- 博客(219)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 特征降维和特征选择
文章目录SIFT特征 -- 尺度不变特征变换为什么需要做数据降维线性降维PCA算法PCA：重构当特征维数过高的时候怎么处理PCA:最小重构误差CCA：典型相关分析LDA：线性判别分析Fisher判别准则LDA算法步骤LDA分步算法图解ICA：独立成分分析算法：非高斯最大化整体算法非线性特征降维(流形学习)LLE：局部线性嵌入(Local Linear Embedding)Isomap主题：特征选择特征表示学习#mermaid-svg-vBd4qtugmxvvfKjn .label{font-family
2021-04-24 15:09:30
749
原创 torch.repeat vs torch.expand
torch.repeatimport torchv_sum = torch.tensor([[1,3,0],[1,0,0]])print(v_sum)mask_index = torch.nonzero(v_sum == 0)print(mask_index)q = torch.rand([2,1,6])print(q)q_expand = q.repeat(1,3,1)...
2020-04-14 09:31:51
263
1
转载 检测评价函数 intersection-over-union(IoU)
1、概念在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU ，简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为： 即检测结果(Detection Result)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU :IOU=DetectionResult⋂GroundTruthDetectionResult⋃GroundTruthIOU = \...
2020-03-22 09:14:38
273
原创 pytorch scatter_
scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的，只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor，而 scatter_() 会PyTorch 中，一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个dim：沿着哪个维度进行索引index：用来 scatter 的元素索引src：用来 scatt...
2020-03-18 16:59:22
220
原创 pytorch 损失函数
import torchimport torch.nn.functional as Fpred = torch.tensor([[-0.4089,-1.2471,0.5907],[-0.4897,-0.8267,-0.7349],[0.5241,-0.1246,-0.4757]]).cuda()print(pred)'''tensor([[-0.4089, -1.2471, 0.59...
2020-03-18 15:54:29
786
转载 VQA + 知识库
转载自：链接Learning Visual Knowledge Memory Networks for Visual Question AnsweringAbstract视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知...
2020-01-03 11:17:58
521
原创 VQA + GNN
Graph-Structured Representations for Visual Question Answering(GraphVQA)Abstract通过structured representations of both scene contents and questions提升VQA性能。VQA的主要挑战在于对visual和text两个领域都需要理解。传统的模型中常常忽略场...
2019-12-30 11:58:13
1397
原创 Answer Them All! Toward Universal Visual Question Answering Models 通用VQA模型
Answer Them All! Toward Universal Visual Question Answering Models出自美国罗切斯特理工学院的Christopher Kanan组。文章目录AbstractIntroductionAbstractVQA的研究现状分两个阵营：专注于需要现实图像理解的VQA数据集；专注于检验推理能力的合成数据集。按理说，一个好的V...
2019-12-03 15:29:52
240
原创 attention机制在VQA中的应用
文章目录Question-guided image attentionSANs的模块架构1. Image Model2. Question Model3. the stacked attention model从数学的形式上看，attention机制只是简单地对输入项根据重要程度分配不同的加权参数，但这一机制模拟了人脑的认知模式，即根据实际需求而将有限的注意力聚焦于事物的关键部分，从而大大加强...
2019-11-28 09:39:30
443
原创 第六章 图像处理 6.1 线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波
6.1 平滑处理平滑处理(smoothing)又称为模糊处理(bluring)。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或失真。6.2 图像滤波与滤波器
2019-10-30 15:21:52
115
原创 将Xcode中的hpp后缀修改为h
从终端进入编辑目录$cd /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Library/Xcode/Templates/File Templates/Source/C++ File.xctemplate/WithHeader/将___FILEBASENAME___.hpp 修改为 ___FILEBASENAME___.h编辑___FIL...
2019-10-21 14:53:07
437
原创 第五章 core组件进阶-- 访问图像中的元素
文章目录5.1 访问图像中的元素5.1.1 图像在内存之中的存储方式5.1.2 颜色空间缩减5.1.3 LUT函数：Look up table操作5.1.4 计时函数5.1.5 访问图像中像素的三类方法一：指针访问：C操作符[]5.1 访问图像中的元素5.1.1 图像在内存之中的存储方式图像矩阵的大小取决于所用的颜色模型，即通道数。灰度图像 VS RGB颜色模型5.1.2 颜色空间缩...
2019-09-17 19:59:46
132
原创 第六章 彩色图像处理
文章目录6.2 彩色模型6.2.1 RGB模型6.2.2 CMY模型6.2.3 HSI彩色模型从RGB到HSI的彩色转换6.3 伪彩色模型6.3.1 灰度分层6.3.2 灰度到彩色的变换6.4 全彩色图像处理基础6.2 彩色模型彩色模型(也称彩色空间或者彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点来表示...
2019-09-17 15:09:07
468
原创 图像复原--估计退化函数
在图像复原中，有3种主要的估计退化函数的方法。观察法试验法测试法使用以某种方式估计的退化函数复原一幅图像的过程有时称为盲目去卷积，因为真正的退化函数很少能完全知晓。一：图像观察估计法假设提供了一幅退化图像，而没有退化函数HHH的知识，那么估计该函数的一个方法就是收集图像自身的信息。例如，如果图像是模糊的，那么观察包含简单结构的一小部分图像，像某一物体和背景的一部分。为了减少观察...
2019-09-16 16:47:59
5376
原创 第五章 图像复原
与图像增强相似，图像复原的目的也是改善给定的图像。但图像增强主要是一个主观的过程，而图像复原是一个客观的过程。5.1 图像退化/复原过程的模型...
2019-09-15 16:00:51
226
原创 4.6 实现
4.6.1 二维傅立叶变换的可分性对于每一个xxx值，当v=0,1,2,...,N−1v = 0,1,2,...,N-1v=0,1,2,...,N−1时，该等式是完整的一维傅立叶变换。换言之，F(x,v)F(x,v)F(x,v)是沿着f(x,y)f(x,y)f(x,y)的一行所进行的傅立叶变换。当xxx由000变成M−1M-1M−1时，沿着f(x,y)f(x,y)f(x,y)的所有行计算傅立叶...
2019-09-12 20:12:01
112
原创 频率域锐化--拉普拉斯
频率域的拉普拉斯算子根据公式：即，频率域的拉普拉斯算子可以由如下滤波器实现：H(u,v)=−4π2(u2+v2)H(u,v) = -4\pi^2(u^2+v^2)H(u,v)=−4π2(u2+v2)前面的公式在处理数字图像时，还需要进行比例的变换，例如对于大小为M×NM \times NM×N的数字图像f(x,y)f(x,y)f(x,y)，实际的频率域拉普拉斯算子为:为什么不...
2019-09-08 17:07:03
3153
原创 平滑的频率域滤波器
文章目录4.3 平滑的频率域滤波器理想低通滤波器巴特沃思低通滤波器高斯低通滤波器4.4 频率域锐化滤波器4.3 平滑的频率域滤波器边缘和其他尖锐变化(如噪声)在图像的灰度级中主要处于傅立叶变换的高频部分。因此，平滑(模糊)可以通过衰减指定图像傅立叶变换中高频成分的范围来实现。G(u,v)=H(u,v)F(u,v)G(u,v) = H(u,v)F(u,v)G(u,v)=H(u,v)F(u,v...
2019-09-08 09:31:16
635
原创 频率域滤波
傅立叶变换的结果与图像中的强度变化模式具有一定的联系。例如：变化最慢的频率成分(u=v=0)(u=v=0)(u=v=0)对应一幅图像的平均灰度级。F(0,0)=1MN∑x=0M−1∑y=0N−1f(x,y)F(0,0) = \frac{1}{MN}\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}f(x,y)F(0,0)=MN1∑x=0M−1∑y=0N−1f(x,y...
2019-09-07 17:06:59
609
原创 频率域图像增强
文章目录4.1 背景4.2 傅立叶变换和频率域的介绍4.2.1 一维傅立叶变换及其反变换4.2.2 二维傅立叶变换及其反变换4.1 背景任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和或余弦和的形式，每个正弦和/余弦和乘以不同的系数。这个和就是傅立叶级数。非周期函数(曲线是有限的情况下)也可以用正弦/余弦乘以加权函数的积分来表示。在这种情况下的公式就是傅立叶变换。4.2 傅立叶变换和频率域的介...
2019-09-07 09:28:47
315
原创 基本图像的绘制
#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;#define WINDOW_NAME1 "pic1" //为窗口标题定义的宏#de...
2019-09-05 15:13:45
147
原创 常用数据结构和函数
一：颜色的表示：Scalar类typedef struct Scalar{ double val[4];}Scalar;Scalar常用的使用场景如下：Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3));上面的代码表示：创建一个2通道，且每个通道的值都为（1,3），深度为32，7行7列的图像矩阵。CV_32F表示每个元素的值的类型为32位浮点数，C2表示通道数为...
2019-09-05 11:07:50
495
原创 基础图像容器Mat
一： Mat结构的使用Mat类：不必再手动为其开辟空间不必再在不需要的时候立即将空间释放Mat是一个图像容器类,这个数据结构由两部分组成:1–矩阵头–即class Mat类所实例化的类对象所开辟的空间里面存储的数据—就是这个矩阵的信息，当我们以 Mat object;这样声明类对象的时候,也仅仅是创建了一个Mat的信息头,并没有创建矩阵体,也就是说,我们并没有给将要存储...
2019-09-05 10:33:23
208
原创 openCV HighGUI图形用户界面--滑动条的创建和使用
OpenCV里提供了一个很好用的工具——滑动条（Trackbar），它依附于窗口而存在。createTrackbar()函数此函数的作用：为我们创建了一个具有特定名称和范围的轨迹条，指定一个和轨迹位置同步的变量，而且要指定回调函数onChange，在轨迹条位置改变的时候来调用这个回调函数。int createTrackbar(const string& trackbarname, c...
2019-09-04 08:47:58
214
转载 数学面试题
文章目录高等数学凹凸函数连续和可导的关系（大家最好考虑一下多元函数的情况）一致连续性极值导数的定义微分的定义反函数存在的条件微分中值定理罗尔中值定理拉格朗日中值定理柯西中值定理泰勒级数无穷小量极限线代矩阵的初等变换矩阵的恒等变换奇异矩阵矩阵的秩特征值和特征向量(定义和用途)正交矩阵等价矩阵(相似与合同)相似矩阵等价矩阵合同矩阵线性相关(定义和用途)格拉姆-施密特正交化概率简单随机事件条件概率概率乘...
2019-09-03 09:33:43
3326
原创 OpenCV -- highGUI图形用户界面初步
文章目录1. 图像的载入：imread()函数2. 图像的显示：imshow()函数3. 创建窗口：namedWindow()函数4. 输出图像到文件： imwrite()函数图像深度：是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。1. 图像的载入：imread()函数用于读取文件中的图片到OpenCV中。#include <opencv2/opencv.hpp&g...
2019-09-01 08:58:41
165
原创 OpenCV基本操作
文章目录1. 图像显示2. 图像腐蚀3. 图像模糊4. 读取并播放视频5. 调用摄像头采集图像1. 图像显示#include <opencv2/opencv.hpp> //头文件using namespace cv; //包含cv命名空间int main( ){ // 【1】读入一张图片，载入图像 Mat srcImage = imread("1.jpg...
2019-08-29 16:29:22
84
原创 空间滤波基础
文章目录空间滤波机理平滑空间滤波器平滑线性滤波器统计排序滤波器中值滤波器锐化空间滤波器基于二阶微分的图像增强--拉普拉斯算子基于一阶微分的图像增强--梯度法前面所说的空间域图像增强的操作都是在一个邻域内，在灰度变换函数中的邻域为1×11 \times 11×1。某些邻域处理工作是操作邻域的图像像素值以及相应的与邻域有相同维数的子图像的值。这些子图像可以被称为滤波器、掩模、核、模板或窗口。...
2019-08-24 19:18:51
806
原创 用算术/逻辑操作增强
文章目录逻辑操作与或算术操作图像减法处理图像平均处理在前面都是用的灰度变换函数来增强图像。且针对的是单一图像。图像中的算术/逻辑操作主要是以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行(其中不包含逻辑“非”操作，它在单一影像中进行)。图像对逻辑操作：或 | 与 | 非，这三种逻辑算子完全是函数化的。换句话说，任何其他的逻辑算子都可以由这三个基本算子来实现。当我们对灰度级图像进行逻辑操作...
2019-08-23 20:59:50
366
原创 直方图处理
直方图处理直方图上多种空间域处理技术的基础。灰度级为[0,L−1][0,L-1][0,L−1]范围的数字图像的直方图是离散函数h(rk)=nkh(r_k) = n_kh(rk)=nk,这里rkr_krk是第kkk级灰度，nkn_knk是图像中灰度级为rkr_krk的像素个数。经常以图像中像素的总数(用nnn表示)来除它的每一个值得到归一化的直方图。因此，一个归一化的直方图由p(rk...
2019-08-23 16:33:51
239
原创 空间域图像增强
文章目录背景知识某些基本灰度变换背景知识空间域方法是对图像的像素操作的过程。“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像的像素直接处理为基础，空间域处理可由下式定义： &...
2019-08-21 08:42:57
301
原创 像素间的一些基本关系
文章目录相邻像素邻接性、连通性、区域和边界距离度量相邻像素位于坐标(x,y)(x,y)(x,y)处的像素ppp有4个水平和垂直的相邻像素。其坐标由下式给出：(x+1,y),(x−1,y),(x,y+1),(x,y−1)(x+1,y),(x-1,y), (x,y+1),(x,y-1 )(x+1,y),(x−1,y),(x,y+1),(x,y−1)。这个像素集称为ppp的4邻域，用N4(p)N...
2019-08-20 11:07:57
755
原创 数字图像处理基础
本章概述：视觉感知要素图像的获取、取样和量化像素间的一些基本关系文章目录视觉感知要素光和电磁波谱图像感知和获取简单的图像形成模型图像取样和量化数字图像表示空间和灰度级分辨率空间分辨率灰度分辨率视觉感知要素视网膜成像人的视觉系统能够适应的光强度级别范围是很宽的–从暗阈值到强闪光约有101010^{10}1010个量级。视觉系统不可能同时在整个范围内工作。它是通过改变灵敏度来完成...
2019-08-18 09:55:55
323
原创 数字图像处理的概念
文章目录数字图像处理的概念数字图像处理的起源数字图像处理的基本步骤数字图像处理的概念图像是一个二维亮度函数f(x,y)f(x,y)f(x,y),(x,y)(x,y)(x,y)定义了空间坐标f(x,y)f(x,y)f(x,y)定义该点亮度或灰度。数字图像处理是指图像f(x,y)f(x,y)f(x,y)在空间坐标和亮度度数字化。数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，...
2019-08-17 09:00:17
226
原创 2018年南京大学计算机系夏令营上机A
题目描述Count number of binary strings without consecutive 1’s输入Given a positive integer n(3≤n≤90), count all possible distinct binary strings of length n such that there are no consecutive 1’s .题目...
2019-07-11 16:08:15
267
原创 笔试题
水仙花数链接看一下背包正则表达式^ ：匹配字符串的开头$ ：匹配字符串的末尾python正则死锁死锁：一组等待态的进程每个占用部分资源并申请其他进程拥有的资源。(因竞争资源而相互无限等待)死锁产生的原因：资源不足和不适当的进程推进顺序死锁产生的必要条件：修改一栈的pop(),push()，使得该栈的查找时间复杂度为o(1)参考答案...
2019-07-10 07:52:41
115
原创 基于目标融合神经序列标记的面向目标的意见词提取
文章目录概括的一些内容模型介绍Target-Fused EncoderInward-LSTMOutward-LSTMDecoder and TrainingGreedy decodingCRF概括的一些内容把意见目标和意见词组成一个pair，而不是像之前那样分成子任务进行研究。什么是意见目标呢?意见目标就是Opinion Target/Aspect Terms，是在一句话中用户针对其...
2019-07-09 22:42:49
244
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人