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RSS订阅原创 【人工智能】第一课 人工智能学习计划
什么是人工智能？人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。人工智能最核心能力是根据跟定的输入做出判断或预测。图灵测试人工智能三大核心要素：数据、算法、算力人工智能-》机器学习-》深度学习机器学习：无监督学习聚类算法：K均值聚类，K-means；系统聚类降维算法：主成分分析PCA，线性判断分析LDA有监督学习分类算法：决策树支持向量机逻辑回归等计算机视觉的五大应用图像分类–CNN卷积神经网络目标检测–R-CNN目标跟踪语义分割–FCN实例分割–Mask R-
2024-09-26 22:04:30
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原创 16-2 目标跟踪deepsort、人体姿态估计HPE
匈牙利算法：告诉我们当前帧的某个目标，是否与前一帧的某个目标相同卡尔曼滤波：基于目标前一时刻的位置，预测位置。
2024-08-11 16:15:07
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原创 15-2 人脸检测
因为相似性、易变性，人脸识别是比较困难的。放大-好区分，类间变化消除-同一个人，固定特征，类内变化对于人脸，类内变化大于类间变化。
2024-07-28 16:08:14
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原创 15-1 YOLO3、VIT
loss（bbox regression loss+classification loss）对RPN网络进行训练，RPN生成的proposal再送到。two-stage：two-stage算法会先使用一个网络生成proposal，如selective search和RPN网络，one-stage ：One-stage追求速度舍弃了two-stage架构，即不再设置单独网络生成proposal，而。是直接在feature map上进行密集抽样，产生大量的先验框，如YOLO的网格方法。
2024-07-28 01:00:42
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原创 14-目标检测Faster-RCNN
IOU= s交/s并 >=0.5 正样本TP:T是否被正确分类，P该样本原本是正样本还是负样本（Positive正样本，Negative负样本）TNFPFN。
2024-07-28 00:20:40
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原创 人工智能12-CNN之图像识别，VGG,Resnet50
图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。
2024-07-14 01:44:18
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原创 人工智能11-2 卷积神级网络CNN
CNN不同于传统的神经网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Resnet卷积网络与我们前面实现的网络不同之处在于，**它可以直接接受多维向量，**而我们以前实现的网络只能接收一维向量。首先复习下：卷积、多通道卷积，reLu，池化。
2024-07-11 23:19:49
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原创 人工智能11-用Pytorch构建神经网络
• Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。
2024-07-10 22:20:39
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原创 人工智能10-从零开始训练网络、TensorFlow
我们的代码要导出三个接口，分别完成以下功能：1，初始化initialisation，设置输入层，中间层，和输出层的节点数。2，训练train:根据训练数据不断的更新权重值3，查询query，把新的数据输入给神经网络，网络计算后输出答案。（推理）
2024-07-07 17:27:37
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原创 9-推理和训练
(3,2,2)表示3维向量，一个张量包含3个元素，每个元素由二维元素组成的。(n,c,h,w)n-图片数量，batchc-通道h，w尺寸。
2024-06-30 18:26:39
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原创 8-RANSAC，差值哈希，均值哈希
RANSAC假定，给定一组（通常很小的）内群，存在一个程序，这个程序可以估算最佳解释或最适用于这一数据模型的参数。
2024-06-30 17:17:16
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原创 7-SIFT 尺度不变特征变换
Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。Sfit的应用范围包括物体辨别、机器人地图感知与导航、影像拼接、3D模型建立、手势识别、影像追踪等。
2024-05-26 00:30:24
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原创 6-2 图像聚类算法，Kmeans，层次聚类，密度聚类
分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。聚类从广义上说，聚类就是将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一起。一个聚类就是一些数据实例的集合，其中处于相同聚类中的数据元素彼此相似，但是处于不同聚类中的元素彼此不同。由于在聚类中那些表示数据类别的分类或分组信息是没有的，即。
2024-05-18 21:22:55
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原创 6-1立体视觉，点云，spin image
何为立体视觉：立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。
2024-05-15 23:08:12
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原创 人工智能第5课-Canny边缘检测算法、透视变换
梯度：记向量（矢量）滤波/卷积边缘有正负之分，就像导数有正值也有负值一样：由暗到亮为正，由亮到暗为负求边缘幅度的算法：sobel、prewitt、laplace、Canny算子。
2024-04-20 22:27:38
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原创 人工智能第4课
特征提取：是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。特征选择：是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；特征选择（feature selection）和特征提取（Feature extraction）都属于降维（Dimension reduction）
2024-04-14 14:51:46
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原创 人工智能第2课
该方法最普通的做法是：在已知参数当前值的情况下，按当前点对应的梯度向量的反方向，并按事先给定好的步长大小，对参数进行调整。上采样原理：内插值。主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。A*B=矩阵A每一行的列 * 矩阵B每一列的行（需要满足A的列=B的行数 ）里像素在这里插入代码片只有2种，二值图是特殊的灰度图。2.3 四通道：RGBA模式，RGB+透明度a。梯度和导数是一个意思，梯度是算法里的概念。2.1 单通道：只要是单通道的，就是。2.2 三通道：RGB模式。给定区间求极限最小值。
2024-03-25 23:13:55
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原创 python-flask学习笔记1-蓝图blueprint
python-flask学习笔记1-蓝图蓝图(系统里面的子系统) blueprint() app插座，一个蓝图就是一个插座。作用：1 解决app到处引用可能引发的一些问题。2 模块化、组件化3 蓝图相当于一个子系统，共享app里面的一些资源。4 分离其他一些资源，比如static，template1 定义蓝图：from flask import Blueprintweb = Blueprint('web',__name__)2 注册蓝图from web.views import we
2021-04-09 21:37:22
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原创 【Python】内存管理
‘’’内存管理一、对象的引用二、小整数池和intern机制1、小整数池2、intern机制三、深浅拷贝四、垃圾回收和GC模块1、垃圾回收机制，一句话形容：引用计数为主，标记-清除+分代回收为辅的回收策略‘’’深浅拷贝：通常只在列表嵌套列表时讨论import copyli = [1,2,3]list1 = [11,22,li]list2 = list1list3 = list1.copy()list4 = copy.deepcopy(list1)li.append(4)li
2020-06-28 23:44:56
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空空如也
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