JMU-HZH-CSDN博客

原创 ICCV2019——Learning Semantic-Specific Graph Representation for Multi-Label Image Recognition

文章目录ICCV2019——Learning Semantic-Specific Graph Representation for Multi-Label Image Recognition（图像识别，图神经网络）1. 背景介绍2. 总体路线2.1 语义解耦模块2.2 语义交互模块2.2.1 模块介绍2.2.2 信息传播3. 实验4. 结论4.1 本文贡献4.2 个人想法ICCV2019——Learning Semantic-Specific Graph Representation for Multi-

2020-10-16 22:59:24 1936 1

原创 ICCV2019——SCRDet Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

文章目录ICCV2019——SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects1.Abstract2.Introduction3.SCRDet3.1 SF-Net3.2 MDA-Net3.3 Rotation Branch3.3.1 ROI Align And GAP3.3.2 The regression of the rotation bounding box3.3.3 Loss Function3

2020-06-02 08:12:48 1276

原创 ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)

文章目录ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)1.论文摘要及背景介绍2.网络结构2.1 总体框架2.2 Cluster Region Extraction2.2.1 CPNet2.2.2 ICM2.3 Fine Detection on Cluster Chip2.3.1 Scale Estimation Sub-...

2020-05-08 10:01:51 3102 5

原创 ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）

ICCV 2017——Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（模型剪枝）

2022-10-17 13:19:43 1072 1

原创【计算机视觉】图像映射与全景拼接

文章目录【计算机视觉】图像映射与全景拼接1. 图像映射1.1 单应性变换1.2 正向映射和逆向映射2. 全景拼接2.1 RANSAC 算法2.2 APAP算法2.3 最小割最大流算法2.4 multi-band bleing算法2.5 全景拼接代码【计算机视觉】图像映射与全景拼接1. 图像映射图像映射流程1.提取特征点，生成描述符2.特征匹配3.根据图像变换特点，选取合适的变换类型4.根据单应性变换等方法计算变换结构5.采用正向或逆向映射，利用插值方式实现图像映射变换图像变换类型1.刚

2022-05-08 14:23:50 1717 2

原创【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法

文章目录【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法1. SIFT算法的原理1.1 SIFT算法的目标与思想1.1.1 算法目标1.1.2 算法思想1.2 尺度空间的思想和表示1.2.1 尺度空间的思想1.2.2 尺度空间的表示1.3 高斯金字塔的构建1.4 高斯差分金字塔和DOG函数1.5 DOG局部极值检测1.5.1 初步定位关键点1.5.2 精确定位关键点1.5.3 消除边缘效应1.6 关键点方向分配1.7 SIFT特征点描述1.8 关键点匹配2. SIFT算法代码实现3. 匹配地理标记图像【计算机视

2022-04-03 23:37:19 4605 2

原创【计算机视觉】局部图像描述子：Harris角点检测及匹配

文章目录【计算机视觉】局部图像描述子：Harris角点检测及匹配1. Harris角点检测器1.1 检测算法的目标与思想1.2 检测算法的数学表达1.3 检测算法代码2. Harris角点匹配2.1 角点匹配过程2.2 角点特征描述2.3 归一化互相关2.4 匹配结果可视化【计算机视觉】局部图像描述子：Harris角点检测及匹配1. Harris角点检测器1.1 检测算法的目标与思想算法目标：找到角点算法思想：通过图像局部小窗口观察图像特征，并通过窗口向任意方向移动都会导致图像灰度明显变化的像素窗

2022-03-29 23:09:39 3454 1

原创【C++实战四】STL初体验

文章目录【C++实战4】STL初体验1. STL的基本概念和组成2. 自定义函数实现序列变换3. 自定义函数实现像素变换4. 通过set集合实现简单的学生管理系统5. 通过map关联容器实现字符统计6. 总结【C++实战4】STL初体验1. STL的基本概念和组成基本概念：STL全称是Standard template library，也叫做标准模板库，其中包含有大量的模板类和模板函数。也可以说STL 是一些容器、算法和其他一些组件的集合。三大核心组件：容器、算法、迭代器组成含义

2021-12-04 01:36:47 466

原创【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别

文章目录【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别1. 线性模型与回归2. 通过最小二乘实现参数求解3. 对数线性回归4. Logistic Regression5. 新冠肺炎CT影像识别【机器学习】基于Logistic Regression的新冠肺炎CT影像识别本篇博客通过Logistic Regression的方法实现新冠肺炎CT影像的识别。我们通过代码与概念深入浅出项目的实现过程。1. 线性模型与回归f(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+b其中x=(x1

2021-11-25 12:19:48 2524 6

原创【机器学习】朴素贝叶斯实战

文章目录【机器学习】朴素贝叶斯实战1. 贝叶斯公式2. 朴素贝叶斯分类器3. 垃圾邮件分类【机器学习】朴素贝叶斯实战1. 贝叶斯公式P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(Bj)P(A∣Bj)(i=1,2,…,n)P\left(B_{i} \mid A\right)=\frac{P\left(B_{i}\right) P\left(A \mid B_{i}\right)}{\sum_{j=1}^{n} P\left(B_{j}\right) P\left(A \mid B_{j}\ri

2021-11-24 15:34:01 1161

原创【C++实战三】模板入门

文章目录【C++实战三】模板入门1. 函数模板1.1 一般模板函数1.2 特化模板函数2. 模板类2.1 使用模板类构建Queue队列数据结构2.2 成员模板函数2.3 模板成员函数的特化3. 智能指针4. 总结【C++实战三】模板入门1. 函数模板**函数模板定义：**建立一个通用函数，其函数类型和形参类型不具体指定，用一个虚拟的类型来代表。函数模板语法：template <类型形式参数表>类型函数名（形式参数表）{ 语句序列}例：template <typen

2021-11-21 00:25:24 242

原创【C++实战二】继承和多态初体验

文章目录【C++实战二】继承和多态的初体验1. 继承访问权限测试1.1 public继承1.2 protected继承1.3 private继承1.4 使用using提升权限2. 友元类继承测试【C++实战二】继承和多态的初体验1. 继承访问权限测试继承的作用：当我们创建一个类时，不一定需要重新定义新的成员函数或变量，可以指定新建的类继承已有类的成员。这种模式使得创建和维护程序变得容易，且提高编码效率。（这里的已有类称为基类，继承类称为派生类）C++的三种继承方式：public，protected，

2021-11-04 01:03:44 449

原创【C++实战一】 CMatrix类的创建

文章目录【C++实战一】 CMatrix类的创建1. 代码实现1.1 头文件声明 ”CMatrix.h“1.2 函数实现 ”CMatrix.cpp“1.2.1 构造函数1.2.2 析构函数1.2.3 对象的创建与释放1.2.4 运算符重载1.2.5 操作符重载1.3 主函数 ”main.cpp“【C++实战一】 CMatrix类的创建1. 代码实现1.1 头文件声明 ”CMatrix.h“头文件定义了CMatrix类，类內部属性，函数，以及各种实现。相当于一个C++项目的目录，为后续函数内部的构建提

2021-10-13 22:54:26 268

原创【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别

文章目录【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别1. 前言2. 实验背景3. 测试过程3.1 手写板及测试数据的制作3.2 加载训练数据并进行KNN模型搭建3.3 结果预测4. 总结【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别1. 前言上篇博客通过KNN算法实现鸢尾花数据集分类，在博客最后对KNN算法是否适合于图像分类进行了讨论。本篇博客通过KNN算法实现手写板字迹识别，通过人机交互的模式验证KNN算法是否合适于图像分类。2. 实验背景在制作手写体数据集的过程中，常会出现训练数据和测试数据都是

2021-10-10 10:59:29 3963 1

原创【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类

文章目录【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述2. KNN算法的计算过程2.1 算法核心2.2 距离计算2.3 k值选择3. KNN实现鸢尾花分类3.1 鸢尾花数据集介绍3.2 数据可视化3.3 实现KNN算法的编写3.4 sklearn实现KNN算法4. 讨论4.1 KNN算法适用于图像分类吗4.2 KNN算法的优劣【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述 KNN算法（K-NearestNeighbor）是机器学习领域的基础算法之一，常被用做分类问题与回归问题。2. KNN算法的计

2021-09-25 22:23:12 22204 4

原创 GPU运行报错的几种问题解决

文章目录GPU运行报错的几种问题解决报错一情况一：内存不足情况二： Cudnn版本不匹配报错二报错三GPU运行报错的几种问题解决报错一Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize情况一：内存不足解决方式：在训练代码头加上以下代码import tensorflow as tfimport numpy as npimport kerasconfig = tf.c

2021-06-10 23:28:08 9457 5

原创医学影像数据格式转换（.mha转.jpg）

文章目录医学影像中.mha转.jpg1. BRAST2015数据集介绍2.格式转换结果展示医学影像中.mha转.jpg1. BRAST2015数据集介绍 BRAST2015的数据集格式如上图所示，由5个.mha文件构成。其中Flair,T2,T1c,T2为四种模态（理解为四种提取特征的方式），OT为GroundTruth也就是掩码（0，1，2，3，4五种标签）。2.格式转换在进行图像分割的过程中，数据集最基本的格式为图片＋掩码（图片作为数据，掩码作为真值）。故在处理医学影像时需要将.mh

2021-06-10 17:54:53 3146 5

原创 Torch.nn常见用法及用途

文章目录Torch.nn常见用法及用途torch.nnBasicConvTorch.nn常见用法及用途torch.nnimport torchimport torch.nn as nnimport numpy as np#class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)#dilation(int or tuple

2021-05-27 01:28:08 1107

原创 CSPDarknet53代码

文章目录CSPDarknet53代码CSPDarknet53网络小知识点：args和kwargsCSPDarknet53代码CSPDarknet53网络import math#列表保持哈希性质（无序），进行有序排列from collections import OrderedDictimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.nn.modules.conv import Conv

2021-05-25 21:57:30 1393

原创【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结

文章目录【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结1. AlexNet主要贡献1：Dropout主要贡献2：LRN2. VGG主要贡献1：小尺寸卷积层代替大尺寸卷积层网络缺点3.ResNet主要贡献1：提出了残差的概念网络总结【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结在论文阅读过程中，常常会遇到将提取特征后的特征图输入论文的网络结构中，而这些特征图大部分是通过现有实验的经典CNN结构得到的。本篇文章将一些经典的CNN结构进行介绍。1. AlexNet卷积层C1：输入：227x227x3的

2021-02-28 01:42:39 493 1

原创【论文阅读基础知识整理】区域建议网络RPN

文章目录【论文阅读基础知识整理】区域建议网络RPN1.RPN的输入与输出2.RPN网络结构的介绍3.RPN核心：Anchor【论文阅读基础知识整理】区域建议网络RPN1.RPN的输入与输出在阅读论文的过程中，网络结构图是最重要的内容之一。而要搞清楚网络结构图，得清楚其输入与输出。 RPN的输入：经过特征提取网络得到的特征图（feature map）。 RPN的输出：在原图上我们要获得的是候选框，候选框通过框中有无物体，坐标等数据进行表示。（输出即为这些数据）2.RPN网络结构的介绍

2021-02-19 14:21:30 1152

原创初识JDBC编程和数据库（MYSQL）

文章目录初识JDBC编程和数据库（MYSQL）1.什么是数据库2.什么是JDBC3.MySQL的安装4.如何创建MySQL数据库5.通过JDBC编程进行表的数据添加初识JDBC编程和数据库（MYSQL）1.什么是数据库数据库是为了实现一定目的按某种规则组织起来的“数据”的“集合”。在机器学习领域也把它称作结构化数据。2.什么是JDBC 接下来会具体记录如何创建一个简单的mysql数据库。3.MySQL的安装进入官网https://dev.mysql.com/downloads/m

2021-01-23 15:56:57 162

原创通过opencv实现简单的人脸识别

文章目录通过opencv实现简单的人脸识别1.环境配置2.收集数据集3.人脸数据的处理4.通过神经网络训练模型5.进行人脸识别6.总结通过opencv实现简单的人脸识别网上有很多通过opencv实现的简单人脸识别，本文于其他文章差别不大，仅为作者复现代码后的一个学习记录。实现的过程大致为收集人脸数据集，通过神经网络训练出模型，然后将实时人脸放到模型中进行识别，其实就是解决一个简单的二分类问题。所以它的实用性其实并不高，但是对于初入计算机视觉的小白们，这是理解如何通过神经网络训练出模型的一个好机会。

2020-12-19 01:14:16 12510 8

原创 JAVA学习——文本IO

文章目录JAVA学习——文本I/OInputStreamReader和BufferReader的用法读取文件内容，使用BufferedReader将内容输入至文本中JAVA学习——文本I/OInputStreamReader和BufferReader的用法import java.io.*; public class KeyboardInput { public static void main (String args[]) { String s; // Create

2020-11-04 21:39:39 167

原创 JAVA学习——异常处理

文章目录JAVA学习——异常处理和文本I/Otry块和catch块常见异常：ArithmeticException常见异常：InputMismatchException ex出现异常后结束进程finally的用法throw的基本用法小应用（扫描乘客行李）JAVA学习——异常处理和文本I/Otry块和catch块常见异常：ArithmeticException//调用方法的语句包含在一个try块和一个catch块中public class TestException{ public static

2020-11-03 22:02:50 145

原创利用conda创建虚拟环境

利用conda创建虚拟环境当服务器中的同一个账号由多人使用时，常常会出现环境配置冲突，导致代码无法正常运行，因此学会创建虚拟环境非常重要。文章利用conda的方法来创建虚拟环境。1.在创建虚拟环境之前，需使用以下命令来查看是否有重名的虚拟环境，以防破坏之前创建好的虚拟环境。conda env list2.然后我们开始创建虚拟环境，使用以下命令，其中name指的是所创建虚拟环境的名字，这里注意python=后面一定要加上你需要的环境需要的python版本号。conda create -n name

2020-10-04 23:50:29 1315

原创解决 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement xxx 的问题

解决 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement xxx 的问题我们经常通过pip安装东西时常常会出现ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement xxx的问题。该问题常常会误导我们认为是下载的安装包之间存在冲突，因而花费大量的时间去配置各种各样的环境。其实出现这个问题的原因是python国内网络不稳定，直接导致报错。因此我们常用镜像源来解

2020-10-03 02:01:30 216866 96

原创【吴恩达深度学习第二周】神经网络基础

文章目录【吴恩达深度学习第二周】神经网络基础1. 二分分类1.1 特征向量1.2 数据的符号标识2. logistic回归3.logistic回归损失函数3.1 损失函数（Loss function）3.2 成本函数（Cost function）4.梯度下降法4.1基本概念4.2 参数更新的过程5. logistic回归中的梯度下降法5.1单个样本的梯度下降法5.2 多个样本（数据集）的梯度下降法6.向量化6.1 向量化与循环的代码差别6.2 向量化的优势6.3 向量化logistic回归7.python中

2020-07-23 03:18:42 343

原创【吴恩达深度学习第一周】深度学习概论

文章目录【吴恩达深度学习】深度学习概论1. 什么是深度学习2. 什么是神经网络2.1 神经网络初印象2.2 神经网络基础结构3. 用神经网络进行监督学习3.1 监督学习实例3.2 结构化数据和非结构化数据4. 为什么深度学习会崛起5. 课后作业【吴恩达深度学习】深度学习概论1. 什么是深度学习深度学习是机器学习研究的一个新的领域，深度学习可以理解为通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，目的在于模拟人脑进行分析的神经网络，来模仿人脑机制来解释图像，音频等数据。2. 什么是神经网络2.

2020-07-21 02:09:38 623

原创【机器学习】决策树算法（ID3算法及C4.5算法）的理解和应用

文章目录【机器学习】决策树算法（ID3算法及C4.5算法）的理解和应用1.决策树的介绍1.1 ID3算法1.1.1 算法核心1.1.2 基本概念1.1.3 算法过程1.2 C4.5算法1.2.1 算法核心1.2.2 基础概念1.2.3 算法过程2.决策树分类实战2.1 C++实现ID3算法和C4.5算法2.1.1 安装Graphviz（可视化决策树）2.2 Python下实现CART算法【机器学习】决策树算法（ID3算法及C4.5算法）的理解和应用1.决策树的介绍**概念：**决策树是机器学习中一种特

2020-07-03 20:06:40 1034

原创【学习记录】Inception结构的简单介绍及Filter Concatenation的理解

文章目录【学习记录】Inception结构的简单介绍及Filter Concatenation的理解InceptionFilter Concatenation【学习记录】Inception结构的简单介绍及Filter Concatenation的理解我们在研读目标检测类论文时，常常会看到Inception Structure以及一张输入为Previous layers到输出Filter Concatenation的一张流程图。这其实是目标检测类论文的一个常见结构和流程，本文简单的介绍其概念。Incep

2020-05-29 21:25:11 2147

原创制作目标检测数据集（通过鼠标事件）

文章目录制作目标检测数据集（通过鼠标事件）前言通过鼠标事件框定目标txt文件转化为xml文件结果可视化制作目标检测数据集（通过鼠标事件）前言当我们在做目标检测的实验时，我们可能需要自己制作一个数据集。且这些目标检测有关的数据集很多通过xml文件进行保存。之前在做简单的图像分割时，使用过鼠标事件来进行‘抠图’，所以想着能不能将鼠标事件应用到目标检测数据的获取上呢？本文通过鼠标标定，获取数据并打印到txt文件中，再将txt文件转换为xml文件，以便后续实验进行操作。通过鼠标事件框定目标首先我们介绍

2020-05-26 21:55:16 440

原创【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解

文章目录【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解（机器学习）1.有监督学习KNN算法KNN算法概念理解KNN的优缺点KNN算法的流程KNN算法分类器SVM算法SVM算法概念理解SVM算法的小知识SVM特性SVM算法的推导公式2.无监督学习3.无监督学习和有监督学习的采用【学习记录】有监督学习和无监督学习的概念理解（机器学习）1.有监督学习有监督学习可以说是一种分类问题，通过已有的训练样本（已知数据及其对应的输出）去训练一个得到一个最优模型（模型是某个函数的集合，这里的最优模型是指在某个评价准则下的

2020-05-24 02:32:42 1292

空空如也

空空如也