图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

理解SIFT.tab{font-size:12px; margin-bottom: 10px;}.tab a{cursor:pointer;cursor:pointer;display:inline-block;margin-right:10px;color:#000}#tab-html{color:#ccc}.content-container .content-html{visibility: hidden;}.content-container.html .content-markdown

一.介绍 Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上.考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化.当然

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6))  np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.i

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强

(文章还剩实践部分没写,答辩过后补上...) JPEG文件在当下数字化生活中是无处不在的,但是在熟悉的JPEG面纱背后,隐藏着一些算法,它们去除了人类眼中无法察觉到的细节.这产生了最高的视觉质量与最小的文件大小.让我们来看看这一算法. 引言 我们发送图片给朋友的时候,并不需要担心哪个设备或者浏览器或者操作系统的兼容性,我们只是把图片"发出去".但是就像网络传输一样,只是传输却没有其他的措施会造成兼容性极差,所以需要一种协议或者一种标准.于是一组人在1992年创建了JPEG,一种数字图像

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩,CNN直接利用图像像素信息作为输入,最大程度上保留了输入图像的所有信息,通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象,模型输出直接是图像识别的结果.这种基于”输入-输出”直接端到端的学习方法取得了非常好的效果,得到了广泛的应用. 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层

如果Pandas只是能把一些数据变成 dataframe 这样优美的格式,那么Pandas绝不会成为叱咤风云的数据分析中心组件.因为在数据分析过程中,描述数据是通过一些列的统计指标实现的,分析结果也需要由具体的分组行为,对各组横向纵向对比. GroupBy 就是这样的一个有力武器.事实上,SQL语言在Pandas出现的几十年前就成为了高级数据分析人员的标准工具,很大一部分原因正是因为它有标准的SELECT xx FROM xx WHERE condition GROUP BY xx HAVING

目录 1. 相关工作 2. Residual Attention Network 2.1 Attention残差学习 2.2 自上而下和自下而上 2.3 正则化Attention 最近看了些关于attention的文章.Attention是比较好理解的人类视觉机制,但怎么用在计算机问题上并不简单. 实际上15年之前就已经有人将attention用于视觉任务,但为什么17年最简单的SENet取得了空前的成功?其中一个原因是,前人的工作大多考虑空间上的(spatial)注意力,而SENet另辟蹊径,

目录 故事 网络设计 网络前端 升采样中的平移-均值化 网络度量 训练 发表于2017年CVPR. 目标:JPEG图像去压缩失真. 主要内容: 同时使用感知损失.对抗损失和JPEG损失(已知量化间隔,惩罚落在间隔外的值),让恢复图像主客观质量都更好. 对像素进行平移-均值化处理,进一步抑制块效应. 亮点:解释了one-to-many的合理性:由于图像恢复是欠定问题,因此理应有多张潜在的高质量图像 可供选择.但是最终没有体现one-to-many啊摔!而是加权组合了这三个损失函数,没有多输出. 评

周期由高频率转向低频率称为降采样:例如5分钟股票交易数据转换为日交易数据 相反,周期也可以由低频转向高频称为升采样 其他重采样:例如每周三(W-WED)转换为每周五(W-FRI) import pandas as pd import numpy as np # 创建一个时间戳序列 s = pd.Series(np.random.randn(5), index=pd.date_range('2016-04-01',periods=5,freq='M')) # 注意它给的起始时间,与输出的时间对比,

目录 Pandas 时间序列处理 1 Python 的日期和时间处理 1.1 常用模块 1.2 字符串和 datetime 转换 2 Pandas 的时间处理及操作 2.1 创建与基础操作 2.2 时间数据重采样 2.3 滑动窗口 Pandas 时间序列处理 1 Python 的日期和时间处理 1.1 常用模块 datetime time calendar datetime,以毫秒形式存储日期和时间 datime.timedelta,表示两个 datetime 对象的时间差 datetime 模

1.时间戳Timestamp() 参数可以为各种形式的时间,Timestamp()会将其转换为时间. time1 = pd.Timestamp('2019/7/13') time2 = pd.Timestamp('13/7/2019 13:05') time3 - pd.Timestamp('2019-7-13') time4 = pd.Timestamp('2019 7 13 13:05') time5 = pd.Timestamp('2019 July 13 13') time6 = pd.

Darknet_Yolov3模型搭建 YOLO(You only look once)是目前流行的目标检测模型之一,目前最新已经发展到V3版本了,在业界的应用也很广泛.YOLO的特点就是"快",但由于YOLO对每个网格只预测一个物体,就容易造成漏检,对物体的尺度相对比较敏感,对于尺度变化较大的物体泛化能力较差.YOLO的基本原理是:首先对输入图像划分成7x7的网格,对每个网格预测2个边框,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后再使用边框合并的方式去除冗余窗口,得出检测结果,如下图

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用

1. Semantic Segmentation 把每个像素分类到某个语义. 为了减少运算量,会先降采样再升采样.降采样一般用池化层,升采样有各种"Unpooling"."Transpose Convolution"(文献中也叫"Upconvolution"之类的其他名字). 这个问题的训练数据的获得非常昂贵,因为需要一个像素一个像素的贴标签. 2. Classification + Localizatoin 一般用同一个网络,一方面得出分类,一

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52209377 其它时间序列处理相关的包 [P4J 0.6: Periodic light curve analysis tools based on Information Theory] [p4j github] pandas时序数据文件读取 dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')data = pd.read_c