CNN简介从06年开始，深度结构学习方法（深度学习或者分层学习方法）作为机器学习领域的新的研究方向出现。由于芯片处理性能的巨大提升，数据爆炸性增长，在过去的短短几年时间，深度学习技术得到快速发展，已经深深的影响了学术领域，其研究涉及的应用领域包括计算机视觉、语音识别、对话语音识别、图像特征编码、语意表达分类、自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学。由于深度学习在众多领域表现比较好的性
一篇介绍GAN应用的文章。今后GAN模型学习的主要内容。中文链接：萌物生成器：如何使用四种GAN制造猫图 项目 GitHub：https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats我尝试使用几种对抗生成网络（GAN）来生成猫脸，其中包括 DCGAN、WGAN 和 WGAN-GP，以及低和高分辨率。训练模型则使用 CAT 数据集（
JAVA中最为关键的几个知识点 想成为JAVA高手,你至少要非常熟悉并能自如地应用如下几个知识点: 1.序列化机制.(有人认为它并不是重要的技术,我以我的经验声明,这是JAVA平台第一重要的知识点.) 2.RTTI机制 3.CALLBACK机制 4.反射机制 序列化：  
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2023-12-13 21:49:51
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的...
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2022-04-22 12:46:51
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的...
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2021-10-26 14:27:44
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一、NARF关键点提取1、背景关键点也称为兴趣点，是通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说，关键点的数量要比原始点云的数目少很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的紧凑表示，而且不失代表性与描述性，从
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2023-03-04 00:23:42
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目录1. Motivation2. SPPnet2.1 SPP层的原理2.2 SPPnet的区域映射原理3. 总结 论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 1. MotivationR-CNN模型存在很多缺点和可改进的地方，其中的两个缺点如下：CNN网络后面接的FC层需要
【导语】本文搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其
原创
2021-06-24 16:06:10
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【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点，是一个很简单基础的项目，代码量很小，可供新手学习。 1. 数据 数据集：数据自小武，
原创
2021-12-29 10:50:47
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第一个就是pytorch的可视化模块 visdom使用之前需要安装使用pip3 install visdomimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transfo...
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2021-04-22 20:32:56
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2017年的CVPR1. Introductionpipeline： 首先是全局阶段(整张脸) (1)对人脸进行re-initialize，把它变成一个规范的形状。如(a)处理后，人脸变正了。 (2)进行一个粗精度的回归然后是局部阶段
(3)对人脸的不同部分进一步进行re-initialize，变成规范的状态
(4)分别对每一部分再次进行回归实验中，在300-W和AFLW人脸关键点检测数据集上
【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap...
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2021-08-31 15:32:59
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# 使用Java与OpenCV提取光斑关键点的y坐标和尺寸
在计算机视觉领域，提取光斑（或边缘）关键点对于分析图像特征至关重要。关键点不仅帮助我们理解图像的结构，还可以用于图像匹配和目标跟踪。本文将介绍如何使用Java与OpenCV库提取图像中的光斑关键点，获取它们的y坐标和尺寸，并通过示例代码进行详细展示。
## 1. 环境准备
首先，你需要确保安装了Java开发环境和OpenCV库。你可
深度学习在计算机视觉的应用中已经十分广泛，其效果相比于传统方法也有很大的提高。本文就人脸检测这个领域，介绍深度学习在人脸检测领域的发展。 深度学习人脸检测最早的代表作之一是2015年CVPR的一篇论文《A Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection》，下文简称CascadeCNN。这篇文章保留了传统人脸检测方法中Cascade
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2024-09-22 20:08:13
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目录一、简介二、人体关键点检测数据集三、关键点检测任务的目标构建四、单人2D关键点检测相关算法五、多人2D关键点检测相关算法六、3D关键点检测相关算法正文一、简介关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键点检测是其中比较热门，难度系数较高，且应用非常广泛的一个研究领域，在自动驾驶中也会有很好的应用前景，所以本文主要是介绍人体关键点检测的一些相关内
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2024-05-31 23:31:45
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一，基本思路生成数据(验证码样本)1.验证码类型我们这里生成的验证码是当前最常见的验证码即由26位大小写英文字母和0到9十个数字组成的字符型验证码。2.生成方式我们可以选择两种方式来生成我们的训练数据。一种是一次性生成几万张图(保存到本地)，另一种是定义一个数据生成器(数据未被保存)。两种方式各有千秋，第一种方式的好处是训练的时候显卡利用率高，如果你需要经常调参，可以一次生成，多次使用；第二种方式
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2024-05-17 09:57:08
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Memcached 使用 Slab Allocation 机制来管理内存，将内存分割成多个大小不同的块（slabs），每个块由多个相同大小的槽（
基本概念SURF(SpeededUp Robust Features)—加速稳健特征算法, 在2006 年由Bay.H和Van Gool.L共同提出, SURF是尺度不变特征变换SIFT的加速版。一般来说, 标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍, 并且在多幅图像下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念, 这大大加快了程序运行时间,可以应用于物体识别以及三维
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2022-06-27 21:39:49
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# 深度学习在点云处理中的应用
随着人工智能技术的发展，深度学习在各个领域都有着广泛的应用。在计算机视觉领域中，点云是一种常见的三维数据表示方式，它由一系列的点构成，每个点包含了位置和颜色等属性信息。点云深度学习即是利用深度学习技术来处理点云数据，实现识别、分类、分割等任务。
## 点云深度学习中的CNN
卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种常见神经网络结构，在点云处理中也有着广泛的应用
原创
2024-04-10 04:55:39
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