原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth…

Techme INC创始人兼董事长MADELEINE VAUGHAN表示:在运动结束后,肌肉纤维因为细微损伤造成酸痛情形,即是延迟性肌肉酸痛-DOMS.这类酸痛发生时,需要适度的恢复,避免造成肌肉拉伤,一旦出现肌肉劳损,需要3到6个月的时间来调理,之前锻炼的结果就白费了. 因此,对于运动爱好者来说,缓解延迟性肌肉酸痛的症状,缩短恢复时间是极其重要的.特别是对于专业运动员来说,这类的肌肉拉伤显得格外需要重视.据媒体报道,美国圣弗朗西斯科四十九人队以红光与近红外光疗法来加速专业运动员的肌肉恢复. 报…

本文是Image Smoothing via L0 Gradient Minimization一文的笔记.L0 Gradient Smoothing的formulation与TV和WLS等基于变分的模型很相似,所以本文重在推导.读者需注意,本文采用的符号标记与原论文不同,笔者觉得本文采用的符号标记表达力更强些,且不容易产生歧义.本文重写了原论文中的问题描述,推导了原论文中的公式(8),笔者还推导了一个新的向量形式的Solver,并编码验证了该Solver的正确性(遗憾的是,效率不及原作者用FFT…

1. ret, dst = cv2.thresh(src, thresh, maxval, type) 参数说明, src表示输入的图片, thresh表示阈值, maxval表示最大值, type表示阈值的类型 2. type的类型 1.cv2.THRESH_BINARY   表示阈值的二值化操作,大于阈值使用maxval表示,小于阈值使用0表示 2. cv2.THRESH_BINARY_INV  表示阈值的二值化翻转操作,大于阈值的使用0表示,小于阈值的使用最大值表示 3. cv2.THRE…

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高…

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 博客的学习笔记,对一些要点进行摘录.规则化也有其他名称,比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项:还有现在比较多的正则化. -------------------------------------------- 一.正则化背景 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训…

一.范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质,满足正定,齐次,三角不等式的关系就称作范数. 一般分为L0.L1.L2与L_infinity范数. 二.范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据. . 因为参数太多,会导致我们的模型复杂度上升…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…