卷积神经网络 — CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，
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2023-10-27 05:19:11
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一、目标定位目标定位从标准的CNN图像分类出发，在这个基础上又增加了更多的y值，比如PC表示图片中是否有检测物，如果有是1，否是0bx，by，bh，bw分别是定位矩形区域参数c1，c2，c3表示定位出来的物品属于哪个类别注意，如果pc是-，后面就没有意义，就全部不关心损失函数： 二、特征点检测除了用矩形框选出区域，我们哈可以对关键点定位，输入每个关键点的x，y坐标来定位，比如第一个为是否
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2024-01-15 07:39:33
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文章目录前言猜想实验实验思路网络结构——position encoding network评价指标实验结果 前言卷积神经网络在图像领域性能十分卓越，不仅可应用于图像识别，也可应用于目标检测与语义分割。目标检测与语义分割都需要定位目标在图像中的位置，而卷积神经网络在这两类任务中表现优异，是否意味着卷积神经网络可以编码目标的绝对位置（目标在图像中的位置，而不是目标相对于图像中的其他事物的位置）信息呢
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2024-02-26 07:00:38
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1. 目标定位和特征点检测图片检测问题：分类问题：判断图中是否为汽车；目标定位：判断是否为汽车，并确定具体位置；目标检测：检测不同物体并定位。目标分类和定位：对于目标定位问题，我们卷积神经网络模型结构可能如下： 输出：包含图片中存在的对象及定位框行人， or ；汽车， or ；摩托车， or ；图片背景， or ；定位框： 、、、其中， 表示汽车中点， 分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为，
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2024-01-11 12:38:00
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目标检测目标定位目标定位会通过输出四个参数bx by bh bw 给出图像中对象的边界框平方误差策略可以减少这八个元素预测值和实际输出结果之间差值的平方 如果y1=0，那么Y矩阵中的后7个元素都不用考虑，只需要考虑神经网络评估Y1（即Pc）的准确度特征点检测 以中间的人脸识别为例，假设脸部有64个特征点 选定特征点个数，并生成包含这些特征点的标签训练集，然后利用神经网络输出脸部关键特征点的位置 具
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2023-12-31 13:46:02
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各位数据游侠，炼丹师，由于最近项目上的数据迟迟未到，闲的无聊，so 盘一盘神经网络。虽说之前各种大大小小的网络都使用过，然而对其网络的改进工作却迟迟没有落实，所以。。。不过经过几天时间的摸索，看了各大教程，大多数文章都是不管三七二十一，先甩出一大堆理论（比如:超参数，前前后后一共接近十几个）暂且不谈你能否调出一个好的神经网络模型，就这么参数的组合，估
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2023-10-30 22:49:56
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相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事，辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到，这里只讲到底如何去实现，也算是给刚入门的朋友做个简单的分享。1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码（https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration），注意以下几点：1）.这是一个MS Visual St
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2023-11-14 06:28:48
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本教程的目标是学习如何创建标定板。1.方法（一）利用第三方在线生成https://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator 可以根据所需定制标定板，并下载一个可打印的PDF文件。**注意:**在标准喷墨打印机或激光打印机上打印时，请确保您的软件或打印机不应用任何缩放模式。还要确保在打印机驱动程序中没有执行光栅化。最好是在打印后手动测量最
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2023-12-28 21:22:55
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吴恩达卷积神经网络章节笔记（三）——目标检测1. 目标定位 (Object Localization)1.1 基本概念1.2 标签定义1.3 损失函数2. 特征点检测 (Landmark Detection)3. 目标检测 (Object Detection)4. 滑动窗口的卷积实现 (Convolutional Implementation of Sliding Window)5. Bound
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2024-01-25 20:07:34
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
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2024-01-17 10:45:28
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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简介提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、相机标定简介二、张友正黑白棋盘标定1.思想2.原理3.模型求解三、实验内容及过程3.1 实验要求3.2 实验数据及环境1.实验数据2.实验环境3.3 实现代码3.4 实验结果四、总结 前言摄像机标定简单来说是从世界坐标系转换为相机坐标系，再由相机坐标系转换为图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵P的过程 相机标
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2024-04-12 13:51:33
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MATLAB自带相机标定应用程序，有camera calibrator和stereo camera calibrator两类相机标定应用程序。其操作简单、直观，能够获得相机的内、外参数以及畸变参数等。其中，camera calibrator用于单目相机标定；stereo camera calibrator用于双目相机标定。两者操作方式相同，唯一区别在于stereo camera calibrato
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2023-07-05 15:02:17
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1：相机标定含义（解决什么是相机标定） 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定
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2018-07-26 20:22:00
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1.简述利用aruco进行动态检测时，需要先矫正摄像机带来的图形畸变。为了找到这些纠正参数,我们必须要提供一些包含明显图案模式的样本图片(比如说棋盘)。我们可以在上面找到一些特殊点(如棋盘的四个角点)。我们找到这些特殊点在图片中的位置以及它们的真实位置。有了这些信息,我们就可以使用数学方法求解畸变系数。2.准备：将棋盘图像固定到一个平面上，使用相机从不同角度，不同位置拍摄10-20张标定图。'''
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2023-12-01 11:23:02
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相机标定相机标定的目的获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出摄像机的内参、外参系数。拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标
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2024-01-04 12:23:52
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本文利用张正友相机标定方法，标定手机相机的相关参数。手机型号：华为mate81,张正友相机标定实验原理 （1）计算单应性矩阵 设三维世界坐标的点为X=[X,Y,Z,1]TX=[X,Y,Z,1]T，二维相机平面像素坐标为m=[u,v,1]Tm=[u,v,1]T，所以标定用的棋盘格平面到图像平面的单应性关系为： &n
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2024-04-16 14:41:51
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
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参考文章链接如下：理论+公式推理都在下面的文章https://www.sohu.com/a/355690042_100007727https://zhuanlan.zhihu.com/p/94244568
