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RSS订阅原创 【小样本学习】【CVPR2021】补全原型网络达到SOTA，Prototype Completion with Primitive Knowledge for Few-Shot Learning
小样本学习是一种通过少量样本训练分类器的方法，目前是一项比较困难的任务。目前比较有效的方法是基于元学习的预训练方法，首先在样本比较丰富的基础类别上训练一个特征提取器，然后在样本比较少的新类别上进行微调。然而实验表明微调对网络在新类别上的分类准确率的改进比较有限，本文发现，在用于预训练的基础类别数据集中，每个类别中样本的分布都比较紧凑，不同类别之间泾渭分明，而在样本比较少的新类别数据集中，各个类别中的样本分布比较混乱，不同类别的样本混在一起，不容易分开，即方差比较大。针对上述问题，该文对所有类别的名称进
2022-02-04 23:02:45
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原创 【论文阅读】【逐字翻译】 爱丁堡大学IEEE TPAMI 2021年最新元学习综述 《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》
近年来，元学习，或者说学会学习获得了广泛关注。传统人工智能技术利用固定的学习算法从零开始进行学习，不同的是，给定多个学习过程所学知识后，元学习的目的在于改进算法本身。元学习能够更好处理传统深度学习面临的问题，例如数据和计算瓶颈、泛化能力等。本综述描述当前元学习领域的进展。首先，给出元学习的定义，介绍其在迁移学习和超参数优化等相关领域的进展，其次，给出一种新分类方式，更准确地对当前元学习方法进行划分。然后，给出元学习在少样本学习和强化学习等领域的前景和成功之处。最后，讨论元学习的主要困难和未来前景。
2021-09-02 22:35:21
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原创 【Matlab】【模糊聚类】【图像分割】KWFLICM算法及其代码
KWFLICM算法介绍内容后面更，先给出代码代码，GPU版本，速度快%基于局部信息与核方法的FCM图像分割算法 KWFLICM%Fuzzy C-Means Clustering With Local Information and Kernel Metric for Image Segmentation%IEEE Transactions on Image Processing 22(2) (2013) 573-584clear all;close all;format long%% 指定
2021-03-19 21:00:05
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原创 【C++】【Intel MKL】【OpenMP】【模糊聚类】多线程英特尔MKL实战 - 模糊C均值图像分割
1、英特尔MKL面对计算量庞大的线性代数计算，英特尔为其CPU开发了MKL（Math Kernel Library）。Intel MKL能够充分利用CPU指令集和并行计算优势，较大提高矩阵计算速度。具体参考：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-math-kernel-library-documentation.html2、概述本实验采用英特尔MKL与OpenMP完成模糊C均值图像分割。Intel MK
2021-02-24 16:25:52
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原创 【C++】【图像分割】【模糊聚类】FLICM算法C++实现，OpenCV负责图像读取与显示
S. Krinidis, V. Chatzis. A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 19(5), 2010: 1328-1337.该算法推导有误，使目标函数无法最小化。正确的推导请参考：T. Celik, H. K. Lee. Comments on “A Robust Fuzzy Local Information C-Mea
2021-02-19 14:44:01
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原创 【图像处理】【Matlab】双边滤波Matlab代码（速度很快）
网上的介绍太多了，但绝大多数Matlab代码应用了较多的循环，速度较慢。本代码充分应用矩阵运算，循环次数少，速度极快。归一化到0到1之间以后，加入零均值，标准差为0.01的高斯白噪声，得到下图设置σs=5，σr=0.2\sigma_s=5，\sigma_r=0.2σs=5，σr=0.2，邻域边长k=9，k=9，k=9，得到滤波效果笔记本CPU为i7-4710HQ，0.1秒，速度很快代码：clear allclose allf = imread('滤波原始图.jpg');[row,
2021-01-03 18:51:01
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原创 除了按照其它博客所述调整Visual Studio的设置，CUDA调试还必须注意的三点
Nsight诸版本下载，下载前请仔细阅读DocumentationDocumentation中的“System Requirements for NVIDIA Nsight VSE Software”一节极其重要，请仔细阅读，尤其注意以下两点1、对显示驱动的版本要求，安装与显示驱动版本最相近的Nsight。例如，若安装了451.67版本的驱动，那么选择Nsight 2020.1最为合适。若某一台电脑，安装了CUDA 10.1自带的Nsight 2019.3，并手动更新到451.67版本的驱动，由于Ns
2020-09-07 15:33:31
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原创 Visual Studio 2019 永久解决任意工具包的包含目录、库目录、库文件的方法
在使用VS2019时，每次创建新项目需要重新配置包含目录（Include目录）、库目录（lib文件所在目录）和库文件，十分麻烦。例如配置OpenCV、CUDA的VS环境。这里给出一种一劳永逸的方法。细心的朋友可能会发现，VS2019与2017不同点在于，在每个项目的属性管理器页面中：Debug | Win32和Release | Win32下缺少Microsoft.Cpp.Win32.user，Debug | Win64和Release | Win64下缺少Microsoft.Cpp.x64.user，
2020-09-06 20:10:39
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原创 【Matlab】【机器学习】SVM快速算法 - SMO（序列最小优化）从推理到实现
支持向量机（SVM）https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-98-14.pdf支持向量机（support vector machines, SVM）是一种监督二分类模型，具有完善的数学理论，其目标函数具有良好的凸性，可直接运用凸优化方法一次性找到最佳分类边界。设Kij=K(xi,xj)K_{ij}=K(x_i,x_j)Kij=K(xi,xj)是数据向量xix_ixi和xjx_jxj的内积，可
2020-08-13 01:58:06
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原创 【数字信号处理】【傅里叶分析】【FFT】快速傅里叶变换的完整公式推导
给出离散傅里叶变换DFT的公式：DFT[x(n)]=X(m)=∑n=0N−1x(n)exp(−j2πmnN),m∈[0,N−1]=x(0)exp(−j2πm0N)+x(1)exp(−j2πm1N)+x(2)exp(−j2πm2N)+x(3)exp(−j2πm3N)+...\begin{aligned}DFT[x(n)]=X(m)&=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)exp(-j\frac{2\pi mn}{N}),m\in[0,N-1]\\&=x(0)exp(-j\frac{2\
2020-06-18 16:05:41
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原创 【图像分割】【FCM】【经典文献解读】基于隐Markov随机场模型的增强型空间约束FCM图像分割 HMRF-FCM
以下算法均按照时间顺序排序1、基于隐Markov随机场模型的增强型空间约束FCM图像分割算法 HMRF-FCMChatzis S. P., Varvarigou T. A. A Fuzzy Clustering Approach Toward Hidden Markov Random Field Models for Enhanced Spatially Constrained Image S...
2020-01-09 22:11:02
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原创 【Python 3.6】任意深度BP神经网络综合练习（非卷积网络），根据斯坦福cs231n课程编写
CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据从训练集中取出。隐含层使用的激活函数：ReLU函数输出层使用的损失函数：Softmax函数训练集数据特征数量（即维度）：32×32×3，3表示有RGB三个色彩通道。训练集数据量：1000个验证集数据量：...
2019-12-26 21:11:30
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原创 【原创】【Python 3.6】【人工智能】【深度学习】从零开始，利用CIFAR10数据库，创建深度全连接神经网络
CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据是从训练集中取出的。可以在下列网站下载CIFAR10数据库：CIFAR10数据库下载地址深度全连接神经网络在本质上，深度全连接神经网络就是添加了多个隐含层的神经网络，互联网上的相关介绍已经足够多，在此不多赘...
2019-10-28 22:09:20
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原创 【原创】【Python 3.6】【人工智能】从零开始，使用CIFAR10图像识别数据库，创建含一层隐含层的浅层神经网络
CIFAR10数据库CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据是从训练集中取出的。可以在下列网站下载CIFAR10数据库：CIFAR10数据库下载地址含一层隐含层的浅层神经网络神经网络的介绍在网络上有很多，在此就不赘述，这里主要介绍本网络使用的一些超参数：网络结构：...
2019-10-28 15:37:19
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原创 【原创】【论文复现】【Matlab】【图像处理】基于竞争性学习的非监督式图像分割（DSRPCL法）
参考文献：[1]Ma J W, Wang T J. A cost-function approach to rival penalized competitive learning (RCPL) [J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 2006, 36(4): 722-737[2]...
2019-02-18 23:34:11
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原创 【原创】【论文复现】【Matlab】【图像处理】基于高斯尺度空间下的自适应阈值分割算法
参考文献：[1] 龙建武, 闫何, 张建勋, 田芳, 等. 智能图像分割技术[M]. 北京: 科学出版社. 2017概述对于背景亮度分布不均匀的图像，直接进行全局阈值分割很难将目标图像区域分割出来。对此，[1]中提出，可以通过高斯尺度空间对背景进行估计，得到大致背景图像，再用原图减去估计的背景，得到目标图像，通过伽马校正突出目标图像后，最后使用高斯分布拟合优化的Otsu算法进行全局分割，得到...
2019-01-28 00:26:11
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原创 【原创】【论文复现】【Matlab】【图像处理】基于三维直方图降维重建与高斯分布拟合的Otsu全局阈值分割算法的优化
参考文献：[1] 龙建武, 闫何, 张建勋, 田芳, 等. 智能图像分割技术[M]. 北京: 科学出版社. 2017[2] 申铉京.三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法[J]. 电子学报. 2011:1108-1114概述：对于...
2018-12-31 21:34:57
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原创 【Matlab】【原创】【数字图像处理】经典Canny边缘检测算子的手动实现
1、使用高斯滤波器平滑输入图像，消除高频噪声2、计算输入图像的梯度幅值与梯度角度。。。使用sobel算子计算梯度3、进行非极大值抑制（1）首先，我们创建角度模板，规定边缘的四个方向：-45°、0°、45°、90°，并创建一个矩阵，储存3x3邻域中，与上述4个方向对应的坐标偏移量，即相对于邻域中心点的右下角、下方、左下角、右方。（2）其次，由于我们使用的arctan函数计算梯度方向，那么得到...
2018-12-22 21:58:45
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原创 【基础】【C++与OpenCV】均值滤波、高斯滤波、中值滤波、两层伪彩色处理、多层伪彩色处理、假彩色变换、图像反转、对数变换、GAMMA变换、对比度拉伸、灰度级分层、比特平面分层、拉普拉斯锐化
每个代码片都比较短，所以放在一起。灰度图原图：均值滤波滤波模板中的所有元素均为1/k，大小为k×k，未对边缘进行处理。代码： #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace cv; void main() {
2018-09-17 22:55:38
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原创 【基础】秦九昭算法实现的多项式快速计算
秦九昭算法#include <iostream>using namespace std;void main(){ int num, x;//num为多项式阶数，x为自变量 cout << "输入多项式的阶数："; cin &g
2018-09-16 22:00:42
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原创 自己编写的基2时域抽取FFT、IFFT的C++实现代码，另附DFT与IDFT的原始实现
介绍网络上的原理介绍非常丰富，具体请自行搜索网络资源。本算法依靠FFT流图进行布置。算法 ##进行完所有的原理推导后，我们可以得到如下的16点FFT流图： 通过上图可以看出整个流图输入序列的顺序已经被颠倒，这实际上是输入序列中元素的序号进行了比特位的逆序排列，即其二进制比特位发生了镜像，例如001变为了100。另外一共有三个镶嵌的循环。为了实现输入序列的比特逆序排列，要使...
2018-09-12 19:09:23
2203
FLICM图像分割算法
2020-10-10
FGFCM图像分割算法.zip
2020-09-12
SEED-XDSUSB2.0in ccs6000.zip
2019-05-20
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