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RSS订阅原创 关于padding操作的简单解释
关于padding操作的简单解释 在一般的卷积神经网络里会使用padding操作，用于填充图像周围区域，使得输出的特征图达到想要的尺寸：一般认为输入特征图为m x m 大小，卷积核为n x n大小，则在输出时的图像大小为 (m-n+1) x (m-n+1) 此处是没有进行填充的。 关于此类不做边缘填充的卷积网络会有很明显的问题：特征图在不断缩小，边缘信息传递弱化。 特征图在不断缩小： 显而易见 m-n+1 <= m , n&g
2021-10-09 21:13:25
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原创 卡尔曼滤波matlab示例
卡尔曼滤波matlab示例 % 卡尔曼滤波实验 clc; clear all; close all; %==过程移噪声和观测噪声的估计是否加噪======= noise_flag=0;%如果加噪赋值1，否则赋值0 Q_N=100;% 对过程噪声方差Q估计的噪声方差 R_N=100; Q_N_Mean=0; R_N_Mean=0; %============================================ N=20; % 过程噪声方差Q Q = 0.5; % 观测噪声方差R R = 100;
2020-12-03 10:27:05
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原创 关于NTU-RGB+D数据集skeleton数据
关于NTU-RGB+D数据集skeleton数据的分析 本人最近在做相关的研究，分享一下关于此数据集的经验。 这个数据集是来源于南洋理工大学的ROSE实验室，16年出了60种动作，后来又新增了60种，成为NTU RGB+D 120。随数据集发表的还有他们的文章——NTU RGB+D: A Large Scale Dataset for 3D Human Activity Analysis 文章是在CVPR上发表的，算是权威的数据集了。数据集提供了60种动作，3种拍摄角度，多种互动场景和多种演员设置（年龄、性
2020-11-09 23:08:09
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空空如也
空空如也
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