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RSS订阅原创 神经网络与误差反向传播算法
前馈神经网络 前馈神经网络，是人工神经网络的一种，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输出到下一级，直至输入层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。 前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有相互连接，层间信息的传递只沿一个方向进行。 其中第一层称为输入层。最后一层为输出层。中间为隐含层。隐含层可以是一层，也可以是多层。 梯度下降 先确定一个初始点，将w按照梯度下降的方向进行调整，就会使得J(w)往更低的方向进行变化，算法的结束将是在w下降到无法继续下
2021-09-19 19:52:23
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原创 未有深度学习之前
本章内容 图像分割 基于阈值、基于边缘 基于区域、基于图论 人脸检测 Haar-like特征+级联分类器 行人检测 HOG + SVM DPM Graph Cuts分割 先取两个种子点 然后建立一个图，图中边的粗细表示对应权值的大小 然后找到权值和最小的边的组合 完成图像分割的功能 K-means 算法流程： 选取k个类中心 计算每个点跟k个类中心的距离 把数据点分配给距离最近的一个类中心 计算新的类中心->对该类中的所有点取均值 满足终止条件后终止迭代 弱分类器和强分
2021-09-17 21:32:55
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原创 图像特征与描述
本章内容 颜色特征（量化颜色直方图、聚类颜色直方图） 几何特征（Edge、Corner、Blob） 基于关键点的特征描述子（SIFT、SURF、ORB） 其他特征提取（LBP、Gabor） 几何特征 边缘提取：先高斯去噪，再使用一阶导数获取极值 高斯滤波一阶导 基于特征点的特征描述子 特征点/关键点：不同视角图片之间的映射 稳定局部特征点：可重复性、显著性；抗图片变换 兴趣点/关键点：图片配准/拼接、运动跟踪、物体识别、机器人导航、3D重建 局部特征：SIFT 基于尺度空间不变的特征 特点：具有良好的不
2021-09-16 23:23:23
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原创 图像预处理
本节内容 图像显示与存储原理 图像增强的目标 点运算：基于直方图的对比度增强 形态学处理 空间域处理：卷积 卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等） 频率域处理：傅里叶变换、小波变换 应用案例 图像处理的方法 空间域处理及其变换 重要的卷积/滤波 金字塔模型 傅里叶变换 小波变换 ...
2021-09-15 23:25:37
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原创 计算机视觉课程概述
计算机视觉的研究方向 研究挑战 视角变化 光照变化 尺度变化 形态变化 背景混淆干扰 遮挡 类内物体的外观差异 主要研究问题 开源库介绍 OpenCV Caffe Torch Tensorflow Keras
2021-09-14 23:40:09
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原创 学习笔记（Task01~Task02）
学习笔记（Task01~Task02） 线性回归基本要素 模型 price=warea⋅area+wage⋅age+b \mathrm{price} = w_{\mathrm{area}} \cdot \mathrm{area} + w_{\mathrm{age}} \cdot \mathrm{age} + b price=warea⋅area+wage⋅age+b labels = true...
2020-02-14 20:35:45
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原创 决策树
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 划分选择 决策树学习最关键的在于如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的“纯度”越来越高 信息增益 假定当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 pk(k=1,2,...,∣y∣)p_k(k = 1, 2...
2019-02-20 15:34:39
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原创 线性模型
基本形式 给定由 d 个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)x = (x_1;x_2;...;x_d)x=(x1;x2;...;xd)，其中 xix_ixi 是 x 在第 i 个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_dx_d + ...
2019-02-18 15:54:30
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原创 模型评估与选择
经验误差与过拟合 常见概念 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 经验误差：学习器在训练集上的误差 泛化误差：在新样本上的误差 过拟合：指学习时选择的模型所包含的参数过多，以至于出现这一模型对一直数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象 欠拟合：指对训练样本的一般性质尚未学好 评估方法 留出法 定义：将数据集 D 划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集 S，另一个...
2019-02-03 21:29:17
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原创 机器学习概述
机器学习的定义在了解机器学习的定义之前，我们要了解什么是学习。学习是指人通过观察(比如文字、声音、图像等等)，经过大脑的内化，最后学到有用的技能(如图一)。类似的，机器学习是指电脑通过对数据的观察，经过电脑的一番处理，最后学到有用的技能(如图二)。【技能(skill)：指的是提升某些性能的措施(improve some performance measure)，比如英语说得更好了】使用机器学习的原因
2017-11-25 00:33:04
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原创 在listView中显示json数据出现的问题及解决方法
在listView中显示json数据出现的问题及解决方法 问题描述：在listView中加载解析的json数据，出现了一种很奇怪的现象:解析的json数据在模拟器中能够正常显示，但是却在真机中无法显示，一片空白 问题分析：原因是请求网络数据是异步的，程序在解析json数据时，仍然会往下执行，导致json数据还没解析完就提前执行了adapter对象的创建，导致在创建adapter对象时传入的new
2016-05-18 23:18:10
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空空如也
deeplabv3中空洞卷积的作用以及理解
2021-09-24
Deeplabv3+原理的理解以及讨论
2021-09-24
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