逻辑回归 原理 逻辑回归模型 逻辑回归模型（LR）是判别模型，可以用于二分类或多分类，模型如下： 二分类： $$P(Y=1 | x)=\frac{\exp\left(w \cdot x\right)}{1+ \exp \left(w \cdot x\right)}$$ $$P(Y=0 | x)=\f ...
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2019-12-19 23:00:39
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离散小波变换(一) 1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。 ...
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2019-11-16 17:23:46
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简介 本文作者提出新的框架(MTTM)，使用模板匹配来完成多个任务，从深度图的模板上找到目标物体，通过比较模板特征图与场景特征图来预测分割mask和模板与检测物体之间的位姿变换。作者提出的特征网络通过模板与剪裁特征的对比来计算分割mask，预测位姿。通过实验表明尽管只使用深度图，但是效果很好。 本文 ...
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2019-10-20 15:56:03
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#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。 1. ...
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2019-10-09 19:12:32
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论文标题：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者： Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址：https://www.cs.cmu.edu/~rsalakh ...
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2019-09-28 20:35:07
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记录下一些常用设置： 1.下采样 当设置为： kernel_size = 4, stride = 2, padding = 1,就是将特征图宽高缩小一倍的意思，就比如是将256*256 -> 128*128 这样就是特征图宽高不变的意思 2.上采样 输入为1*1： 上面这样就是得到4*4的特征图，1 ...
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2019-09-16 19:47:36
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小目标难检测原因 主要原因 （1）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理，导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。 （2）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模 ...
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2019-09-01 18:42:35
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CVPR2019的文章，解决SRMD的诸多问题， 并进行模拟实验。 进行双三次差值(bicubic) >对应matlab imresize（） 对应的图片： 当scale_factor放大图像，图像更为平滑，而缩小图像，则更为模糊。 下采样原理（downsample）：对于一幅图像I尺寸为$M*N$ ...
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2019-08-27 01:06:08
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卷积层池化和激活函数的顺序 简单来讲，先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一样的，先池化进行了下采样，那么在激活函数的时候就减少了消耗 "Activation function after pooling layer or convolutional layer?" ...
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2019-06-04 12:32:54
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Dirac sampling。狄拉克下采样。 《An edge-guided image interpolation algorithm via directional filtering and data fusion》 The downsampling process considered in ...
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2019-04-23 18:58:47
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