3 长缨缚苍龙

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解开这命运的绑票,重生再造!

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TensorFlow Mobile for Android

TF标准模型TensorFlowMobileforAndroid本文链接:https://blog.csdn.net/leifengpeng/article/details/78754405在推出Tensorflow(一下简称TF)时同时推出了TensorFlowMobile(手机版和标准电脑版有区别,一下简称TFM)对于移动设备上使用深度学习网络还是有相对的限制,主要是计算性能无...

2019-09-27 16:12:13

“x64”与目标计算机类型“X86”冲突

“模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“X86”冲突解决方案最近在编译一款开源软件的时候,遇到了“模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“X86”冲突的问题,网上查了好多资料,都是配置“链接器-》高级-》目标计算机”和选择X64平台编译器,可是怎么试都不行,最后发现是“命令行”里依然是“X86”的问题,下面给出详细的解决步骤:1、“链接器-》高级-》目标计算机”设置为"Machine...

2019-08-29 10:53:46

深度学习人体姿态估计

深度学习人体姿态估计算法综述https://www.infoq.cn/article/6Btg0-1crfmb7svRGa6H人体骨架是以图形形式对一个人的方位所进行的描述。本质上,骨架是一组坐标点,可以连接起来以描述该人的位姿。骨架中的每一个坐标点称为一个“部分(part)”(或关节、关键点)。两个部分之间的有效连接称为一个“对(pair)“(或肢体)。注意,不是所有的部分之间的两两连接...

2019-08-20 13:32:24

Tensorflow编译android平台的so库

Tensorflow编译android平台的so库和jar包原文链接:https://blog.csdn.net/zhangpengzp/article/details/86220384tensorflow自己编译so库和androidjar包,遇到了一些困难,这里简单叙述下注意的问题和基本流程。环境:ubuntu16.04tensorflow1.5下载地址:https://g...

2019-08-20 10:26:55

【深度学习】图像分割常用的损失函数

图像分割常用的损失函数转自:https://blog.csdn.net/Biyoner/article/details/84728417本文主要介绍医学图像中常用的损失函数,包括crossentropy,generalizeddicecoefiicients,focalloss等。一、crossentropy交叉熵图像分割中最常用的损失...

2019-07-08 17:39:00

【深度学习】zero shot learning

转自:https://www.cnblogs.com/CSLaker/p/9277431.html一、介绍在传统的分类模型中,为了解决多分类问题(例如三个类别:猫、狗和猪),就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别(例如牛),这个模型便无法将牛识别出来,而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中,...

2019-07-08 14:15:38

【深度学习】Network In Network

NetworkInNetwork论文NetworkInNetwork(MinLin,ICLR2014).传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalizedlinearmodel,GLM)。所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的。CNN中通过堆加卷积过滤器来产生更高层的特征表示,作者想到了除了像之前一样...

2019-07-08 14:13:01

opencv实战从0到N (18)opencv_contrib模块编译 与 surf匹配测试

opencv实战从0到N(18)opencv_contrib模块编译与surf匹配测试同步知乎:中庸opencv_contrib模块编译1,首先opencv官网github下载opencv3.3.1和opencv_contrib3.3.1的源码,将它们放在同一目录下(不放也行,哈哈)2,使用CMake选择原opencv源文件目录,选择build目录,选择配置,可能会有相关...

2019-07-05 22:32:33

opencv实战从0到N (17)- 选择性搜索(selective search)

opencv实战从0到N(17)-选择性搜索(selectivesearch)同步知乎:中庸选择性搜索(selectivesearch)在目标检测时,为了定位到目标的具体位置,通常会把图像分成许多子块(sub-regions/patches),然后把子块作为输入,送到目标识别的模型中。分子块的最直接方法叫滑动窗口法(slidingwindowapproach)。滑动窗口...

2019-07-05 22:30:47

opencv实战从0到N (16)- 分水岭算法分割(抠图)

opencv实战从0到N(16)-分水岭算法分割(抠图)同步知乎:中庸1,概述:分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔...

2019-07-05 22:29:12

opencv实战从0到N (15)- grabcut分割(抠图)

opencv实战从0到N(15)-grabcut分割(抠图)同步知乎:中庸1.概述:GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。从围绕要分割的对象的用户指定的边界框开始,算法使用高斯混合模型估计目标对象和背景的颜色分布。这用于在像素标签上构建马尔可夫随机场,其具有优选具有相同标签的连接区域的能量函数,并且运行基于图切割的优化以推断它们的值。由于这个估计可能比边界框中的原始...

2019-07-05 22:27:51

opencv实战从0到N (14)- 凸包算法 convexity defects

opencv实战从0到N(14)-凸包算法convexitydefects同步个人知乎:中庸1,凸包算法(convexhull)凸包算法:其实很简单,就是用一个的凸多边形围住所有的点。就好像桌面上有许多图钉,用一根紧绷的橡皮筋将它们全部围起来一样。算法详细步骤:1.找到所有点中纵坐标y最小的电,也就是这些点中最下面的点,记为p0。2.然后计算其余点与该点的连线...

2019-07-05 22:26:42

opencv实战从0到N (13)—— svm分类器训练

opencv实战从0到N(13)——svm分类器训练同步个人知乎:中庸svm分类器训练1,结合hog特征的svm分类器训练可以很好的对人体进行检测。HOG是一种梯度直方图特征,通过对图像分割成小的连通域区域,再对连通域区求梯度方向特征,由此特征构建的直方图来描述一副图像的特征。具体来说就是将梯度方向(0->360°)划分为9个区间,将图像化为16x16的若干个blo...

2019-07-05 22:25:01

opencv实战从0到N (12)—— Lab颜色空间与显著性分析

opencv实战从0到N(12)——Lab颜色空间与显著性分析1,Lab空间:Lab色彩模型是由亮度(L)和有关色彩的a,b三个要素组成。L表示亮度(Luminosity),a表示从洋红色至绿色的范围,b表示从黄色至蓝色的范围。L的值域由0到100,L=50时,就相当于50%的黑;a和b的值域都是由+127至-128,其中+127a就是红色,渐渐过渡到-128a的时候就变成绿...

2019-07-04 22:05:41

opencv实战从0到N (11)—— 阈值化分割

opencv实战从0到N(11)——阈值化分割阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法,opencv也有很多种不同的算法接口可以使用。1、直接阈值化——cv::threshold()阈值化操作的基本思想是,给定原图像和一个阈值,图像中每个元素与阈值之间的大小比较做出相应的二值操作。opencv3中支持这一操作的接口是cv::threshold(),具体调用方法如下:d...

2019-07-04 22:03:35

c++获取目录下文件,遍历文件

头文件:#include<io.h>1,获取该目录下的文件名,可以是文件,也可是文件夹voidgetnames(std::stringpath,std::vector<std::string>&names){ //文件句柄 //longhFile=0;//win7 intptr_thFile=0;//win10 ...

2019-07-04 15:26:25

Tensorflow与keras学习 (3)——循环神经网络RNN

循环神经网络RNN3.1RNN与LSTM介绍:循环神经网络中的神经单元类似于模拟数字电路技术中的门电路,具有很多控制门来控制输入输出。RNN结构:LSTM结构:相比与传统的神经网络,RNN在上一层输入的基础上加入了一个x(该时刻)的输入,但是并不能解决长时间依赖。LSTM设计加入了忘记门,输入门,输出门,除了此时的输出还有一个该时刻的转态值,并独立传出到下一层。...

2019-07-01 20:15:18

Tensorflow与keras学习 (2)——卷积神经网络CNN

卷积神经网络CNN2.1使用函数介绍:(1)tf.truncated_normal(shape,mean,stddev):shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差。这个函数产生正太分布,均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数,就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差,那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来,这个函数产...

2019-07-01 20:12:14

Tensorflow与keras学习 (1)——Tensorflow 回归与分类

Tensorflow回归与分类1.1Tensorflow是什么?Tensorflow是谷歌公司推出的开源深度学习框架,利用它我们可以快速搭建深度学习模型。1.2Tensorflow是什么样的框架?Tensorflow跟很多机器学习库类似,采用了“流图”方式,这样做的好处可以减小计算开销。一般情况下,python的数值计算库会将矩阵乘法之类的复杂计算传送到外部外部语言计算(更高...

2019-07-01 20:09:18

opencv实战从0到N (10)—— adboost训练分类器

opencv实战从0到N(10)——adboost训练分类器Adboost级联分类器1,Adboost级联分类器可以用来训练一个目标检测器,级联分类器包括多个强分类器,每个强分类器又包含多个弱分类器,通过将非目标样本一层层的排除,保证了目标检测的准确性。2,如何利用Adboost训练目标检测器?opencv提供了训练的工具opencv_traincascade.exe。通过收集...

2019-06-26 20:12:15

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