SIFT,SuperPoint都具有提取图片特征点,并且输出特征描述子的特性,本篇文章从特征点的提取数量,特征点的正确匹配数量来探索一下二者的优劣. 视角变化较大的情况下 原图1 原图2 SuperPoint特征点数 SIFT提取到的特征点数 SuperPoint特征点匹配情况 SIFT特征点匹配情况 SuperPoint提取到的特征点数量要少一些,可以理解,我想原因大概是SuperPoint训练使用的是合成数据集,含有很多形状,并且只标出了线段的一些拐点,而sift对图像的像素值变化敏感. S…

Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, TPAMI 2002 1.简介 LBP是一种针对灰度图像任意单调变换(monotonic transformation)具有不变性的鲁棒特征算子.除了鲁棒性外,另一个突出特点就是计算量小,实现时只需在很小的邻域内使用少量的算子和查询表. 作者提出算法时,主要是想应用于二维图像纹理分析:工业表面检测…

CNN得益于全局共享权值和pool操作,具有平移不变性. 对于尺度不变性,是没有或者说具有一定的不变性(尺度变化不大),实验中小目标的检测是难点,需要采用FPN或者其他的方式单独处理. 对于旋转不变性,是基本没有的,实验证明添加旋转样本是一种可靠的样本增强策略,能增强模型对旋转的鲁棒性.…

在阿里云上搭建 Spark 实验平台 Hadoop2.7.3+Spark2.1.0 完全分布式环境 搭建全过程 [传统文化热爱者] 阿里云服务器搭建spark特别坑的地方 阿里云实现Hadoop+Spark集群 Docker下安装Hadoop和Spark集群…

一·文件上传漏洞概念 文件上传漏洞是指 Web 服务器允许用户在没有充分验证文件名称.类型.内容或大小等内容的情况下将文件上传到其文件系统.未能正确执行这些限制可能意味着 即使是基本的图像上传功能也可用于上传任意且具有潜在危险的文件.这甚至可以包括启用远程代码执行的服务器端脚本文件. 二·防止在用户可访问的目录执行文件 作为预防措施,服务器通常只运行其 MIME 类型已明确配置为执行的脚本.否则,它们可能只是返回某种错误消息,或者在某些情况下,将文件内容作为纯文本提供. 这种配置通常在目录之间有…

1.Linux帧缓冲子系统 帧缓冲(FrameBuffer)是Linux为显示设备提供的一个接口,用户可以将帧缓冲看成是显示内存的一种映像,将其映射到进程地址空间之后,就可以直接进行读写操作,而写操作可以立即反映到屏幕上,这种操作是抽象和统一的,用户不必关心显存的位置.换页机制等具体细节,这些都是由FrameBuffer设备驱动来实现,帧缓冲把显示设备描述成一个缓冲区,允许应用程序通过帧缓冲定义好的接口访问这些图形设备,从而不用关心具体的硬件细节.个人感觉,更抽象一点,帧缓冲从本质上是图形设备的…

首先说明下为什么写这篇文章,网上有许多博客也是介绍I2C驱动在linux上移植的实现,但是笔者认为他们相当一部分没有分清所写的驱动时的驱动模型,是基于device tree, 还是基于传统的Platform模型,有些文章只是把代码移植到平台上调试测试下,并没有理清内部逻辑调用关系,所以觉得有必要把两种驱动模型阐述剖析清楚,本文阅读者必须以在单片机上调试过IIC总线为前提,能够分析从芯片datasheet和其工作原理和总线的基本操作,虽然I2C硬件体系结构比较简单,但是I2C体系结构在Linux中…

Linux内核suspend状态 Linux内核支持多种类型的睡眠状态,通过设置不同的模块进入低功耗模式来达到省电功能.目前存在四种模式:suspend to idle.power-on standby(Standby).suspend to ram(STR)和sudpend to disk(Hibernate),分别对应ACPI状态的S0.S1.S3和S4. Suspend to idle完全是软件相关的并且尽量将CPU维持在深度idle状态. Power-on standby设置设备进入低功…

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基…

首先参考的是这篇文章:http://blog.csdn.net/sadfasdgaaaasdfa/article/details/45970185 但是其中的函数太老了.所以要改.另外出发点是我自己的这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 里面关于梯度下降的那幅图片. 改来改去,在随机化向量上耗费了很多时间,最后还是做好了.代码如下: package com.spark.my import org.apache.log4j.{L…