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
R语言使用is.unsorted函数判断向量数据是否有序
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(
opencv 学习笔记（十一） 灰度直方图
直方图的计算很简单，无非就是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数，opencv中calcHist函数能够同时计算过个图像，多个通道，不同灰度范围的灰度直方图。void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, Inp
Tensorflow(2.0+) 对五类医学图像进行分类
文章目录前言一，导入 TensorFlow 和其他库二，加载并探索数据集1，浏览数据集2，加载图像的路径3，可视化一些图像三， 创建数据集1，为加载器定义一些参数：2，在开发模型时，我们使用 80% 的图像进行训练，使用 20% 的图像进行验证。3，可视化数据4，我将使用这些数据集训练模型，稍后将它
python疲劳驾驶困倦低头检测
python疲劳驾驶困倦低头检测
Python：还搁这自己玩连连看呢？看我如何全程自动不需要你动
人生苦短，我用python序言直接上代码全部代码序言最近女朋友在玩连连看，玩了一个星期了还没通关，真的是菜。我实在是看不过去了，直接用python写了个脚本代码，一分钟一把游戏。快是快，就是联网玩容易被骂，嘿嘿~直接上代码模块导入import cv2import numpy as npimport
