视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

推荐一个网站 http://objccn.io/ 我这两天才开始看 获益匪浅 看了第一篇文章 <更轻量的View Controllers>感觉写的不错 感觉作者 原文地址 http://objccn.io/issue-1-1/ 示例项目的代码有点旧 Xcode6运行出错 懒的理了 所以我大概模仿他写了一点测试代码 运行环境Xcode7/iOS9 轻量化ViewControllers 顾名思义 就是把ViewController的代码进行简化 让控制器更简单 更清晰 一.把DataSource和

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络.目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用.

伴随着互联网的发展,从桌面端走向Web端.移动端必然的趋势.互联网技术的兴起极大地改变了我们的娱乐.生活和生产方式.尤其是HTML5/WebGL技术的发展更是在各个行业内引起颠覆性的变化.随着WebGL标准被广泛接受,出现了许多基于HTML5的开源三维引擎,如threejs.scenejs等.尤其threejs使用非常广泛,一方面由于其使用门槛较低,另一方面是其支持若干种三维文件格式,如stl.obj.3ds.obj.dae.fbx等.对于中小规模的三维模型,使用threejs可以快速搭建一个基

界面轻量化: N:满足了用户更快速.更直接.更方便寻求自己所要信息的需求,不被复杂界面以及各种广告所困扰. A:我们将会用Bootstrap工具包开发前端界面,Bootstrap是基于jQuery框架开发的,它在jQuery框架的基础上进行了更为个性化和人性化的完善,形成一套自己独有的网站风格,并兼容大部分jQuery插件. B:界面的轻量化设计可以使界面中的信息传达更加准确直观,层次感和结构性更加分明. C:对于我们的竞争者QQ空间来说,我们省去了各种小游戏以及广告等,并且界面简单直观,层次感

一直以来,杂务缠身,博客都好久没有更新了,以后还是要继续坚持总结一下.希望能有时间坚持下去 :) 月初在国家会议中的智能展会上,我分享了毕加索公司近来的工作,即自行研发的轻量化转化云平台,以及以此为基础构建的BIMSOP协作云平台,有朋友提到ppt的地址没有记下来,于是在这里贴一下. http://docs.bimsop.com/bimsop-slides/index.html#1 另外也欢迎大家试用我们的BIMSOP协作云平台,并衷心希望大家给我们的提出意见建议.

1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空间. 后来闲来无事就换成了nodejs.不用安装任何插件,只需要手动创建三个小文件(总共才2KB),运行即可,速

1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空间. 后来闲来无事就换成了nodejs.不用安装任何插件,只需要手动创建三个小文件(总共才2KB),运行即可,速

出处:http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/p/4143996.html 1. 引言 前端程序猿主要关注的是页面,你可能根本就用不到.net,java,php等后台语言. 但是你制作出来的网页总要运行.总要测试吧?——那就免不了用到http server.我先前都是用visual studio的,虽然很好用,功能很强大,但是我就开发一个html.javascript.css,干嘛用这种傻大本粗的东西.打开一次特别慢,占内存特别厉害,安装时C盘占去好几个G的空

### instanced rendering. send shared data to gpu just once mesh, texture, leaves push every instance’s unique data position, color, scale With a single draw call, an entire forest grows. unity3d Using instances of a prefab automatically are using the

写在前面 近期沉迷Atom的颜值无法自拔,在github的光环下,Atom凭借自身良好的素质,获得了大量开发者的青睐.随之而来的就是丰富的插件库,在插件帮助下,它对各种编程语言都有相当好的支持.对与一个(伪)ACM选手来说,Atom没有自带的C/C++编译功能可以说是相当大的遗憾了.但是最后我还是选择向颜值低头,没有自带编译环境,那就创造编译环境. 如果安装过程中遇到下载缓慢之类的问题的话,你的网络可能魔法和更多的科学. 关于轻量化,我的理解是相对于vs这类大型IDE来说的,可以快速启动并开始使

操作系统AliOS Lite Chaos 12-21 11:03 在 12 月 20 日的云栖大会北京峰会上,阿里宣布即将开源 AliOS Lite,此前面向 IoT 领域的轻量级物联网嵌入式操作系统 AliOS Things 已经于 10 月 20 日宣布开源. 作为面向 IoT 领域的轻量化操作系统,AliOS Lite 支持更多任务处理,支持语音交互.视觉计算等智能处理,适用于 CPU 性能和内存需求较低(最低可支持 256MB)的 IoT 设备,例如智能音箱.智能手表.智能摄像头等. A

原创作者:flowell,转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/flowell/p/10839433.html 在IFC标准中,由IfcRepresentationMap支持图元的复用.IfcRepresentationMap包含一个或多个IfcMappedItem,IfcShapeRepresentation可以应用笛卡尔变换算子将自身(ShapeRepresentation)变换到另一个本地坐标系,这个变换算子包含在IfcMappedItem中.IfcMappedI

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接

近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception. SqueezeNet https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf MobileNet https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Xception https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf ShuffleNet https://arxiv.org/pdf/1707.0

http://www.cocoachina.com/ios/20151117/14167.html 简介 在iOS工程中,AppDelegate往往会有上千行,甚至几千行,这样就会给维护AppDelegate带来诸多麻烦.比方说,老板想在出现HomeViewController之前弹出广告并停顿几秒,这样你就要加入插入广告的逻辑:又比方说,老板想在开始做个请求,判断某个开关是否打开.这样就会在AppDelegate中插入很多相关的不相关的代码. 在AppDelegate中,- (BOOL)app

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw

0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

导言 新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的"网络计算方式"(尤其针对卷积方式),从而不损失网络性能的前提下,减少网络计算的参数.本文主要介绍其中的一种--MobileNet[1](顾名思义,是能够在移动端使用的网络模型). 深度可分离卷积 MobileNet实现模型轻量化的核心是depth-wise separable co