1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

求集合里元素的个数 输出最大的个数是多少 Sample Input41 23 45 61 641 23 45 67 8 Sample Output42 # include <iostream> # include <cstdio> # include <cstring> # include <algorithm> # include <cmath> # include <queue> # define LL long long usi

//计算并输出给定10个数的方差. #include<math.h> #include<stdio.h> ]) { double p = 0.0,f=0.0,g=0.0; ; i < ; i++) { p += x[i]; } p = p / ; printf("%f\n", p); ; j < ; j++) { g = x[j] - p; f += g*g; printf("%f\n", f); } f = f / ; f =

//C语言:输入一个数,输出比这个数小的所有素数,并求出个数. #include<conio.h> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX 100 int fun(int lim, int aa[MAX]) { ; ; i <= lim; i++)//罗列每个数 { ; j < i; j++)//判断是否为质数(素数:只可以被1和本身整除,必须大于1) { ) break; } if (j >=

n全排列输出: int WPermutation(int num, bool bRepeat) num表示num全排列 bRepeat标志是否产生重复元素的序列. int Permutation(int n, int* A, int cur, bool bRepeat) { static int number = 0; if(cur == n) { number++; for(int i = 0; i< n; i++) { printf("%d ", A[i]); } print

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

同小米OJ比赛题:现在有 n 个数,需要用因子个数的多少进行排序,因子个数多的排在后面,因子个数少的排在前面,如果因子个数相同那么就比较这个数的大小,数大的放在后面,数小的放在前面.现在让你说出排序之后第 KK 个位置的数字是多少.

看C++primer Plus看的无聊,第一次做Leetcode的练习,本来想做二维向量的,结果始终通不过,查了原因,必须用一维的... 一维的答案: class Solution {  public:   vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target)   {    int cout = nums.size();  //得到向量的大小    vector<int>ret;  //定义向量      for (

         Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code coder@Ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@Ubuntu:~$ ipython Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:1

创新点:基于Faster-RCNN使用更高效的基础网络 1.1 创新点 PVAnet是RCNN系列目标方向,基于Faster-RCNN进行改进,Faster-RCNN基础网络可以使用ZF.VGG.Resnet等,但精度与速度难以同时提高.PVAnet的含义应该为:Performance Vs Accuracy,意为加速模型性能,同时不丢失精度的含义.主要的工作再使用了高效的自己设计的基础网络.该网络使用了C.ReLU.Inception.HyperNet以及residual模块等技巧.整体网络结

本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks(可能需要FQ才能访问),方便自己学习和参考.若有侵权,还请告知. 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习.当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计.但是,当前并没有关于CNN感受野计算和可视化的完整指南.本教程

在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕,包括卷积层.下採样层.全连接层,在这篇博文中主要有两个任务.一是总体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程,二是继续我们的类分析.这次须要进行分析的是卷积层和下採样层的公共基类:partial_connected_layer. 一.卷积神经网络的工作流程 首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型: 这是一个典型的卷积层-下採样层-卷积层-下採样层-卷积层-全连接层模式的CNN结构.接下里观察在我们的程序实例中对网络的

TensorFlow学习笔记5-概率与信息论 本笔记内容为"概率与信息论的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(

TensorFlow学习笔记3-从MNIST开始学习softmax 本笔记内容为"从MNIST学习softmax regression算法的实现". 注意:由于我学习机器学习及之前的书写习惯,约定如下: \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(siz

对CNN感受野一些理解 感受野(receptive field)被称作是CNN中最重要的概念之一.为什么要研究感受野呐?主要是因为在学习SSD,Faster RCNN框架时,其中prior box和Anchor box的设计,一直搞不明白.当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉.快速看完这篇文章的前提是,要对CNN有个大致了解,feature map等术语要知道. 先看八股式定义,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive

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

训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl

函数说明: 1. from gensim.model import word2vec  构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corpus_token已经进行切分的列表数据,数据格式是list of list , size表示的是特征向量的维度,即映射的维度, min_count表示最小的计数词,如果小于这个数的词,将不进行统计,

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式

本人c语言小白一枚,近期在学习数据结构(c语言版),特写此随笔,做一些总结和分享,如有不当之处,请各位技术大牛斧正 首先我们用一个结构体来抽象树的结点,代码如下(这里我们存放的数据为char型,大家可以根据自己不同的数据来自己定义,也可以在一开始用typedf特别定义一个类型,接下来就是两个指针, 用来指向左儿子和右儿子) struct tnode{ char data; struct tnode *lchild,*rchild; }; 一,如何前序创建一颗二叉树 首先简述一下前序创建二叉树的算