函数原型: void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())   2.函数作用 归一化数据.该函数分为范围归一化与数据值归一化.(Normalizes the norm or value range of an array.)   3.参数说明 src     

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

写在前面,metric2t指标详解: NDCG(Normalized discounted cumulative gain)即DCG/IDCGCG(cumulative gain)DCG(Discounted Cumulative Gain)MAP(Mean Average Precision)MRR(Mean Reciprocal Rank) Usage: java -jar RankLib.jar <Params>Params: [+] Training (+ tuning and eva

一.BN 的作用 1.具有快速训练收敛的特性:采用初始很大的学习率,然后学习率的衰减速度也很大 2.具有提高网络泛化能力的特性:不用去理会过拟合中drop out.L2正则项参数的选择问题 3.不需要使用使用局部响应归一化层,BN本身就是一个归一化网络层 4.可以把训练数据彻底打乱 神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(bat

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

Sklearn.model_selection(模型选择) Cross_val_score:交叉验证 Train_test_split:数据切割 GridsearchCV:网格搜索 Sklearn.metrics(覆盖了分类任务中大部分常用验证指标) Confusion_matrix(y_test,y_predict):混淆矩阵 Classification_report(y_test,y_predict):分类报告 Precision_score(test_y,prey):精确率 recall

一.批规范化 Batch Normalization 转自: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313    https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412 [简洁] 白化whitening:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 layer normalization:https://www.leiphone.com/news/2016

知乎 csdn Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应

一.介绍 RankLib.jar 是一个学习排名(Learning to rank)算法的库,目前已经实现了如下几种算法: MART RankNet RankBoost AdaRank Coordinate Ascent LambdaMART ListNet Random Forests Linear regression 二.jar 包 Usage: java -jar RankLib.jar <Params> Params: [+] Training (+ tuning and evalu

Batch Nornalization Question? 1.是什么? 2.有什么用? 3.怎么用? paper:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift> 先来思考一个问题:我们知道在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为什么需要归一化呢?归一化后有什么好处呢?原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据

CS231n Winter 2016: Lecture 5: Neural Networks Part 2 CS231n Winter 2016: Lecture 6: Neural Networks Part 3 by Andrej Karpathy 本章节主要讲解激活函数,参数初始化以及周边的知识体系. Ref: <深度学习>第八章 - 深度模型中的优化 Overview 1. One time setup activation functions, preprocessing, weig

参考:https://www.zhihu.com/question/38102762 参考:CNN和RNN中如何引入BatchNorm 论文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 一.背景意义 2015年<Batch Normaliza

原文地址: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep N

. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: #Sigmoid曲线: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Sigmoid(x): re

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 29 11:05:52 2017 机器学习之sklearn @author: den """ # 导入数据集 from sklearn import datasets # 进行交叉验证 from sklearn.cross_validation import train_test_split # 导入标准化尺度 from sklearn.preproce

原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602 作者:hjimce 一.相关理论     白化这个词,可能在深度学习领域比较常遇到,挺起来就是高大上的名词,然而其实白化是一个比PCA稍微高级一点的算法而已,所以如果熟悉PCA,那么其实会发现这是一个非常简单的算法.     白化的目的是去除输入数据的冗余信息.假设训练数据是图像,由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性,所以用于训练时输入是冗余的:白化的目的就是降低输入的冗余性.

一:直方图反向投影的方法 二:二维直方图的表示 (一)直接显示 def hist2D_demo(image): hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([image],[,],None,[,],[,,,]) cv.imshow("hist2D",hist) (二)使用matplotlib def hist2D_demo(image): hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BG

一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算法很多都会引用这个算法,进行网络训练,可见其强大之处非同一般啊. 近年来深度学习捷报连连.声名鹊起,随机梯度下架成了训练深度网络的主流方法.尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效,但

Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算