<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[seashell_9的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; seashell_9]]></copyright><item><title><![CDATA[为什么一般不对偏置b进行正则化？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/89342627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/89342627</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Tue, 16 Apr 2019 21:26:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[为什么一般不对偏置b进行正则化？
首先正则化主要是为了防止过拟合，而过拟合一般表现为模型对于输入的微小改变产生了输出的较大差异，这主要是由于有些参数w过大的关系，通过对||w||进行惩罚，可以缓解这种问题。
而如果对||b||进行惩罚，其实是没有作用的，因为在对输出结果的贡献中，参数b对于输入的改变是不敏感的，不管输入改变是大还是小，参数b的贡献就只是加个偏置而已。举个例子，如果你在训练集中，w和...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe 源码分析：Euclidean loss layer]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/68064294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/68064294</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Wed, 29 Mar 2017 14:11:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近做项目需要修改Euclidean loss函数，所以就先分析了一下Euclidean loss layer的代码
以gpu版本的为例：
template 
void EuclideanLossLayer::Forward_gpu(const vector*>& bottom,
    const vector*>& top) {
  int count = bottom[0]->count]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe中batchsize的选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/66973386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/66973386</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Mon, 27 Mar 2017 16:53:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[来自 https://github.com/BVLC/caffe/issues/430：


这里的意思就是batchsize和学习率是相关的，如果batchsize减小了X倍，则学习率应增大sqrt(X)倍，当然这是找到最好的batchsize的情况下的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Images Aesthetic Predictors Based on Weighted CNNs 论文翻译解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/66973124</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/66973124</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Mon, 27 Mar 2017 16:32:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[有些地方翻译得不是很精确，如果有时间的话还是看原文比较好哈]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SLIC超像素（superpixel）算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49227929</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49227929</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sun, 18 Oct 2015 15:18:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/44588207

SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称，该算法用来生成超像素（superpixel）。




基本思想

算法大致思想是这样的，将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，对应每个像素的（L，a，b）颜色]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[颜色空间RGB与HSV(HSL)的转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49226437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49226437</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sun, 18 Oct 2015 11:18:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_6be2963e0100xg72.html

RGB颜色空间

RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器 都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【计算机视觉】借助图像直方图来检测特定物(MeanShift、CamShift算法)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49216333</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49216333</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sun, 18 Oct 2015 01:25:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：http://www.kuqin.com/shuoit/20141017/342697.html

直方图引入

直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素数量。因此，灰度图像的直方图有256个条目（或称为容器）。0号容器给出值为0的像素数目，1号容器给出值为1的像素个数，以此类推。

直方图反投影

直方图是图像内容的一个重要特性。如果一幅图像的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mean Shift算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49213181</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49213181</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sun, 18 Oct 2015 00:43:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载自：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html
Mean Shift算法
一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.


 1. Meanshift定性理解


给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对比度、色调、饱和度、色阶、色温分别是什么概念?]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49211807</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49211807</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sun, 18 Oct 2015 00:28:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[对比度
加强的话,深色更深 浅色更浅 
饱和度
高饱和度就是色彩艳丽,鲜艳,低饱和度就是色彩偏黑白灰,简单说就是偏灰,色彩不明朗
色阶
其实有点类似于对比度,但是,它可以是更深,但浅色不变浅, 也可以是更浅,但深色不会更深,再一种直观理解是,照片显得暗,或者亮
色调
有的照片看上去整体蓝蓝的 有的看上去很暖 黄黄的 就是色调 偏蓝就是冷色调 偏黄就是暖色调
色温
其实和色调类似,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OPENCV篇——第五章 图像的简单处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49205235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/seashell_9/article/details/49205235</guid><author>seashell_9</author><pubDate>Sat, 17 Oct 2015 16:53:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[通道分离函数：split(srcImage,channels)
channels.at(0)/channels.at(1)/channels.at(2)为对channels的引用
通道混合函数：merge(channels,drcImage)


问题：P128页，logoImage是否为三通道图像？如何与srcImage的蓝色通道混合？]]></description><category></category></item></channel></rss>