gaobing1993的博客

1.闲言 作者说yolov3相当于是一篇技术报告，因为他还有很多别的烦心事要去干。所以yolov3相当于是在原始yolo版本的基础上，集成现有的先进技术进行改良。不过从业界反映来讲，还是很不错的。这就是说有的人随随便便就做出了其它人一辈子也做不出来的事。但是这篇论文更大的意义在于，让我们停一停、想一想，What This All Means! 换句话说，这将为人类社会带来什么？在历史前进的道路上，大神们为这辆车发明了轮子，而我们负责推着它往前走。但是如果前面是一个大火坑呢？你还要继续...

1.闲言 在正式的学习之前，我喜欢先放飞一下自我。我觉得技术就是用来聊的，找个酒馆，找些大神，咱们听着音乐一起聊起来。所以我特别希望能把自己的微博写的口语化，就像玩一样。就像古代那些说书人一样，萧远山和慕容博相视一笑，王图霸业，血海深仇，尽归尘土。这是我向往的一种表达方式，但是我现在还达不到那个境界，只能尽力而为吧。2.YOLOV2 1.十个改造点 yolov1提升了目标检测的速度，但是在MAP方面却掉了上去。所以说铁打的大神，流水的模型...

1.前言 继faster rcnn后RGB大神在目标检测领域再放大招，凭借着接近于艺术般的殿堂级表现。RGB大神成功论证那句名言，每个不断进步的人看到昨天的自己都好像是垃圾。我们都知道faster rcnn是分为两个阶段进行学习的，RCNN+RPN网络。但大神那艺术般的天人为一的直觉告诉他，不对，不对，you only look once。在一个月黑风高的晚上，这个灵感让大神激动地彻夜难眠。人生有几个百年，何不现在起来就干，于是有了这片洋洋洒洒几千余字的大作。2.you only ...

1.前言 无关风月 我题序等你回，悬笔一绝 那岸边浪千叠，情字何解 怎落笔都不对，而我独缺 你一生的了解！2.MTCNN简介 MTCNN是一套用来做人脸检测的框架，经常会搭配着facenet人脸识别系统来一起使用。其对人脸的识别内容包括，是否是人脸、人脸位置坐标、人脸关键点识别(左眼、右眼、鼻子、左边嘴角、右边嘴角)。创新性的使用级联检测的方式来提高检测的效率，并且使用了在线困难样本选择策略来加速收敛。下面我们分别来进行描述。3.级联网络 ...

1.前言2.整体流程 上图就是facenet网络进行人脸识别的整体流程，所以

1.概述 深度神经网络是一个黑盒子，反向传播算法就是黑盒子里的手电筒。之所以起这个标题，授人以鱼不如授人以渔，但是很多时候我们拿到的鱼竿都只是最原始的木棍，费了很大力气还是没有打到鱼，到最后只得承认自己不行。如果文中描述的并不是很清楚，我也不会承认自己是标题党，毕竟对于神经网络来说我们是一步步逼近最优解的。我会尽力使事物看起来简单一些，因为看到那些复杂的东西我头疼。2.反向传播 反向传播就是使用梯度下降，一步步更新参数的过程。 ...

3.图像美化1.直方图直方图可以很好的展示出图片中各种颜色分布的比重，对于我们分析图片有很大的帮助。实现起来也是很简单的，我们只需要把每种颜色值出现的比率计算出来，使用plt展示即可；有一点需要注意，颜色的计算需要分通道进行。#原理，把0-255每个颜色所占像素点的数量用线段表示出来，不同的线段长度表示不用颜色的分布情况#使用opencv绘制彩色图像直方图#1.定义窗口名称 2.计算直方图信息 3.绘制直方图import cv2import numpy as np#直方图计算逻辑def

2.图像特效你在我眼中是最美，每一个微笑都让我沉醉《最美-羽泉》特效章节主要涉及到颜色值本身的变化，让我们重温一下，计算机图像由三种基本颜色组成红色、绿色、蓝色、这些颜色值在0到255之间,通过这三种原色的不同组合生成了网络神奇大千世界。1.灰度处理灰度处理是特效中最关键的 一趴，既然三种原色不同组合会生成五颜六色，那我们就让它们比例都一样这样就灰了。另外心理学觉得我们这么做太粗暴，于是就有了心理学灰度公式：心理学公式： r0.299+g0.587+b*0.144。上源码#灰度处理#方法一 直接

1.简介本文内容参考B站-机器视觉及图像识别不懂图像处理的图像算法工程师都是耍流氓，本文均属于作者个人看法，仅供参考。其实处理图像，就像是追女孩子。刚开始会有点恐惧，面对那么多华丽丽的技巧，心中不由的会问自己我配吗。接触一段时间以后，觉得也不过如此，再华丽的算法也有瑕疵和一些小任性。最后到手了，你明白真正的爱是懂她，包容她。郭敬明说:“我颠倒了整个世界，只为摆正你的倒影”。我现在虽然还只是小菜鸟一枚，但是对于所有的华丽，我已经不再恐惧。后面我们将按照追女神的套路，来学习这门技术，只是为了让枯燥的学习变

该文档描述了深度学习中常用的优化器算法，优化算法都是基于GD(梯度下降法)的各种改进。总共分为两种，一种是想方设法优化G梯度，另外一种是绞尽脑汁优化学习率。更有牛逼的直接不需要预先指定学习率。简单不、心动不