- 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)... 参考：http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/19/2051416.html 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator)...
- X(t)为随机过程，a(t)=E(X(t))为期望，Y(t)为另一随机过程 自相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*X(t)) 互相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*Y(t)) 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别... X(t)为随机过程，a(t)=E(X(t))为期望，Y(t)为另一随机过程 自相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*X(t)) 互相关函数的定义为： R(s,t)=E(X(s)*Y(t)) 事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别...
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- Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法，其性能优于Polygon-RNN++。在自动模式下运行时间为29.3ms，在交互模式下运行时间为2.6ms，比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=... Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法，其性能优于Polygon-RNN++。在自动模式下运行时间为29.3ms，在交互模式下运行时间为2.6ms，比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=...
- 原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html 1.使用模板处理图像相关概念 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个... 原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html 1.使用模板处理图像相关概念 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个...
- 3*3卷积核不降尺寸做法： self.conv_1x1_last = conv_bn_relu(nin=96, nout=96, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) 降尺寸做法： conv_bn_relu(nin=80, nout=96, kernel_size=3, stride=2, pad... 3*3卷积核不降尺寸做法： self.conv_1x1_last = conv_bn_relu(nin=96, nout=96, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) 降尺寸做法： conv_bn_relu(nin=80, nout=96, kernel_size=3, stride=2, pad...
- VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码) 观察到，核心网络是resnet50，resnet101 如果推理报错，参考： https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet/issues/1 准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管... VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码) 观察到，核心网络是resnet50，resnet101 如果推理报错，参考： https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet/issues/1 准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管...
- 论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33158548 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07264 这篇文章从题目上看就一目了然:捍卫two-stage object detector. 我们知道Object detection分为两大门派： 一类是two-stagede... 论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33158548 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07264 这篇文章从题目上看就一目了然:捍卫two-stage object detector. 我们知道Object detection分为两大门派： 一类是two-stagede...
- 本文是对我们CVPR 2021被接收的文章 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。 这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启... 本文是对我们CVPR 2021被接收的文章 Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition的解读，同时也分享一些我们对网络结构设计（CNN和Transformer）的理解。 这篇工作主要是我和SENet的作者胡杰一起完成的，也非常感谢HKUST的两位导师@陈启...
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- 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 谷歌最新提出无需卷积、注意力 ，纯MLP构成的视觉架构 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601.pdf... 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 谷歌最新提出无需卷积、注意力 ，纯MLP构成的视觉架构 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01601.pdf...
- 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed
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