<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Xingyb14的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Xingyb14]]></copyright><item><title><![CDATA[Methods for reducing visual discomfort in stereoscopic 3D: A review]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/85011232</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/85011232</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Sat, 15 Dec 2018 01:39:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.1
图像处理和计算机领域的disparity指的是屏幕上的差异或者叫视差（以像素为单位），而生物领域的disparity指的是视网膜差异（以角度为单位）。对于一个给定的立体图片对儿，屏幕上的视差是固定的，但是视网膜视差取决于观看距离，观看角度和当前的注视方向。
4 算法改善
在移动设备上，观看者可能喜欢出屏效果也可能喜欢入屏效果，取决于他们外隐斜视的程度（眼睛的视轴向外偏斜的趋势）。这意味着深...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Depth-Aware Stereo Video Retargeting]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/84199374</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/84199374</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Mon, 19 Nov 2018 23:24:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[3.2 深度畸变
  在本节中，我们将重点关注深度畸变 EDE^DED 的derivation，ESE^SES 和 ETE^TET 将在第 3.3 节中讨论。深度畸变是用来保持立体视频中的显著物体的深度信息的。独立帧和多帧间的时序性深度保真我们都会考虑。
  一个 3D 物体的不同部分可能会在深度上做不同方向的运动。图 4 (a) 展示了一个 3D 熊猫的例子，左右两图分别是 st1s^{t_1}...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Deep3D: Fully Automatic 2D-to-3D Video Conversion with Deep Convolutional Neural Networks]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/83384653</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/83384653</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Thu, 25 Oct 2018 19:59:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[Deep3D: 利用深度卷积神经网络的全自动 2D-3D 视频转换
原文：Junyuan Xie 等. 2016
1 摘要
由于 3D 电影成为主流和 VR 市场的融合，对 3D 内容的需求迅速增长。然而，3D 视频制作面临着挑战。本文提出利用深度神经网络自动地将 2D 视频和图像转换为有立体感的 3D 格式。此前的 2D-3D 自动转换算法不是端到端的，且需要 ground truth 深度图来...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[二叉树的遍历]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/82631894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/82631894</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Tue, 11 Sep 2018 23:54:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 概述


二叉树的遍历按遍历顺序有先序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历四种，先序、中序和后序遍历可以通过递归或非递归的方式实现 。
递归算法实现简单，而非递归算法的执行效率要高于递归算法，借助栈，可以将二叉树的递归遍历算法转换为非递归算法，其中后序遍历的非递归算法较为复杂。
层次遍历需要借助队列实现。
讨论的二叉树采用二叉链表存储结构。
算法中的 visit 函数对结点进行访问，“ 访问 ”...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu root 用户下 Chromium 打不开]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81697565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81697565</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Wed, 15 Aug 2018 08:25:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[查到很多种方法都不可行，终于找到了亲测可行的方法，记录如下： 
1. 在 root 用户下进入 /usr/share/applications/ 
2. 找到 Chromium Web Browser，右键选择 Properties 
3. 在原有 Command 后加上 –no-sandbox 即可 


  使用这个方法后，启动 Chromium 时会提示You are using an un...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在 GitHub 上新建仓库并上传项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81437651</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81437651</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Mon, 06 Aug 2018 00:32:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 注册 GitHub 账号

到 GitHub 官网 注册一个账号。

2 安装 Git

下载 并安装 Git。

3 在 GitHub 上创建新仓库

点击 New repository 新建仓库。 
 
输入仓库名称和描述后点击 Create repository 创建仓库。 


4 本地项目文件

  打开本地项目的文件夹，除了代码等必要文件外，一个良好的习惯是添加下面几个文件。REA...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 操作 .txt 文件和字符串]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81436932</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81436932</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Sun, 05 Aug 2018 23:10:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[
打开，若文件不存在则会新建。’r’ 表示只读。

filename = open('filename.txt', 'r')

‘w’ 表示重写，会清空并覆盖原有内容；’a’ 表示追加。

filename = open('filename.txt', 'w')
写入一个字符串。

filename.write('abcd\n')
一次性读取所有行，得到一个字符串列表。

lines = file...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 为目标检测任务绘制 ROC 和 PR 曲线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81434087</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81434087</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Sun, 05 Aug 2018 20:51:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[需要两个分别记录检测结果和标准答案的 .txt 文件，记录格式与 FDDB 的要求相同，即 
... 
image name i 
number of faces in this image =im 
face i1 
face i2 
... 
face im 
... 
当检测框为矩形时，face&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;imface&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbs]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 下使用 FDDB 测试人脸检测模型并生成 ROC 曲线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81329833</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81329833</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Wed, 01 Aug 2018 20:18:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[下载 FDDB

从官网下载 FDDB 数据集，解压得到 originalPics 文件夹，FDDB-folds 文件夹和 README.txt 
到 results page 页面下载评估程序，解压得到 evaluation 文件夹



准备 .txt 文件

新建imList.txt FDDB-folds 文件夹中有 10 个 FDDB-fold-i.txt 文件，以特定顺序记录了所有图片的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PyramidBox 中文翻译及阅读笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81253129</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Xingyb14/article/details/81253129</guid><author>Xingyb14</author><pubDate>Fri, 27 Jul 2018 19:46:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[PyramidBox：一个环境辅助的单步人脸检测器



PyramidBox：一个环境辅助的单步人脸检测器
0 摘要
1 简介
2 相关工作
3 PyramidBox
3.1 网络结构
3.2 环境敏感的预测模块
3.3 环境强化的PyramidAnchors
3.4 训练


4 实验
4.1 模型分析
4.2 在基准上的评估


5 总结
6 阅读笔记
7 待解决疑问
8 相关文档




...]]></description><category></category></item></channel></rss>