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RSS订阅原创 计算机视觉常用数据集汇总——包括下载地址（持续更新）
1.0 MNIST这个数据集主要就是手写数字数据集，这里的话整个数据集一共有60000张训练图片和10000张测试图片。Each feature vector is 784-dim, corresponding to the 28 × 28 grayscale pixel intensities of the image.These grayscale pixel intensities a...
2018-12-06 21:04:24
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原创 论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination-part3
5 稀疏表示方法稀疏表示将表示信号ysig∈Rny_{sig} ∈ R^nysig∈Rn的分解解释为基信号Di∈Rn（i=1，...，k）Di∈Rn（i = 1，...，k）Di∈Rn（i=1，...，k）的线性组合。这里的话我们的基信号常常叫做atoms，这里的话我们的atoms通常是通过一些非零系数来进行weighted的。这里的话，我们假定有一系列的D=[D1,...,Dk]D = [D...
2018-12-04 17:00:10
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原创 Starting Deep Learning on Mac
Starting Deep Learning on Mac1.0 Introduction今年购入了mbp15，也算是不用再受18寸Alienware的出门起步15斤的困扰了。但是因为我的研究方向的话是偏向于计算机视觉的。然而的话，现在最近几年的主要研究方向的话就是深度学习的方向，各种深度学习的方法遍地开花，这个也是后话了。之后的话我会写一篇文章来简单归纳总结一下我研究方向的目前基于深度学习大...
2018-12-04 16:06:07
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原创 论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination-part2
论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination3 子空间学习框架这里的话我们的子空间学习方法是通过采用一种方法来对于我们的子空间Rm\mathscr{R} ^ mRm，进而把我们的子空间嵌入到一个高的维度空间Rn\mathscr{R} ^ nRn，这里的话我们设置n>mn>mn>m，同时...
2018-12-04 09:11:16
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原创 论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination-Part1
论文大讲堂-2014-IJCV-A Comprehensive Survey to Face Hallucination0.0 背景介绍这里的话是西安电子科技大学+沈阳的东北大学一起完成的。作者背景介绍：Nannan Wang：Xidian University · School of Telecommunications Engineering - Associate Professor...
2018-12-03 19:47:30
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原创 晨瞎BB —— 论文之我见 —— Learning to see in the dark-CVPR 2018
1. 摘要目前的话，低光条件下面的摄影的话，主要的图片的质量效果都不是很好的，一般的话我们使用的解决方法有两种：一种方法是使用长时间曝光，通过延长曝光时间从而使得系统能够吸收到更多的光线，从而拍摄到清晰的照片；另外的一种方法是使用提高拍摄时候的系统的感光度（ISO）数值从而实现获得更加清晰的图像的功能。其实还有第三种方法，不过只是在摄影过程中，是使用更大光圈值的光学镜头来进行拍摄。总的来说的话，...
2018-11-08 13:09:09
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原创 【爬虫学习】爬虫基本流程
标签（空格分隔）： 数据挖掘 爬虫 1 爬虫的流程1、发起请求； 2、获取相应内容； 3、解析网络内容； 4、保存数据（结构化存储）；2 什么是request和responseUser -> Server : Request Server -> User : Response3 Request内容1、请求方式：get,post,head,...
2018-06-05 17:32:38
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原创 万门大学机器学习课程——lesson 4
标签（空格分隔）： 机器学习4.1RRR的元素个数：对于数字进行无穷大的比较。 全体的RRR是一个很难懂的概念，这里规定：自然数NNN，整数ZZZ，有理数QQQ，实数RRR，∞∞\infty。 势：集合元素的个数； 势和势之间的关系： 1、等势：A,BA,BA,B集合之间的元素可以一一对应；自然数个数=整数个数 NNN： 1 2 3 4 5 6 7 ～～ RRR：...
2018-05-27 12:33:50
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原创 万门大学机器学习课程——lesson 3
标签（空格分隔）： 机器学习构建人工智能所需要的数学基础：默认有基础的。 学习人工智能需要数学，这些都是数学的基础： 高等数学-》解决了连续世界的问题； 线性代数-》解决了离散内容的处理； 概率统计-》贝叶斯理论、贝叶斯网络定量描述；4.1高等数学理论框架：RRR（实数）：什么是实数？ 整数ZZZ：-3，1，17等等； 分数（有理数）QQQ：有理数是比较...
2018-05-26 00:09:23
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原创 关于数字图像处理连载的说明
由于最近对于书本知识的理解进度较慢，单纯拘泥于博客这种形式反而降低了学习的效率，这里的话，暂时对于连载进行停更，目前暂定改为一章节整体一更，现在主要配合数字图像处理课程进行学习。...
2018-04-26 15:37:50
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原创 Apr 25th 数字图像处理连载（12）
标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.5.2 统计排序非线性滤波器基于统计排序的滤波器是一种典型的非线性空间滤波器。这种滤波器本质上是依靠对滤波器包围的图像区域中的包含的像素进行排序，然后使用排序结果作为最后的值来替代中心元素值。一般来说使用最多的就是中值滤波器，这种滤波器其实就是使用像素邻域内的灰度中值（包括原像素）来进行替换。这种方法对于一定程度的随机噪声提...
2018-04-25 23:06:07
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原创 Apr.24th 数字图像处理连载(11)
Apr.24th 数字图像处理连载(11)标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.4 空间滤波基础3.4.2 空间相关与卷积卷积操作基本特征：某个函数于某个单位冲激进行卷积，那么这个函数就得到一个冲激处的一个副本。这里的话，我们可以看到：如果为了执行卷积操作，我们需要把一个函数旋转180度，那就可以执行相关操作中的相同操作。 下面来看图像的话，我们对于一个M∗NM*N的滤波器
2018-04-25 11:16:03
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原创 Apr 23st 数字图像处理连载（10）
Apr 23st 数字图像处理连载（10）标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.3.4 在图像增强中使用直方图统计我们直接从直方图中的统计参数可以用来进行图像增强。这里的话我们使用一个参数rrr进行表示在[0,L−1][0,L−1][0,L-1]范围内的代表灰度值的一个离散随机变量，并且让P(ri)P(ri)P(r_i)表示对应ririr_i的归一化直方...
2018-04-23 23:09:57
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原创 Apr 20th 数字图像处理连载（09）
标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.3.2 直方图的规定化假设是采用的连续灰度值，我们需要寻找一个变换函数使得产生的图像是灰度PDF， 我们首先要做的事先做直方图的均衡变换，这个输入灰度值的平方产生的灰度为sss具有均匀的PDF的图像。直方图的的规定化动作原理上非常的简单，但是在实际的操作中，困难的是寻找T(r)T(r)T(r)和G−1G−1G^{-1}...
2018-04-21 12:16:29
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原创 【课程笔记】opencv+tensorflow入门人工智能图像处理（2018-4-19）
计算机视觉（opencv+tensorflow)1.1 mac环境搭建1、下载安装anaconda 2、下载安装tensorflow+配置opencv 3、下载安装notebookAnaconda中搭建环境都是使用Environment进行搭建环境的。 opencv在Anaconda中间已经内置课了，只要在enviroment右侧的列表中搜索opencv就可以进行一...
2018-04-19 22:50:31
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原创 Apr 19th 数字图像处理连载（07）
标签：数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.3.1 直方图的均衡对于离散值来说，我们处理概率（直方图值）与求和来替代处理概率密度函数与积分。在这里的话，我们把数字图像中的灰度级别rkrkr_k出现的概率近似称为: Pr(rk)=nkMNPr(rk)=nkMNP_r(r_k)= \frac{n_k}{MN} 其中MN分别代表图像的行列像素，nknkn_k是指灰度值为rkrkr_k...
2018-04-19 22:46:07
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原创 Apr 17th 数字图像处理连载（06）
Apr 17th 数字图像处理连载（06）标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理（冈萨雷斯）3.3 直方图的处理3.3.1 直方图均衡一幅图像具有灰度级别，我们可以把灰度级别视为区间在[0,L−1][0,L−1][0,L-1]内的随机变量。随机变量用来描绘概率密度函数。 由概率论得到的基本结果，如果Pr(r)Pr(r)P_r(r)和T(r)T(r)T(r)已知...
2018-04-19 10:00:29
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原创 【课程笔记】快速上手Linux玩转典型应用——慕课网（Linux常用命令）
标签（空格分隔）： Linux运维 学习笔记1、软件操作命令：yum——软件包管理器yum clean packages2、服务器硬件资源、硬盘操作内存：free -m硬盘：df -h负载：w/top （运维常用，检查负载） Load average——平均负载； top动态改变，按住Q可以推出。 load:1min,5min,average——健康程度 标...
2018-04-17 22:01:26
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原创 Apr 17th 数字图像处理连载（05）
3.2.4 分段线性变换函数分段函数的特点是形式可以任意复杂，但是它的技术说明要求用户输入。对比度拉伸最简单的分段线性函数是：对比度拉伸变换。 对比度拉伸变换是用来扩展灰度级动态范围，延伸超越记录介质和显示装置。 通过分段函数对于灰度级的扭曲，那么就可以比较好的产生不同程度的灰度级拓展。从而影响到了输出图像的对比度。这一条件保持了灰度级的次序，避免了处理后的图像产生人为的灰度错...
2018-04-17 18:24:34
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原创 【课程笔记】快速上手Linux玩转典型应用——慕课网（SSH）
SSH简介：SSH的简单介绍 1、安全外壳协议； 2、建立在应用层上的软件； 3、跨平台； 4、安全；1.1 在Centos安装SSH服务（默认安装的）要启动服务，然后设置开机运行chkconfig sshd on1.2客户端的SSH工具：典型的CS交互模式，有多种SSH软件连接。 在安装sever时候已经把client安装过了。1.3使用SSH命令链...
2018-04-16 21:30:15
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原创 【课程笔记】快速上手Linux玩转典型应用——慕课网（Linux基本配置）
今天开始同时更新Linux入门课程。之前自己一直都是带着研究过一阵子Linux，但是研究的不是很透彻，这里正好在微信的公众号中下载到了慕课网的快速上手Linux的视频，正好开始学习一下。 整个视频是基于CentOS 7 进行讲解的。这里的话为了和视频课程一致，我采用的是VirtualBox进行安装，虽然我的ParallelDesktop在macOS下也有，但是为了和课程一致。这里的话Linu...
2018-04-16 19:28:07
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原创 Apr.16th 数字图像处理连载（04）
标签（空格分隔）： 数字图像处理 数字图像处理冈萨雷斯第三章 灰度变换和空间滤波灰度变换和空间滤波是属于空间域上的操作过程。灰度变换对于单个像素进行操作，主要做的是对比度操作和与之处理。空间铝箔设计的改善性能，通过邻域处理来锐化图像。 空间域上的操作都是直接操作图像的像素。空间域的技术在计算上更加有效，执行所需要的处理资源较少。 空间域处理可以由以下操作来表示： g(x,y)=T[f(x,y)
2018-04-16 17:03:52
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原创 第一周周记
这一周的学习效率其实不是非常的高效，本身在进度方面非常的不理想，整个礼拜只解决了理论部分的第二章。一般看书一般做笔记的方法我觉得好像效率上还是比较偏低下的，相比之下第二个礼拜我决定采用先看书，再归纳总结到博客里的方法。数字图像处理这边好像除了传统的数学之外，还有很大一部分是本科计算机专业所学习的离散数学知识，我现在在犹豫是否因为阅读的困难先给自己的离散数学部分补一下课。 第二周的话，除了阅读数字...
2018-04-15 23:53:30
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原创 Apr.15th 数字图像处理连载（03）
day 02 数字图像处理标签（空格分隔）： 数字图像处理 冈萨雷斯2.5.3 距离度量（未完成）//对于坐标分别为(x,y),(s,t)和(v,w)(x,y),(s,t)和(v,w)的像素p,q和zp,q和z来说, 这一段内容太难了，拖延了进度先mark在这里，进行下面的推理，后面再来补上2.6 数字图像处理中的数学工具介绍2.6.1 矩阵操作一般来说，对于图像的阵列操作是按照每个像素执行的。图
2018-04-15 22:20:35
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原创 Apr.11st 数字图像处理连载（02）
之前的blog因为手机号别的用户提前注册了，用户名不是我喜欢的所以就找客服重新注册了一个账号，之前的blog过两天也会搬运回来第二章：数字图像基础2.4 图像的取样和量化2.4.2 数字图像的表示：这里的话，主要建立在灰度图像基础之上。 灰度图像的三个重要的参数： - 长像素数 - 宽像素数 - 灰度率 这种方法表示的图像，可以更好的表现图像在计算机中的...
2018-04-11 23:23:53
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