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转载 人脸表情识别 数据集x论文x代码 -- 资源集合
更新见：https://github.com/EvelynFan/AWESOME-FER?FER Datasets?FER Challenges?Related Reviews?Outstanding Researchers or Groups?Related Conferences and Journals?Facial Expression Recognition (FER)?Cross-Dataset FER?Facial Action Unit Recognit.
2019-08-30 16:57:54
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原创 Coursera无法观看课程解决方案
首先找到C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,然后以管理员身份，记事本打开。之后在末尾追加127.0.0.1 localhost52.84.246.90 d3c33hcgiwev3.cloudfront.net52.84.246.252 d3c33hcgiwev3.cloudfront.net52...
2019-07-30 16:42:16
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原创 Github下载慢和下载过程中断等情况的解决方案
最近老大push项目，正常的gitclone每次都是下载一部分就断掉了。尝试了修改hosts文件的方式，更换了延迟最低的域名也没啥用（难道我姿势不对？）正确姿势：1.复制你需要下载的git链接，如https://github.com/cayden/facesample.git2.打开码云（当然不是福报）https://gitee.com/并注册登录3.创...
2019-05-15 16:08:32
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原创 Python中opencv所使用的图片格式与 base64 转换
将np图片(imread后的图片）转码为base64格式def image_to_base64(image_np): image = cv2.imencode('.jpg',image_np)[1] image_code = str(base64.b64encode(image))[2:-1] return image_code将base64编码解析成o...
2018-09-07 13:35:59
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原创 USTC-信息与智能学部-A类成果（多模态方向）
括号内为中科院分区SCI 一区和SCI 二区收录的国际期刊（不包括 IEEE Access）CCF AInternational Journal of Computer Vision（1）Artificial Intelligence（2）CCF BNeural Networks（2）Pattern Recognition（2）CCF CInternational Journal of Intelligent Systems（1）Signal Pro...
2021-04-15 22:10:58
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原创 计算机视觉 (CV) 相关的会议或期刊投稿时间
*红色代表在CV里具有一定影响力会议CCF A IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021Paper Submission Deadline November 16, 20202020Paper Submission Deadline November 15, 2019Author Feedback ...
2021-04-15 10:24:39
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转载 VSCode中实现Latex和PDF的双向搜索
在VSCode中使用LaTeX Workshop + TexLive可以很舒畅地写作。但对于习惯使用Overleaf的朋友来说，在长篇写作时，会涉及到双向搜索的需求。即根据源码搜pdf的位置，和根据pdf的位置搜索源码的位置。尤其改论文时用的很多。根据其他教程中，在安装LaTeX Workshop时，需要在setting.json中进行一些配置工作，这里面有两项配置叫 "latex-workshop.latex.autoClean.run": "onBuilt", "latex-wor
2021-03-01 19:43:50
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原创 视频插帧（Video Frame interpolation）常用数据集
数据集：MiddleburyVimeo90KUCF101AdobeYouTube评价指标：PSNRPeak Single-to-Noise Ratio，峰值信噪比给定一个大小为m*n的原图和带噪声的图片，则二者的均方误差为：的定义为：其中为图片可能的最大像素值。如果每个像素都由 8 位二进制来表示，那么就为 255。通常，如果像素值由B位二进制来表示，那么.如果是彩色图像，通常有三种方法来计算。分别计算 RGB 三个通...
2021-02-15 19:01:57
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原创 视频插帧（Video Frame interpolation）论文及源码
视频插帧论文列表（含Code）蓝色突出表示热门方法CCF AAAAI2019CyclicGen：Deep Video Frame Interpolation Using Cyclic Frame Generation[code]2020Channel Attention Is All You Need for Video Frame Interpolation[code]FISR： Deep Joint Frame Interpolation and Super-R...
2020-11-30 18:30:24
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转载 计算机视觉中的不适定问题(ill-posed problem)
适定问题(well-posed problem)数学领域的术语，它的成立需满足三个条件，若有一个不满足则称为"ill-posed problem"：a solution exists 解必须存在the solution is unique 解必须唯一the solution’s behavior changes continuously with the initial conditions. 解能根据初始条件连续变化，不会发生跳变，即解必须稳...
2020-10-19 13:19:32
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题51. 数组中的逆序对
在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。示例 1:输入: [7,5,6,4]输出: 5限制：0 <= 数组长度 <= 50000# 归并排序，# 先计算子数组各自的逆序数# 在计算跨数组的逆序数class Solution: def reversePairs(s...
2020-04-15 15:58:02
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题14- II. 剪绳子 II
给你一根长度为 n 的绳子，请把绳子剪成整数长度的 m 段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m] 。请问 k[0]*k[1]*...*k[m] 可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：10...
2020-04-14 22:18:53
216
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题16. 数值的整数次方
实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。示例 1:输入: 2.00000, 10输出: 1024.00000示例2:输入: 2.10000, 3输出: 9.26100示例3:输入: 2.00000, -2输出: 0.25000解释: 2-2 = ...
2020-04-14 21:25:49
156
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题12. 矩阵中的路径
请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一格开始，每一步可以在矩阵中向左、右、上、下移动一格。如果一条路径经过了矩阵的某一格，那么该路径不能再次进入该格子。例如，在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串“bfce”的路径（路径中的字母用加粗标出）。[["a","b","c","e"],["s","f","c","s"],["a","d...
2020-04-14 16:32:59
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题48. 最长不含重复字符的子字符串
请从字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串，计算该最长子字符串的长度。示例1:输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。示例 2:输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。示例 3:输入: "pwwkew"输出: 3解释: 因为无重复字符的最...
2020-04-14 15:29:03
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题26. 树的子结构
输入两棵二叉树A和B，判断B是不是A的子结构。(约定空树不是任意一个树的子结构)B是A的子结构， 即 A中有出现和B相同的结构和节点值。例如:给定的树 A: 3 / \ 4 5 / \1 2给定的树 B： 4 /1返回 true，因为 B 与 A 的一个子树拥有相同的结构和节点值。示例 1：输入：A = [1,2,3]...
2020-04-14 12:10:41
104
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题13. 机器人的运动范围
地上有一个m行n列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格 [35, 37] ，因为3+5+3+7=18。但它不能进入方格 [35, 38]，因为3+5+3+8=19。请问该机器人能够到达多...
2020-04-11 17:23:36
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题33. 二叉搜索树的后序遍历序列
输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历结果。如果是则返回true，否则返回false。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。参考以下这颗二叉搜索树： 5 / \ 2 6 / \ 1 3示例 1：输入: [1,6,3,2,5]输出: false示例 2：输入: [1,3,2,6,5]输出: true提示：数...
2020-04-11 15:46:11
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题46. 把数字翻译成字符串
给定一个数字，我们按照如下规则把它翻译为字符串：0 翻译成 “a” ，1 翻译成 “b”，……，11 翻译成 “l”，……，25 翻译成 “z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。示例 1:输入: 12258输出: 5解释: 12258有5种不同的翻译，分别是"bccfi", "bwfi", "bczi", "mcfi"和"mzi"...
2020-04-11 14:57:17
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题38. 字符串的排列
输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。你可以以任意顺序返回这个字符串数组，但里面不能有重复元素。示例:输入：s = "abc"输出：["abc","acb","bac","bca","cab","cba"]限制：1 <= s 的长度 <= 8class Solution: def permutation(self, s: str) ->...
2020-04-11 14:11:13
281
原创 链表中环的入口结点
给一个链表，若其中包含环，请找出该链表的环的入口结点，否则，输出null快慢指针# -*- coding:utf-8 -*-# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: def EntryNodeOf...
2020-04-02 20:07:23
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题14- I. 剪绳子
给你一根长度为 n 的绳子，请把绳子剪成整数长度的 m 段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m] 。请问 k[0]*k[1]*...*k[m] 可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。示例 1：输入: 2输出: 1解释: 2 = 1 + 1, 1 ×...
2020-03-31 20:05:46
271
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题41. 数据流中的中位数
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。例如，[2,3,4]的中位数是 3[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5设计一个支持以下两种操作的数据结构：void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数...
2020-03-31 17:27:05
158
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题34. 二叉树中和为某一值的路径
输入一棵二叉树和一个整数，打印出二叉树中节点值的和为输入整数的所有路径。从树的根节点开始往下一直到叶节点所经过的节点形成一条路径。示例:给定如下二叉树，以及目标和sum = 22， 5 / \ 4 8 / / \ 11 13 4 / \ ...
2020-03-30 16:43:21
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题31. 栈的压入、弹出序列
输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如，序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列，序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列，但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序列。示例 1：输入：pushed = [1,2,3,4,5], popped = [4,5,3,2,1]...
2020-03-30 16:03:53
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题32 - III. 从上到下打印二叉树 III
请实现一个函数按照之字形顺序打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右到左的顺序打印，第三行再按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。例如:给定二叉树:[3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回其层次遍历结果：[ [3], [20,9], [15,7]]提示：...
2020-03-30 15:01:56
165
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题45. 把数组排成最小的数
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。示例 1:输入: [10,2]输出: "102"示例2:输入: [3,30,34,5,9]输出: "3033459"提示:0 < nums.length <= 100说明:输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数拼接起来的数字可能会有前导 0，最后...
2020-03-30 15:00:10
112
原创 《剑指Offer（第二版）》面试题36. 二叉搜索树与双向链表
输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点，只能调整树中节点指针的指向。我们希望将二叉搜索树转化为双向循环链表。链表中的每个节点都有一个前驱和后继指针。对于双向循环链表，第一个节点的前驱是最后一个节点，最后一个节点的后继是第一个节点。特别地，我们希望可以就地完成转换操作。当转化完成以后，树中节点的左指针需要指向前驱，树中节点的右指针需要指...
2020-03-30 15:00:02
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原创 《剑指Offer（第二版）》面试题32 - I. 从上到下打印二叉树
从上到下打印出二叉树的每个节点，同一层的节点按照从左到右的顺序打印。例如:给定二叉树:[3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回：[3,9,20,15,7]提示：节点总数 <= 1000基本的层次遍历，模拟队列# Definition for a binary tree...
2020-03-30 14:59:53
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原创 PCA 和LDA
原理：主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征，并且在各个正交方向上将数据“离相关”，也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。而方差最大的那个维度是主成分。步骤：设有m条n维数据（m条数据，n种特征）1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X2）将X的每一行（代表一个属性字...
2020-03-30 14:59:41
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原创 Focal Loss解决什么问题、如何写，每个参数作用
Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘原始的交叉熵损失此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优。focal loss添加参数γ，当γ大于0时，对于易分的正样本或负样本，权重小，而对于难区分的样本则权重大，避免让简单样本主...
2020-03-29 14:04:25
3349
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原创 OHEM
思想：选择一些hard example作为训练的样本从而改善region-based网络参数效果，hard example指的是有多样性和高损失的样本。 本文在Fast R-CNN的基础上做了改进，在每次minibatch（1张或者2张）训练时加入在线筛选hard region的策略 OHEM适合于batch size（images）较少，但每张image的proposal很多的情况...
2020-03-29 14:04:17
216
原创 Faster R-CNN、Fast R-CNN、SSD、YOLO区别
R-CNN：过程：先用Selective Search提取候选框 然后将候选框强制到227*227 之后用AlexNet提取特征 最后将特征用SVM分类优点：相对于传统方法用HOG或者SITF提取特征，本文用CNN来提取特征缺点：两千多个候选框分别送入CNN提特征，时间消耗大 三个阶段分开训练，中间数据还要保存，空间消耗大Fast R-CNN：过程：...
2020-03-29 14:04:04
7696
1
原创 SSD实现细节
目标检测主要分两类：One-stage：Yolo，SSD均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，速度快，准确率低但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡Two-stage：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN先通过Selectiv...
2020-03-29 14:03:55
511
原创 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost）R-CNN的过程：采用Selective Search生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征，输入是227*227...
2020-03-29 14:03:41
669
原创 Soft-NMS原理、和NMS的区别
NMS:《NMS：Efficient Non-Maximum Suppression》非极大值抑制，即保留局部最大值而去除局部非最大值过程：假设对于某个类别C，假设当前有N个矩形框，这里假设6个，ABCDEFG首先对这些矩形框按照概率降序排列，选中概率最大的框对于剩下的框，依次与概率最大的框求IOU，如果IOU大于某个阈值，则将这些框丢弃（置0），并标记保留最大概率框完...
2020-03-29 14:03:24
2807
原创 IOU计算过程
IOU即交并比，InterSection over Union。首先，给出每个box的两组坐标，怎么判断重叠？第一种思路：如果不重叠，一个盒子一定在另一个的上下左右第二种思路：如果重叠，找到重叠区域，看这个区域的长宽是否为正根据第二种思路，就可以计算重叠面积了，即InterSection。假设Box1的左上坐标(x1，y1)，右下坐标(x2，y2)Box2的左上坐标...
2020-03-29 14:03:10
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原创 LR的原理及损失函数，和线性回归的区别
逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数sigmoid(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数sigmoid(z)作为假设函数来预测。求解过程：而sigmoid 的导数是：逻辑回归用来分类0/1 问题，也就是预测结果属于0 或者1 的二值分类问题。这里假设了二值满足伯努利分布，也就是所以对于训练集，其极大似然函数是：先...
2020-03-29 14:02:54
767
原创 SVM原理，SVM核函数、SVM的软间隔和硬间隔的区别、惩罚系数对SVM的影响
SVM可以用于解决二分类或者多分类问题，此处以二分类为例。SVM的目标是寻找一个最优化超平面在空间中分割两类数据，这个最优化超平面需要满足的条件是：离其最近的点到其的距离最大化，这些点被称为支持向量SVM只和分类界限上的支持向量点有关,换而言之只和局部数据有关推导过程：核函数：对于输入空间中的非线性分类问题，可以通过非线性变换将它转化为某个维特征空间中的线性分类问题，在高维特征...
2020-03-29 14:02:43
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