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pog loves szh II Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 2106    Accepted Submission(s): 606 Problem Description Pog and Szh are playing games.There is a sequence with n numbers, Pog wi

随着现代图像及视频处理技术的不断发展,人们对图像处理提出了新的要求,最近几年,图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升,1080P分辨率的视频已经非常流行,2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中. 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面.所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台.许多图像处理本身就是并行计算的,并且FPGA的编程硬件,本质上也是并行的. FPGA(Field-Program mable Gate Array),即现场可编程门阵列,它

背景 通常情况下,图像是填充满 HWindowControl 控件,并随其缩放的.此时只需要将 set_part 的参数设置成图像的大小即可. 不过,有时候,在一些测量任务中,我们对原始图像的长宽比敏感,此时的图像显示最好是能保持图像的长宽比不变. 正文 如何保证图像显示的长宽比例呢?答案是将 HWindowControl 控件的 ImagePart 设置成与自身控件的长宽比一致即可.这里我们假设: 图像的大小是 imgWidth 和 imgHeight HWindowControl 控件的窗体

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卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的

一.简介   今天来学习一下后处理中比较常用的一种效果,屏幕模糊效果.模糊效果,在图像处理中经常用到,Photoshop中也有类似的滤镜.我们在游戏中也会经常用到.因为屏幕模糊效果是一些高级后处理效果的基础,比如景深等效果都需要用屏幕模糊效果来实现,所以我们首先看一下屏幕模糊效果,然后通过屏幕模糊,进一步学习景深效果与运动模糊效果的实现. 所谓模糊,也就是不清楚,清晰的图片,各个像素之间会有明显的过渡,而如果各个像素之间的差距不是很大,那么图像就会模糊了,极端一点的情况,当一张图片所有的像素之间

目录视图 摘要视图 订阅 [置顶] [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet 标签: cnn 卷积神经网络 深度学习 2016年05月17日 23:20:3046038人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: [机器学习&深度学习](15)  版权声明:如需转载,请附上本文链接.作者主页:http://blog.csdn.net/cyh_24 https://blog.csdn.net/cyh24/article/details/51440344   目录(?)[+]   [卷积神经

本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改,如有阅读不适,请移步原文. 以下摘抄转自于维基:基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践 从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络,到固定感知域的卷积神经网络,再到可变感知域的递归神经网络,深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进. 曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制,人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习,大规模并行化计算平台愈加成熟,这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题. CNN的二维处理递进结构天然适合图像处理

[卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet 本博客是[卷积神经网络-进化史]的第一部分<从LeNet到AlexNet> 如需转载,请附上本文链接:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 更多相关博客请猛戳:http://blog.csdn.net/cyh_24 本系列博客是对刘昕博士的<CNN的近期进展与实用技巧>的一个扩充性资料. 主要讨论CNN的发展,并且引用刘昕博士的思路,对CNN的发展作一个更加详细

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作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称:"无痛涨点,实现简单,良心paper.",在我看来确实是这样的,没有太大的改造结构,不需增加计算成本的条件下,居然能涨两个点mAP.除了本文解读的Libra R-CNN(天秤座 RCNN)[1],我还记得陈恺他们港中文的实验室今年还中了一篇CVPR2019是<Region Prop

1 词汇表征(Word representation) 用one-hot表示单词的一个缺点就是它把每个词孤立起来,这使得算法对词语的相关性泛化不强. 可以使用词嵌入(word embedding)来解决这个问题,对于每个词,有潜在的比如300个特征,每个特征给个值,以此来表示每个词. 最终学到的词嵌入的特征不是那么好理解的,有些特征可能是几种常见特征的组合,总之可能是各种各样潜在的不知名特征. 最终学到的300维特征,如果用t-SNE映射到2维,相关性较强的词会聚在一起,相近的词语学到的特征会相

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