妙猪的专栏

以下是我引入实际标定板方格宽度的标定程序，是以我发的帖子的基础修改的，代码如下#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include using namespace std;int main(){CvCapture* capture; //摄像头指针capture

Layer TypeDescriptionCaffe EquivalentTensorFlow EquivalentCPUGPUDSPBatch normalization (+ Scaling)Batch normalization followed by scaling operation. Batch norm operation can be per

对于去噪自编码器，网上好多都是利用全连接神经网络进行构建，我自己写了一个卷积、反卷积形式的去噪自编码器，其中的参数调优如果有兴趣的话，可以自行修改查看结果。数据集我使用最简单的mnist：网络结构：mnist输入（28*28=784向量） => 28*28*1矩阵 => 卷积层1 => 14*14*64 => 卷积层2 => 7*7*64 => 卷积层3 =>

dilated convolution是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。

文章出处：http://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng/article/details/71713358反卷积操作是卷积的反向如果你随时都记住上面强调的重点，那你基本就理解一大半了，接下来通过一些函数的介绍为大家强化这个观念conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, paddi

文章出处：http://blog.youkuaiyun.com/mao_xiao_feng/article/details/53444333tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要tf.nn.conv2d(input, filter, strides, paddi

文章出处： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27902193前言这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将

摘要交互式数字抠图，基于有限的用户输入从图像中提取前景物体，是图像和视频处理中非常重要的任务。从计算机视觉角度，这个任务非常具有挑战性，因为它是一个病态问题，每个像素上都必须估计前景和背景的颜色，还有单通道颜色的前景不透明度（alpha磨砂）。当前的方法将估计严格限制在图像的一小部分，基于已知像素附近估计前景和背景颜色，或者用alpha估计反转前景和背景颜色迭代执行非线性估计。本文提供了自

摘要卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络，输入任意尺寸，经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全卷积网络的空间，解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用。我们改编当前的分类网络(AlexNet

最近在看《learning OpenCV》中Kalman滤波器的内容，个人感觉“kalman滤波器相关的一些数学知识”小节讲得挺好，能让人宏观上理解这个理论的意思，但是“Kalman方程”小节讲得就有点粗略了，让人不太理解。其实核心就在“Kalman方程”小节的那几个公式，建议大家去看控制方面的书籍，那里面有讲，而且很细致。如果是自动化专业的本科学生，可以看看《现代控制理论》中的“状态估计”一

我自己写了一个摄像机标定程序，核心算法参照learning opencv，但是那个程序要从命令行预先输入参数，且标定图片要预先准备好，我觉得不太好，我就自己写了一个，跟大家分享下。若有纰漏，希望大家指正！#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include using name

可能系列开篇都喜欢说说Snapdragon Neural Processing Engine SDK（SNPE）是个什么东西，我就简短说几句，然后直接简单粗暴直入主题。        Snapdragon Neural Processing Engine SDK是美国高通公司出品的神经网络处理引擎（SNPE），可运行于搭载了高通Zeroth机器智能平台的820芯片处理器，开发者可以在SNPE上