在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels : Number of c

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

具体可以看这篇文章,写的很详细.https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

1.在Action中定义,context用于传递搜索条件和分组条件,在搜索视图中默认显示: 示例代码: <record model="ir.actions.act_window" id="open_company_allocation"> <field name="name">Leaves Summary</field> <field name="res_model">hr.ho

Chrome Predictor的预测功能优化 Chrome会随着使用变得更快. 它这个特性是通过一个单例对象Predictor来实现的.这个对象在浏览器内核进程(Browser Kernel Process)中实例化,它唯一的职责就是观察和学习当前网络活动方式,提前预估用户下一步的操作.下面是一个示例: 用户将鼠标停留在一个链接上,就预示着一个用户的偏好以及下一步的浏览行为.这时Chrome就可以提前进行DNS Lookup及TCP握手.用户的点击操作平均需要将近200ms,在这个时间就可能处

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

小结: 1. 小文件存储于一个文件中: 在内部,磁盘缓存(disk cache)实现了它自己的一组数据结构, 它们被存储在一个单独的缓存目录里.其中有索引文件(在浏览器启动时加载到内存中),数据文件(存储着实际数据,以及HTTP头以及其它信息).比较有趣 的是,16KB以下的文件存储于共同的数据块文件中(data block-files,即小文件集中存储于一个大文件中),其它较大的文件才会存储到自己专属的文件中.最后,磁盘缓存的淘汰策略是维护一个LRU,通 过比如访问频率和资源的使用时间(age

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups 2018-07-26 10:32:15 This blog is copied from: https://github.com/foolwood/benchmark_results  Thanks for the careful list of visual tracking provided by foolwood  Visual Trackers CVPR20

以下内容是"The Performance of Open Source Applications" (POSA)的草稿, 也是The Architecture of Open Source Applications的后继者. POSA囊括了一批针对性能的优化和设计,以及开发过程中的性能管理等内容的论文,预计在2013年春天发售[译注:国内有得等了]. By Ilya Grigorik on January 31, 2013 (翻译:Horky [http://blog.csdn.ne

fabric sdk go 提供的官方文档少之又少,要想入门,主要就靠研究官方的e2e系列示例,这真的是一件挺无奈的事情.没法子,只能硬着头皮上了.研究发现,e2e这个例子是通过cryptogen生成网络所需的所有证书及密钥的.一旦你按着操作后,你会发现你被大堆目录淹没,不知所措,根本不知道他们都是干嘛的. 那么,这篇文章的作用,就是告诉你,他们都是干嘛的,哪些是初始化sdk所需的. 让我们开始吧! 生成证书配置 首先,用于生成证书目录的配置文件crypto-config.yaml内容如下所示

前言 本章主要对数字广播DVB做一个系统的概况的描述,以及一些spc的相关的内容,虽然流程分析的不多,但是做为后续 章节资料的源泉,也是不可或缺的. 一. ATSC和DVB数字电视系统的比较 本文的主要目的是帮助DVB开发人员了解ATSC标准.本文并不涉及两种标准在物理层面(如调制解调)的差别,而主要讨论上层协议的区别,主要集中在如下四个方面:  音频压缩 服务信息系统 条件接收系统 数据广播 1 .音频压缩 ATSC数字电视接收器必须具备Digital Audio Compression (A

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro

小结: 1. 小文件存储于一个文件中: 在内部,磁盘缓存(disk cache)实现了它自己的一组数据结构, 它们被存储在一个单独的缓存目录里.其中有索引文件(在浏览器启动时加载到内存中),数据文件(存储着实际数据,以及HTTP头以及其它信息).比较有趣 的是,16KB以下的文件存储于共同的数据块文件中(data block-files,即小文件集中存储于一个大文件中),其它较大的文件才会存储到自己专属的文件中.最后,磁盘缓存的淘汰策略是维护一个LRU,通 过比如访问频率和资源的使用时间(age

思想 django为使用一种新的方式,即:关系对象映射(Object Relational Mapping,简称ORM). PHP:activerecord Java:Hibernate C#:Entity Framework django中遵循 Code Frist 的原则,即:根据代码中定义的类来自动生成数据库表. 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 三层架构

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说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor