来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(

所谓白平衡(White Balance):指在图像处理的过程中,对原本材质为白色的物体的图像进行色彩还原,去除外部光源色温的影响,使其在照片上也显示白色.也就是不管在任何光源下,都能将白色物体还原为白色. 白色是指反射到人眼中的光线由于蓝.绿.红三种色光比例相同且具有一定的亮度所形成的视觉反应.我们都知道白色光是由赤.橙.黄.绿.青.蓝.紫七种色光组成的,而这七种色光又是由红.绿.蓝三原色按不同比例混合形成,当一种光线中的三原色成分比例相同的时候,习惯上人们称之为消色,黑.白.灰.金和银所反射的

原文link:<color enhancement and rendering in film and game production> 是siggraph 2010,“Color Enhancement and Rendering in Film and Game Production” course的一个paper. 从摄影到电影里面使用的技术,来启发游戏里怎么使用. 很不错的一个地方是:了解到了filmic tone mapping是怎么来的了,之前uncharted2的文章还看的我一头

http://blog.csdn.net/toughbro/article/details/6745207 float游戏存储照片blogimage HDR high dynamic range. 很多程序朋友(包括我)都是从dxsdk上看到和学习这个概念,开始学习的更多的是一整套hdr sample的流程: 在float render target上去render scene 后面很多console上的游戏使用rgbm等编码方式来节省内存和bandwidth 通过down sample去计算亮

HTTP协议更优 目前几乎所有的视频点播网站全部采用HTTP协议传输数据.因为相对于诸如RTMP等协议来说,HTTP协议是无状态的,数据传输完毕就断开连接,这样服务器就可以腾出资源来服务更多的用户.而RTMP则会在用户播放期间一直维护一个连接,这样服务器的负载就非常有限.而且HTTP服务器,CDN等都已经是非常成熟的技术,成本低性能好.另外HTTP的请求可以直接使用浏览器Cookie,容易和网站业务打通.最后,HTTP还能使用浏览器缓存,这算优点也算缺点,优点是请求同样的资源可以直接从缓存中取,

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解.所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解. 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项

0.前言 本文主要介绍K64的ADC部分的特性,内部架构,信号描述及操作接口等 1.简介 1.1.ADC模块特性 线性逐次逼近算法,达16bit分辨率 达到4对差分和24个单端模拟量输入 输出模式 差分为16bit,13bit,11bit和9bit模式 单端为16bit,12bit,10bit和8bit模式 对于差分输出格式为带符号扩展的16bit的2的补码 对于单端输出格式为右对齐无符号格式 支持单次或连续转换 可配置采样时间和转换速率 转换完成或硬件平均完成标志和中断 有四路输入时钟源可选

什么是OCR? OCR英文全称是optical character recognition,中文叫光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或者写在纸上的 文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一, 而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了. 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业 都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了.其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e01013yb8.html 很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵,并且我们也不太关注内参数到底是多少,因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配,或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图,或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了.既然不知道摄像机的内参数,那么就只能借助对极约束来达到目的了.通过计算两幅图像的基础矩阵F,然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法,可以很好的实现这个目标,该方法也被称为Hart

1 /*2 * 说明:3 * 本源代码的中文注释乃Auscarlin呕心沥血所作.旨在促进jQuery的传播以及向广大jQuery爱好者提供一个进阶4 *的途径,以让各位更加深入地了解jQuery,学习其中有用的技术,从而为振兴中华JS出一份绵薄之力...(说大了...)5 *6 *本文件保留了jQuery代码原来的英文注释,个别语句我在其旁列出了尝试性的翻译(并标明这是翻译).水平有限希望读者能斟酌.7 *另外,本中文注释不是简单将原文翻译(jQuery作者那少得可怜的注释根本不足以让我们读通

image rectification 图像校正 在配准时,先找到特征点,找到特征点后剔除伪匹配点. 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成). 这部完成后,图像可以匹配了,但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致. 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了. 显然平均融合应该不理想. 目前融合技术还是分为空域和变换域两大类.可根据自己的图片特征选取一种. 1.主要有平均融合, Brovey, 主成份分析,亮度色度饱和度融合技术等.2.诸如小波,轮廓波,曲波等频域技术. 对于

Tensorflow基础知识 Tensorflow设计理念 (1)将图的定义和图的运行完全分开,因此Tensorflow被认为是一个"符合主义"的库 (2)Tensorflow中涉及的运算都要放在图中,而图的运行只发生在会话(session)中.开启会话后,就可以用数据去填充节点,进行运算.关闭会话后,就不能继续计算了.因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境 编程模型 边 Tensorflow的边有两种连接关系:数据依赖和控制依赖.其中实线边表示数据依赖,代表数据,即张量.张量

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

题目:Peptidomics analysis of milk protein-derived peptides
released over time in the preterm infant stomach
 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:March 14, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00604 作者及单位: Robert L. Beverly--Nutrition Program, School of Bi

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

神经网络的优化方法: 1.学习率的设置(指数衰减) 2.过拟合问题(Dropout) 3.滑动平均模型(参数更新,使模型在测试数据上更鲁棒) 4.批标准化(解决网络层数加深而产生的问题---如梯度弥散,爆炸等) 一.学习率的设置----指数衰减方法 通过指数衰减的方法设置GD的学习率.该方法可让模型在训练的前期快速接近较优解,又可保证模型在训练后期不会有太大的波动,从而更加接近局部最优. 学习率不能过大,可能让参数在极值两侧波动,不能过小,训练时间会过长. TensorFlow提供的方法:tf.

批标准化 批标准化(batch normalization,BN)是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的.深度神经网络随着深度加深,收敛会越来越慢,会导致梯度弥散问题(vanishing gradient problem). 统计机器学习有一个ICS理论,这是一个经典假设:源域和目标域的数据分布是一致的. 解决思路是根据训练样本和目标样本的比例对训练样本做一个矫正. 方法 批标准化一般用在非线性映射(激活函数)之前,对x=Wu+b做规范化,使结果(输出信号各个维度)的均值为0,方差为1,