转自https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8195727.html 有待学习 Bag of Feature 是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag of Words），从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」，形成一个字典，再统计每张图片中出现的「关键 ...
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2020-07-01 23:39:29
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特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程 ? 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到 ? 数量充足，以实现良好的定位 ? 较好的区分性，以实现数据关联 在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点作为 SLAM 中 ...
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2020-06-12 12:33:55
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：就范围而言：人工智能>机器学习>深度学习，并且它们三者也属于包含关系。 人工智能： 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支 ...
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2020-06-07 19:47:44
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 联系：人工只能是最早出现的，其次就是机器学习，过来就是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。相当与人工智能是一个集合，机器学习是人工智能的子集，而深度学习又是机器学习的子集。 区别：机器学习和深度学习的区别是，机器学习大部分算法需要人类自己寻 ...
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2020-06-07 15:01:43
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
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2020-06-06 18:35:50
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基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现 【摘要】深度卷积神经网络提取图像特征的机器学习方法目前被应用到各类图像处理问题中，该方法可以很好地识别分析图像，是人工智能领域的一个重要分支。 本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统，可以通过神经表示来分离和重组任意图像 ...
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2020-06-05 19:28:20
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V-Net网络是图像分割中以3D结构存在的编解码网络模型 V-Net网络在编码层引入残差结构。残差结构中，除了正常的卷积操作，还将卷积前的输入直接短路连接到输出端，这样网络可以学习到一个残差函数。学习残差可以加速收敛。编码网络用5×5×5卷积来提取图像特征，用步长为2，尺寸为2×2×2的卷积来代替最 ...
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2020-05-31 10:42:32
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? 摘要 ： 拼接检测方法： 提出了一个两分支CNN，分支的子网络的第一卷积层的内核是使用30种线性高通滤波器的优化组合进行初始化的 ISRM CNN ，这些滤波器用于计算空间富集模型（SRM）中的残差图 SRM CNN ，通过受约束的学习策略进行微调，以保留所学习内核的高通滤波特性 C ISRM ...
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2020-04-06 09:44:23
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数字图像处理入门第15节：差分滤波器的实现及用于检测图像的水平、垂直、对角特征。 ...
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2020-03-16 14:56:55
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1、角点介绍 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中，也称为特征点检测。在图像中角点是一个重要的局部特征，它决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信息。目前，角点检测方法 ...
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2020-03-06 01:29:07
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