#valid卷积 在full卷积的卷积过程中，会遇到$K_$靠近I的边界（K矩阵与I矩阵），就会有部分延申到I之外，这时候忽略边界，只考虑I完全覆盖$K_$内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1大于等于H2，W1大于等于W2的情况 ...
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2020-06-20 19:30:08
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什么是预训练和微调？ 预训练(pre-training/trained)：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存 ...
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2020-06-20 19:20:33
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用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点。这方面正在进行的 ...
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2020-06-20 18:26:42
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考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 在这里我们将看到其N ...
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2020-06-20 17:12:25
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获取bitmap的两种方式//第一种方式:从资源文件中得到图片Bitmap rawBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.haha); //第二种方式:从SD卡中得到图片(方法1)String SDCarePat ...
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2020-06-20 14:20:49
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SLAM数据集序列图片如何批量处理 原创：SLAM爬坑之行 引言：在SLAM学习过程中，有时候需要对大量的数据集比如TUM/KITTI等图片序列进行批量处理，这个时候需要用到opencv中的函数对图像进行批量处理的话，会大大减少我们的时间，提高工作效率。 详细流程： 1、数据集下对图片序列文件名的导 ...
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2020-06-19 23:04:47
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1. 神经网络与CNN的异同点 传统的神经网络的神经元、参数比较多，而CNN可以大大简化神经元和参数的数量。但计算量要大大的提高。 传统神经网络采用的是f(x) = wx+b。但CNN中虽保留了层级式的网络结构，但不同层次有不同的形式，即运算和功能。输出时做归一化，转化成概率向量，让CNN能最终知道 ...
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2020-06-19 16:08:14
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总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像用一个二维的数组来保存，数组的每一个元素表示空间的一个像素。数组的元素是0-255的整数，表示该像素的灰度。例如0表示该像素是黑色的，255表示该像素是 ...
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2020-06-19 12:27:18
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onabort图像加载被中断134 onblur元素失去焦点123 onchange用户改变域的内容123 onclick鼠标点击某个对象123 ondblclick鼠标双击某个对象144 onerror当加载文档或图像时发生某个错误134 onfocus元素获得焦点123 onkeydown某个键 ...
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2020-06-19 01:11:08
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所谓Blob就是图像中一组具有某些共同属性（例如，灰度值）的连接像素，深色连接区域是斑点，斑点检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测斑点并根据不同的特征对其进行过滤。本文丛使用方法、代码解析和原理分析3个方面全方面分析Blobdetector，并且和轮廓分析做简单比较... ...
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2020-06-18 21:59:58
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