《三英战吕布》 - 图像模板匹配 【Python-Open_CV系列（八）】
OpenCV图像的单模板匹配与多模板匹配 (以Python为工具) Open_CV系列（八）1.什么是模板匹配？ 及 模板匹配方法matchTemplate()介绍2.单模板匹配2.1 单目标匹配2.2 多目标匹配3.多模板匹配cv2.TM_SQDIFF cv2.TM_SQDIFF_NORMED c
个人成长：拉开你和同龄人差距的100个顶级认知
年少的时候，我们会更容易看重某些显性优势，比如智力、口才，而之后会逐渐让位于思维、自律、耐心和踏实。复盘是我最近几年一直坚持的习惯之一，这个习惯给我带来了很多改变和收获，让我的工作得到了质的提升，生活也逐渐平衡、变得有序。清明放假的第二天，我对过去一段时间的工作和生活做了一次复盘，我发现最好的学习方
python数据可视化06
一.学习内容1.绘制3D图表和统计表(mplot3d)2.绘制3D线框图3…绘制3D曲面图4.实例1：三维空间的星星5.实例2：三维空间闪烁的星星6.代码及运行结果（1）import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import a
opencv透视变换，提取特征图像
目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取想要的信息，只需要知道原图像的4个点，通过这4个点以及想
Mask R-CNN网络详解
Mask R-CNN是2017年发表的文章，一作是何恺明大神，没错就是那个男人，除此之外还有Faster R-CNN系列的大神`Ross Girshick`，可以说是强强联合。该论文也获得了ICCV 2017的最佳论文奖（`Marr Prize`）。并且该网络提出后，又霸榜了MS COCO的各项任务
机器学习：K-Means算法
机器学习：K-Means算法任务描述数据处理Encoder：归一化：Kmeans前置内容聚类基础概念模型运作方式模型改进方式：任务描述以竞品分析为背景，通过数据的聚类，为汽车提供聚类分类。对于指定的车型，可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题，鼓励学习者利用车型数据，进行车型画像的分析，为产品
使用分布外数据去除不需要的特征贡献，提高模型的稳健性
分布外数据增强训练可以提高 DNN 的准确性和效率，通过抗性训练可以让 DNN 更加健壮，让模型更不容易受到扰动的影响。
基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Baseline 基本概念
目录1. 引言2. 数学推导2.1 引理2.2 改进的策略梯度2.3 蒙特卡罗模拟3. baseline的选择1. 引言我们前面讲过策略梯度下降算法，现在来介绍一种加快收敛速度的方法：设置Baseline。2. 数学推导我们之前推导过状态价值函数梯度的公式，以下证明源于这个公式。2.1 引理我们先证
【第31篇】探索普通视觉Transformer Backbones用于物体检测
摘要我们探索了普通的、非分层的视觉转换器（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，我们的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，我们观察到：（i）从单尺度特征图（没有常见的 FPN
第2例 基于卷积神经网络LeNet的手写体数字识别
第2例 基于卷积神经网络LeNet的手写体数字识别卷积操作就是提取图像的边缘纹理特征的。卷积神经网络去做图像分类的思路非常简单，先使用卷积运算对图像进行边缘纹理特征提取，多层卷积即是提取深度特征的边缘纹理特征；卷积核是通过机器学习得到的，所以具体提取到什么样的纹理我们不必要去考究。思路： 卷积神经网
基于python中cv2库的图像分割
分割算法准确率（交并比）计算；区域生长算法；区域分裂合并算法；Kmeans分割图像算法；图像中目标数量检测
【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法
文章目录【计算机视觉】局部图像描述子：SIFT算法1. SIFT算法的原理1.1 SIFT算法的目标与思想1.1.1 算法目标1.1.2 算法思想1.2 尺度空间的思想和表示1.2.1 尺度空间的思想1.2.2 尺度空间的表示1.3 高斯金字塔的构建1.4 高斯差分金字塔和DOG函数1.5 DOG局
R语言使用is.unsorted函数判断向量数据是否有序
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本科课程【数据结构与算法】实验8 - 拓扑排序
大家好，我是【1+1=王】， 热爱java的计算机（人工智能）渣硕研究生在读。如果你也对java、人工智能等技术感兴趣，欢迎关注，抱团交流进大厂！！！Good better best, never let it rest, until good is better, and better best.
计算机视觉的半监督模型：Noisy student, π-Model和Temporal Ensembling
今天我将讨论一些在过去十年中出现的主要的半监督学习模型。
深度学习敲门砖——神经网络
深度学习以神经网络为出发点！可以说深度学习，就是叠加了很多层的神经网络！
Ubuntu18.04 使用rplidarA3-M1激光雷达 用cartographer算法SLAM
1.下载rplidar的功能包，放到catkin_ws的src下，进行编译：GitHub - Slamtec/rplidar_roshttps://github.com/Slamtec/rplidar_ros.gitGitHub - Slamtec/rplidar_roscd ~/catkin_ws
基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multi-agent 训练架构
目录1. 引言2. 训练架构2.1 Fully decentralized2.2 Fully centralized2.3 Centralized&Decentralized1. 引言我们上一次讲到了Multi-agent的基本概念，现在来讲讲具体的训练方法，以Actor-Critic方法为
【初始篇】实战必读中文免费文档书—《20天掌握Pytorch实战》
一起来学点新东西，充实自己！
OpenCV基本功 之 图像的掩模、运算 & 合并专题 -小啾带学【Python-Open_CV系列（七）】
OpenCV图像的掩模、运算 与 合并 (以Python为工具) Open_CV系列（七）1.图像的掩模2.图像的运算2.1 图像的加法运算2.1.1 “+”方法2.1.2 cv2.add()方法2.1.3 使用掩模遮盖相加结果2.2 图像的位运算2.2.1 按位与 cv2.bitwise_and(
