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Python cv2 实现图像拼接——双图篡改任务数据准备(1)

在之前的博客中我介绍了图像篡改任务和深度学习解决双图篡改问题的一般性思路,这篇博客讲讲对于双图篡改检测任务如何做数据集。1概述深度学习是数据驱动的模型,数据集的制作有着举足轻重的作用,在双图检测篡改任务中,模型的输入是possibledonor(潜在供体图像)和query(查询)图像、对应的mask以及判断是否篡改的标签0或者1,如下图所示的三种情况输入...

2019-03-21 17:12:31

深度学习解决双图篡改问题(SDL)的一般性思路

我在前一篇博客媒体取证挑战挑战赛2019:单图和双图篡改检测任务介绍中提到了图像篡改的问题,我主要关注的是双图篡改的问题。最近阅读了一些相关的文献和代码,对此类问题的深度学习解决方案做个简单的小结。1问题描述见我上篇博客传统的方法需要较强的假设,受限较多。2数据来源thepairedCASIAdataset[1] theN...

2019-03-08 14:47:41

媒体取证挑战挑战赛 2019 :单图和双图篡改检测任务介绍

  本博客介绍2019媒体取证挑战赛的部分任务(MediaForensicsChallenge2019EvaluationPlan)(MFC)。1简介  媒体取证挑战是一项媒体取证评估,用于衡量系统的能力自动检测和定位图像(即图像和视频)中的操作,以及使用图像池构建篡改图像的来源关系图。2任务介绍  在MFC2019评估中,检测被篡改图像和视频...

2019-02-22 19:27:10

Keras 踩坑记录: Keras 后端 Backend

1 问题起源  博主最近在跑一个github上面的基于 Keras的深度学习模型的时候发现如下的报错:ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting2from1for'MaxPool_21'(op:'MaxPool')withinputshapes:[?,1,128,128].  初...

2019-02-21 16:59:30

Tensorflow 踩坑:ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 Failed to load the native TensorFlow runtime

配置:win7python3.6tensorflow1.12.0cudatoolkit9.0cudnn7.1.4出现问题的原因:当时想尝试下 EagerExecution实现下tensorflow的动态图,用了什么安装语句不大记得了,回头importtensorflowastf的时候就出现了一下的bug:网上查了很多资料,提供的解决方...

2019-01-25 14:09:14

Python 实现步态能量图

    步态识别领域有相当多的研究是基于“类能量图”。一个步态周期内的所有轮廓按照某种规则累计构成的模板统称为“类能量图”。能量图法不易受到轮廓噪声的干扰,有效地融合空间的信息,但是特征维数较高。下表展示了 “类能量图”的主要类型[1]。本博客用Python实现步态能量图。    1思路    首先我们通过图像分割算法可以获得一个步态内人的二值轮廓图像...

2019-01-23 20:29:42

Tensorflow 多 GPU 训练方法

    现代工作站可能会包含多个用于科学计算的GPU。默认情况下,Tensorflow采用一个GPU训练模型。TensorFlow可利用此环境在多个卡上同时运行训练操作。如果要以并行的分布式方式训练模型,则需要协调训练过程。1原理说明    TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式,模型不同计算节点放在不同...

2019-01-19 15:19:58

Python: 小谈 yield 表达式及其批量获得 minibatches 的应用

  本篇博客对yield不求甚解,用简短通俗的语言说明其功能及优势。1用法   对于函数返回 yield的通俗理解就是返回了一个存储函数的地址,在某个空间有这个暂时用不到的函数,而这个函数本来是要返回一个容器,比方list。  下面具体说明:  在谈yield之前,先说说list。  list数据是一种容器,包含其他元素,可以迭代的从众逐...

2019-01-15 21:06:48

Python 实现多线程和多进程(1)

  博主最近做一些深度学习模型,需要大批量处理图片数据,这个时候单线程操作,数据预处理很耗时,因此粗略地学习了下多线程和多进程的知识,写点简单的学习小结,章节构建如下:目录 1什么是线程和进程2实现多线程2.1threading实现线程操作2.1.1添加线程2.1.2控制线程2.2线程锁lock的操作2.3GIL锁3小结 ...

2019-01-07 15:50:33

win7 安装 anaconda2、anaconda3、CUDN、CuDnn、PyTorch

1.定义说明anaconda:是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项;CUDN:NVIDIA推出的用于自家GPU并行计算的框架;CuDnn:NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库;PyTorch:Facebook开发的深度学习框架。2.安装  PyTorch有...

2018-12-27 14:22:09

深度学习在步态识别中的应用

本文从深度学习角度阐述步态识别领域的近期发展与优劣,并对相关算法进行总结。1问题定义1.1任务流程  对于一段给定的包含一个或多个行人行走过程的视频序列对于一段行人视频序列,广义上的步态识别流程可以分为4个主要阶段:行人检测 行人分 行人追踪 行人识别其中涉及到的一些通用的技术:掩码区域卷积神经网络(He,Gkioxari,Dollár,&Gi...

2018-12-20 18:19:00

非 CS 科班算法岗秋招小结

  C9传统天坑工科渣硕,记录下秋招的历程。  本篇博客适用于非CS科班的非放养型理工科学生阅读,大佬们自动忽略即可。1方向  我的求职方向是算法岗,包括机器学习、深度学习、CV方向。2时间线2.1实习  实习的目的有两个:学习在实验室不能学习接触的东西,学习企业的产品开发完整过程; 通过实习转正。  实习一般研二下,也就是年初的三...

2018-11-19 19:24:15

Python 实现二叉树的前序、中序、后序、层次遍历(递归和非递归版本)

  博主曾在之前的博客中用 python实现树结构,此篇博客将专门用Python实现树的各种递归和非递归的遍历。1.构建树  我们先构建一棵简单的树:classTreeNode:def__init__(self,x):self.val=xself.left=Noneself.right...

2018-09-18 21:36:52

集成学习概述(Bagging,RF,GBDT,Adaboost)

  博主在之前的博客当中介绍过利用决策树处理回归和分类的问题(基于CART的回归和分类任务),决策树解释性好但是模型方差较大,且容易过拟合。在本篇博客中,博主打算对常用的集成学习进行介绍,主要注重模型的思想和解决的问题。1集成学习概述1.1主流算法  集成学习(EnsembleLearning) 在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效...

2018-08-12 22:09:22

GoogLeNet 改进之 Inception-v2/v3 解读

  博主在前一篇博客中介绍了GoogLeNet之Inception-v1解读中的结构和思想。Inception的计算成本也远低于VGGNet。然而,Inception架构的复杂性使得更难以对网络进行更改。如果单纯地放大架构,大部分的计算收益可能会立即丢失。这通过大量使用降维和Inception模块的并行结构来实现,这允许减轻结构变化对邻近组件的影响。但是,对于这样做需要谨慎,因为应该遵守...

2018-07-23 11:03:23

GoogLeNet 之 Inception-v1 解读

  本篇博客的目的是展示 GoogLeNet的Inception-v1中的结构,顺便温习里面涉及的思想。  GoingDeeperwithConvolutions:http://arxiv.org/abs/1409.48421版本主要思想详述1.1Inceptionv1  InceptionV1在ILSVRC2014的比赛中,以较大优势取得了第一...

2018-07-23 00:00:15

生成式模型 VS 判别式模型

1定义1.1生成式模型           生成式模型(GenerativeModel)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x),然后选取使得p(yi|x)最大的yi,即:        简单说生成式模型就是生成数据分布的模型。将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题。1.2判别式模型    对条件概率p(y|x;)...

2018-07-05 17:37:35

Kesci: Keras 实现 LSTM——时间序列预测

  博主之前参与的一个科研项目是用LSTM结合Attention机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量。本篇博客将介绍如何用keras深度学习的框架搭建LSTM模型对时间序列做预测。所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战。1项目简单介绍1.1背景介绍本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与...

2018-07-04 16:36:32

Kaggle:Home Credit Default Risk 特征工程构建及可视化(2)

  博主在之前的博客 Kaggle:HomeCreditDefaultRisk数据探索及可视化(1) 中介绍了 HomeCreditDefaultRisk竞赛中一个优秀kernel关于数据的探索及可视化的工作,本篇博客将围绕如何构建特征工程展开叙述,原文链接地址:StartHere:AGentleIntroduction1简介    特征工程是指一个基因过程,可以...

2018-06-30 16:28:26

python 实现图的深度优先和广度优先搜索

    在介绍python实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是“图”。1一些定义顶点    顶点(也称为“节点”)是图的基本部分。它可以有一个名称,我们将称为“键”。边    边(也称为“弧”)是图的另一个基本部分。边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系。权重    边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本。例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重...

2018-06-28 16:38:08

公子强

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