乐乐的博客

本文收集激活层常用函数，随时补加ReLU tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None)LReLU(Leaky-ReLU)  其中aiai是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aiai. tensorflow中：tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)PReLU 其中ai...

Hough Transform Common Names: Hough transform Brief DescriptionThe Hough transform is a technique which can be used to isolate features of a particular shape within an image. Because it requ...

转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html    概念　　NDCG，Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益，可能有些晦涩，没关系下面重点来解释一下这个评价指标。这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法（注意这里维基百科中提到了还有推荐算法，但是我个人...

Introduction The Idea The Gaussian Case Experiments with Black-and-White Images Experiments with Color Images ReferencesIntroductionFiltering is perhaps the most fundamental operation of image...

GoalIn this chapter, we will learn aboutConcept of Canny edge detection OpenCV functions for that : cv.Canny()TheoryCanny Edge Detection is a popular edge detection algorithm. It was developed...

What are Local Binary Patterns?Local Binary Patterns, or LBPs for short, are a texture descriptor made popular by the work of Ojala et al. in their 2002 paper, Multiresolution Grayscale and Rotation...

原文：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/7382693 作者：July出处：结构之法算法之道blog前言   一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名 :-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数...

孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下：其中d=||an−bn||2，代表两个样本特征的欧氏距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不匹配，margin为设定的阈值。...

转载 摄像机标定http://blog.youkuaiyun.com/tiemaxiaosu/article/details/51728961一、概述1、摄像机标定内容       摄像机标定实际上是要求出6个外参数、5个内参数，即旋转和平移矩阵 R 和 T 中的三个坐标系旋转角度和坐标系平移量 (fu = f/Sx, fv = f/Sy, u0, v0, u)，以及各种畸变系数 k1、k2、...

// tt.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//// Text1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// #include "stdafx.h"#include<stdlib.h>#include "stdlib.h" #include "string.h" #include "malloc.h" #include "math.h"

原文：https://www.cnblogs.com/luxiao/p/5534393.html对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式：     1.Mean subtraction.  将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0)     2.Normalization  归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X...

IoU(Intersection over Union)Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中，例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。通常我们在 HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Netw...

https://handong1587.github.io/index.html

Euclidean（欧几里得度量）       欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。n维空间的公式                        闵氏距离又叫做闵可夫斯基距离,是欧氏空间中的一种测度，...

This method can be broken into a 6-step process, including:Sampling positive images Sampling negative images Training a Linear SVM Performing hard-negative mining Re-training your Linear SVM usi...

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50864602作者：hjimce一、相关理论    白化这个词，可能在深度学习领域比较常遇到，挺起来就是高大上的名词，然而其实白化是一个比PCA稍微高级一点的算法而已，所以如果熟悉PCA，那么其实会发现这是一个非常简单的算法。    白化的目的是去除输入数据的冗余信息。假设训练数据是图像，由...

        RANSAC为Random Sample Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出 [1]  。        RANSAC算法经常用于计算机视觉中。例如，在立体视觉领域中同时解决一对相机的匹配点问题及基本矩阵的计算。        RANSAC算...

k-d树在计算机科学里，k-d树（ k-维树的缩写）是在k维欧几里德空间组织点的数据结构。k-d树可以使用在多种应用场合，如多维键值搜索（例：范围搜寻及最邻近搜索）。k-d树是空间二分树（Binary space partitioning ）的一种特殊情况。[1]可以看到，KD树是基于欧式距离度量的。简介：k-d树是每个节点都为k维点的二叉树。所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空...

1.sift特征点