理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

一. 如果在持有锁时调用某个外部方法,那么将出现活跃性问题.在这个外部方法中可能会获取其他锁(这可能会产生死锁),或者阻塞时间过长,导致其他线程无法及时获得当前被持有的锁.如下代码: public class Taxi { private final Dispatcher dispatcher; private Point location, destination; public Taxi(Dispatcher dispatcher) { this.dispatcher = dispatche

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html OpenCV提供FeatureDetector实现特征检测及匹配 class CV_EXPORTS FeatureDetector { public: virtual ~FeatureDetector(); void detect( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, cons

由于我知识有限,可能会有模糊或者错误的地方,欢迎讨论与指正. 1.浏览器发出http请求 当用户访问一个url时,浏览器便会开始生成一个http请求. 首先获取http请求中所需要的参数,如url,cookie,User-Agent等,然后请求操作系统发出http请求. 操作系统接收到请求之后,接下来就是熟悉的OSI模型走一遍,生成最终在物理层传输的流,通过访问DNS服务器传递给请求的目标ip. 2.服务器接收到http请求 当服务器接收到http请求之后,OSI模型再走一遍生成http报文传递

这是Hinton的第12课,结合前一课可以知道RBM是来自BM,而BM是来自Hopfield的,因为水平有限,是直译的,虽然有时候会看不懂,但是好歹不会曲解原来的本意,看的话:1.先看ppt:2.通读下面对应的段落:3.不要纠结某句话不通顺,这是个人翻译水平问题,但是可以看出通读整段话,也能够大致知道这个ppt所表述的意思,而且hinton这门课涉及东西很多,肯定不会在几个视频就说的清楚,也就是这是综述一样的介绍,具体的还是得多看论文才是.只是看这个视频,再去看论文,很多东西就不会显得那么陌生了

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用

一.封装 Encapsulation 在面向对象程式设计方法中,封装是指,一种将抽象性函式接口的实作细节部份包装.隐藏起来的方法. 封装的概念(针对服务器开发,保护内部,确保服务器不出现问题) 将类的某些信息隐藏在类内部,不允许外部程序直接访问,而是通过该类提供的方法来实现对隐藏信息的操作和访问(用private进行封装) 封装的优点 1.只能通过规定方法访问 2.隐藏类的实现细节 3.方便加入控制语句 4.方便修改实现 实现封装的步骤 1. 修改属性的可见性来限制对属性的访问(一般限制为pri

一.面向对象思想 Java是面向对象的高级语言,对于Java语言来说,万事万物皆对象! 它的基本思想是使用类,对象,继承,封装,消息等基本概念进行程序设计.面向对象程序的最小单元是类,类代表了客观世界中具有某一特征的一类事物,封装了这类事物所具有的属性和行为. 所以,类定义=成员变量(属性)+方法(行为). 面向对象程序设计与人类的思维习惯一致,比如希望完成“兔子吃草"这件事: 在面向过程的程序设计里,一切以函数为中心,则会用如下语句来表达: 吃(兔子,草): 而在面向对象程序设计里,一切以对象

引言 该文是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出了一种可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子.主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子. 算法描述 首先,该文特征点提取算法与SIFT一致,也可以仿照SURF算法.在此,主方向的计算在此省略(更为详见,参考资料[1]),因该描述子针对的是两幅小角度偏转(30°以内)图像的特征点匹配. 其次,描述子的建立过程: 选定建立描述子的区域(特征点的一

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967 1. 引言 再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了.我们今天也打算讲一个相亲的故事. 讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊.只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一的好解释的理论,一般的教材讲这方面的内容不多.我们就打算以一个相亲的故事为例,串一些特征工程

YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测. 然而,它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测.相反,它将特征图部分平滑化,并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接.例如,YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048,然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接.之后,YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测. YOLO(v2)做出了很多实现上的改进,将 mAP 值从第一次发布时的 63.4 提高到了 78.

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用

原文路径:https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 按语:偶得SIFT特征匹配算法原理介绍,此文章确通俗易懂,分享之! 1.图像尺度空间 在了解图像特征匹配前,需要清楚,两张照片之所以能匹配得上,是因为其特征点的相似度较高. 而寻找图像特征点,我们要先知道一个概念,就是“图像尺度空间”. 平时生活中,用人眼去看一张照片时,随着观测距离的增加,图像会逐渐变得模糊.那么计算机在“看”一张照片时,会从不同的“尺度”去观测照

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic

今天早上服务器出现大面积的阻塞,上去排查blocking,最后大概确定的问题是: rebuild index job(243) --->blocked--->sp_replupdateschema(244)(this is related snapshot  job) sp_replupdateschema(244) -->blocked--->many user process 索引重建与快照进程之间发生冲突,不停的发生死锁!(事实确实是rebulid_index job和sna

转自: http://blog.jobbole.com/48369/ 提示:英文原文写于2009年,当时的Firefox和最新版的Firefox,界面也有很大改动.以下是正文. 花了数小时阅读了如潮的好评,Bob最终迫不及待为他购买的托斯卡纳全脂牛奶点击了“进行结算”,然后…… 哇!刚刚发生了什么? 在点击按钮过后的220毫秒时间内,发生了一系列有趣的事情,火狐浏览器(Firefox)不仅改变了地址栏颜色,而且在浏览器的右下角出现了一个小锁头的标志.在我最喜欢的互联网工具Wireshark的帮助