopCommerce for Fast Customizations By Woon Cherk Lam | Wednesday, Decembe…

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei…

目录 . Linux inode简介 . Fast Directory Travel Method 1. Linux inode简介 0x1: 磁盘分割原理 字节 -> 扇区(sector)(每个扇区存储512字节) -> 块(block)(最常见的是4KB,即8个连续的sector组成一个block) . 磁盘的最小存储单位是"扇区" . 文件存储的最小单位是"块" 0x2: Linux EX2 filesystem 当一个partition(分区)被…

Repodata is over 2 weeks old. Install yum-cron? Or run: yum makecache fast的解决方法: 在命令行输入:yum clean all http://blog.andrewpike.co.uk/repodata-is-over-2-weeks-old/…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4965 2014 Multi-University Training Contest 9 1006 Fast Matrix Calculation Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 238    Accepted Submission(…

Git 很是强大,在体验过rebase的华丽之后,再次发现之前在TFS上遇到的问题一下都有解了.但也印证了Git深入并非易事.这篇就谈下一个容易迷糊的概念:Fast forward. Fast-Forward 当前分支合并到另一分支时,如果没有分歧解决,就会直接移动文件指针.这个过程叫做fastforward. 举例来说,开发一直在master分支进行,但忽然有一个新的想法,于是新建了一个develop的分支,并在其上进行一系列提交,完成时,回到 master分支,此时,master分支在创建d…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

http://stascorp.com/load/1-1-0-58 Fast RDP Brute dservers.ru/wp-content/uploads/2013/11/frdpb2.zip…

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化…

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

Kaiju: Fast and sensitive taxonomic classification for  metagenomics   问题描述:However, nucleotide comparison using a fixed k-mer length often lacks the sensitivity to overcome the evolutionary distance between sampled species and genomes in the referen…

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

source: http://rostislav-matl.blogspot.com/2011/08/fast-inserts-to-postgresql-with-jdbc.html Thanks ! Fast Inserts to PostgreSQL with JDBC and COPY FROM Labels: batches, copy from, inserts, java, jdbc I was reading some materials on how to make datab…

. . . . . LZ 今天在写一个 Socket 程序的时候使用 malloc(3) 在堆上动态分配了一个结构体的空间,在使用完之后用 free(3) 函数释放空间的时候报 invalid next size 这样的一个错误,经过了两个小时的调试,最后发现是因为粗心越界导致的. LZ 把这个错误缩减为一个最简单的模型发布出来: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main (v…

如果问我工作十多年后相比刚毕业参加的时候,学到了哪些重要的经验,那么"Make it work, make it right, make it fast"一定是其中最重要的经验之一.第一次听到这句话是从以前老板 @沈嵘 那里,然后发现是来源自大牛 Kent Beck <Make It Work Make It Right Make It Fast>.这是软件项目开发的一条经典原则,实际上不限于软件开发领域,它把一个项目分成三个阶段,每个阶段有不同的侧重. Make it w…

题目大意 某人在打字机上打一个字符串,给出了他打每个字符出错的概率 q[i]. 打一个字符需要单位1的时间,删除一个字符也需要单位1的时间.在任意时刻,他可以花 t 的时间检查整个打出来的字符串,并且从当前光标删除到第一个出错的位置(留下的字符串要么为空,要么每个字符都是对的).问你,他正确的打完该字符串最少需要花费的时间的期望值是多少 字符串的长度小于等于3000 题意有点绕,具体可以看看原题是怎么描述的 做法分析 首先确定这是一个概率DP的问题. 定义状态 f[i] 表示正确的打完前 i 个…

一.问题的提出 1.有一个无线路由器,型号:Fast 迅捷网络 无线路由器FW323 2.有三个网络层级,第一级,用一个路由器A负责对接互联网,内网IP段为192.168.1.*,网关设置192.168.1.1 第二级,用一个路由器B负责对接路由器A,由路由器A给路由器B自动分配IP地址,路由器B内网IP段为192.168.2.*,网关设置192.168.1.1 第三级,用一个路由器C(型号:Fast 迅捷网络 无线路由器FW323)负责对接路由器B,由路由器B给路由器C自动分配IP地址,路由器…