非极大值抑制可看成一种局部极大值搜索,这里的局部极大值要比他的邻域值都要大.这里的邻域表示有两个参数:维度和n-邻域.维度有1-D,2-D,3-D...:至于n值根据具体情况设置.举个例子:一维的情况,某个像素点左右各n个邻域点(加上该像素点,邻域区域共有2n+1个像素):二维的情况以当前像素为中心以n为半径向周围辐射到的区域均是邻域.具体讲几个算法实例可能有助于我们对算法的理解:1.一维三邻域算法算法伪代码如下:1 i ← 1;2 while i + 1 < W do3     if I[i]…

\(Maximum\) \(Minimum\) \(identity\)学习笔记 比较好玩的一个科技.具体来说就是\(max(a,b)=a+b-min(a,b)\),这个式子是比较显然的,但是这个可以扩展到更多数字,比如说\(max(a,b,c)=a+b+c-min(a,b)-min(a,c)-min(b,c)+min(a,b,c)\),其实就是容斥一下.这个东西的用处就是直接求\(max\)比较难求,转化成求\(min\). 例题\(1\): \(bzoj\) \(4036\). 首先根据\(…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直…

1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置.目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目标检测比图像分类算法更复杂.图像分类算法只租要判断图像中是否存在指定目标,不需要给出目标的具体位置:而目标检测算法不仅需要判断图像中是否存在指定类别的目标,还要给出目标的具体位置 因此目标检测算法实际…

锁机制学习笔记 目录: CAS的意义 锁的一些基本原理 ReentrantLock的相关代码结构 两个重要的状态 I.AQS的state(int类型,32位) II.Node的waitStatus 获取锁(AQS)的流程 I.获取锁总操作 II.tryAcquire(尝试获取锁) III.添加到等待队列 IIII.自旋请求锁 IIIII.释放锁 JUC的并发包功能强大,但也不容易理解,大神果然是用来膜拜的.经过一段时间的研究和理解,我把自己所了解的关于JUC中锁的相关知识整理下来,一方面给自己做…

Rest API 开发 学习笔记 概述 REST 从资源的角度来观察整个网络,分布在各处的资源由URI确定,而客户端的应用通过URI来获取资源的表示方式.获得这些表徵致使这些应用程序转变了其状态.随着不断获取资源的表示方式,客户端应用不断地在转变着其状态,所谓表述性状态转移(Representational State Transfer). 这一观点不是凭空臆造的,而是通过观察当前Web互联网的运作方式而抽象出来的.Roy Fielding 认为, “设计良好的网络应用表现为一系列的网页,这些网…

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第10章课程讲义下载(PDF) Summary Definition If $[A]$ is a $n\times n$ matrix, then $[X]\neq \vec0$ is an eigenvector of $[A]$ if $$[A][X] = \…

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第9章课程讲义下载(PDF) Summary Ill-conditional system A system of equations is considered to be ill-conditioned if a small change in the coe…

“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第2章课程讲义下载(PDF) Summary Vector A vector is a collection of numbers in a definite order. If it is a collection of $n$ numbers, it is c…

本文将介绍CRM的三个内容追踪.监控及性能优化.追踪是CRM里一个很有用的功能,它能为我们的CRM调试或解决错误.警告提供有价值的信息:我们可以用window的性能监控工具来了解CRM的性能状况:最后就是对CRM及其DB进行性能调整以让CRM达到最佳状态.   一.追踪 有二种追踪方式,一种是部署级,这种方式追踪所有的CRM 服务器上的角色.服务,默认情况,log文件在C:\crmdrop\logs:另一种是服务器级追踪,这种方式只追踪当前机器上运行的服务器角色.服务.默认情况,log文件在C:…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

phalcon(费尔康)框架学习笔记 http://www.qixing318.com/article/phalcon-framework-to-study-notes.html 目录结构   phalcon(费尔康)框架学习笔记 以实例程序invo为例(invo程序放在网站根目录下的invo文件夹里,推荐php版本>=5.4) 环境不支持伪静态网址时的配置 第一步: 在app\config\config.ini文件中的[application]节点内修改baseUri参数值为/invo/ind…

这是六个人的故事,从不服输而又有强烈控制欲的monica,未经世事的千金大小姐rachel,正直又专情的ross,幽默风趣的chandle,古怪迷人的phoebe,花心天真的joey——六个好友之间的情路坎坷,事业成败和生活中的喜怒哀乐,无时无刻不牵动着彼此的心,而正是正平凡的点点滴滴,却成为最令人感动与留恋的东西. 人物:1.瑞秋•格林(RACHEL GREENE)由珍妮佛•安妮斯顿(Jennifer Aniston)扮演 瑞秋是莫妮卡的高中同学,在与牙医未婚夫的婚礼上脱逃至莫妮卡处. 2.罗…

批处理是使GPU进行高效绘制的一种技术手段,也是整个渲染流程中最核心的技术,到目前为止我们并没有使用到这种技术手段,下面我们看看我们现在的渲染机制. 先想一想我们最开始是怎么向GPU绘制一幅图像的,可以回头查看Stage3D学习笔记(五):通过矩阵操作纹理这篇文章: 绘制流程: 我们创建了两个矩阵,一个正交矩阵一个模型矩阵: 清除3D图像: 我们创建了顶点缓冲对象和索引缓冲对象比上传数据到GPU,我们编写了四个顶点数据表示图像的四个顶点,以及使用索引数据指示了这四个顶点数据要绘制的两个三角形(S…

  TCP/IP详解学习笔记(1)-基本概念 为什么会有TCP/IP协议 在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别.就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样.计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用.只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力.于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起. 但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同的两个人互相见了面,完全不能交流信息.因而他们需要…

Java学习笔记4 1. JDK.JRE和JVM分别是什么,区别是什么? 答: ①.JDK 是整个Java的核心,包括了Java运行环境.Java工具和Java基础类库. ②.JRE(Java Runtime Environment,Java运行环境),运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库. ③.JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种…

原文:Windows phone 8 学习笔记(6) 多任务 Windows phone 8 是一个单任务操作系统,任何时候都只有一个应用处于活跃状态,这里的多任务是指对后台任务的支持.本节我们先讲讲应用程序的运行状态,然后看看支持的后台任务,包括:后台代理.后台音频.后台文件传输.后台辅助线程等. 快速导航:     一.应用的状态     二.后台代理     三.后台音频     四.后台文件传输     五.后台辅助线程 一.应用的状态 1)应用的运行状态 我们通过图解来分析应用的运行状…

0.前言     去年(2013年)的整理了LwIP相关代码,并在STM32上"裸奔"成功.一直没有时间深入整理,在这里借博文整理总结.LwIP的移植过程细节很多,博文也不可能一一详细解释个别部分仅仅能点到为止.     [本文要点]     [1]不带操作系统的LwIP移植,LwIP版本号为1.4.1.     [2]MCU为STM32F103VE,网卡为ENC28J60.     [3]移植过程重点描写叙述ethernetif.c和LwIP宏配置等.     [4]一个简单的TCP…

Lua本学习笔记功能 1.  函数返回 指定任务的主要功能是完成,在这种情况下,函数被用作调用语句.函数可以计算并返回值,在这种情况下,作为分配值表达式语句使用. 语法: funcationfunc_name(arguments-list) Statements-list end 调用函数的时候,假设參数列表为空,必须使用()表示是函数调用. Print(8*9,9/8) a = math.sin(3) +math.cos(10) print(os.date()) 上述规则有一个例外.当函数仅仅…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

学习笔记<简明python教程> 体会:言简意赅,很适合新手入门 2018年3月14日21:45:59 1.global 语句 在不使用 global 语句的情况下,不可能为一个定义于函数之外的变量赋值: 如果外面存在全局变量,则将全局变量作用域拿过来: 如果外面不存在这个全局变量,则认为是创建一个全局变量: 适用于整型,字符串,但字典 列表 类,不适用,局部可以修改全局 x = 50 def func(): global x print('x is', x) x = 2 print('Cha…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

路径规划问题是机器人学研究的一个重要领域,它是指给定操作环境以及起始和目标的位置姿态,要求选择一条从起始点到目标点的路径,使运动物体(移动机器人或机械臂)能安全.无碰撞地通过所有的障碍物而达到目标位置.路径规划从研究对象上可分为关节式机械臂和移动机器人.一般来讲前者具有更多的自由度,而后者的作业范围要更大一些,这两类对象具有不同的特点,因此在研究方法上略有不同.在V-rep学习笔记:机器人路径规划1中主要讲的是移动机器人的路径规划,接下来我们研究一下在VREP中如何实现机械臂的运动规划. 如果不…

Torque or force mode When the joint motor is enabled and the control loop is disabled, then the joint will try to reach the desired target velocity given the maximum torque/force it is capable to deliver. When that maximum torque/force is very high,…