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半金字塔巨蟒

是一种软件开发模型，它结合了金字塔模型和巨蟒模型的特点。在半金字塔巨蟒模型中，软件开发过程被分为多个阶段，每个阶段都有特定的目标和任务。

半金字塔巨蟒模型的主要特点包括：

阶段划分：软件开发过程被划分为多个阶段，每个阶段都有明确的目标和任务。这些阶段可以包括需求分析、设计、编码、测试和部署等。
逐步迭代：每个阶段都是逐步迭代的，即在前一个阶段的基础上进行下一个阶段的开发。这样可以确保每个阶段的稳定性和可靠性。
风险管理：半金字塔巨蟒模型注重风险管理，每个阶段都会进行风险评估和控制，以确保项目的成功完成。
团队协作：在半金字塔巨蟒模型中，团队成员之间需要密切合作，共同完成各个阶段的任务。

半金字塔巨蟒模型适用于大型软件开发项目，它可以帮助团队更好地管理项目，提高开发效率和质量。

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。

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【从零学习OpenCV 4】图像金字塔

构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一半，但是如果有特殊需求，缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半，图像尺缩小的速度非常快，因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算，便于构建图像的高斯金字塔，该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。

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Android OpenCV（十三）：图像金字塔

参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，

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opencv高斯金字塔_高斯求和公式

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。

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【python-opencv】图像金字塔

通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。

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构建图像金字塔：探索 OpenCV 的尺度变换技术

在计算机视觉领域，图像金字塔是一种强大的技术，可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状，其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔，以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。

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SIFT–尺度空间、高斯金字塔

SIFT成名已久，但理解起来还是很难的，一在原作者Lowe的论文对细节提到的非常少，二在虽然网上有许多相应博文，但这些博文云里雾里，非常头疼，在查看了许多资料了，下面贴出我自己的一些理解，希望有所帮助。

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cvpr目标检测_目标检测指标

Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

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OpenCV金字塔图像分辨率重建与融合

图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式。这里的模糊是指高斯模糊，所以这个方式生成的金字塔图像又称为高斯金字塔图像。高斯金字塔图像有两个基本操作 reduce 是从原图生成高斯金字塔图像、生成一系列低分辨图像，OpenCV对应的相关API为：

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OpenCV 图片缩放

对图像进行缩放的最简单方法就是调用OpenCV中resize函数。resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。

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快速入门Tableau系列 | Chapter10【人口金字塔、漏斗图、箱线图】

新建完成的年龄在度量内是错误的，我们需要把它拖到维度内。展示：年龄->行，Counts->文本

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【走进OpenCV】图片缩放和图像金字塔

要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。

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Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图

Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘

03

测试金字塔的奥秘和数学

它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。

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测试金字塔的奥秘和数学

它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。

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尺度空间原理_多尺度分割算法原理

每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算机更简化的来描述一个图像，抓住一些显著特征，这些特征要具有一些良好的性质，比如局部不变性。局部不变性一般包括两个方面：尺度不变性与旋转不变性。

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字符金字塔（C语言刷题）

个人博客主页：https://blog.csdn.net/2301_79293429?type=blog 专栏：https://blog.csdn.net/2301_79293429/category_12545690.html

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目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

SSD算法证明了多层分支对于目标检测的有效性，在此之前two-stage的目标检测方法已经优化改进过很多代，但是一直没有加入多尺度的方法。终于在FPN中，two-stage引入了多尺度，并且在SSD多层分支方法的基础上进一步改进，提出了特征金字塔网络。FPN的论文是《Feature Pyramid Networks for Object Detection》。

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一个鲁棒实时且无需校准的车道偏离警告系统

文章：A robust, real-time and calibration-free lane departure warning system

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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PHP入门之流程控制

上一篇文章对PHP的一些类型和运算符进行了简单的讲解。PHP入门之类型与运算符这篇简单讲解一下流程控制。结尾有实例，实例内容是用switch分支和for循环分别做一个计算器和金字塔。

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邮件这样写，PK 掉 99% 的同事

工作中总免不了需要正式的邮件来沟通协调工作，有跨大团队沟通的，也有向老板汇报工作情况的。每每此时，总是小心谨慎，邮件发出后又常洋洋自得，总觉得自己的邮件条理清晰、结构合理、内容详实，横竖都算得上是专业度颇高的邮件了。

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A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。

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【个人总结】一文看尽faster-RCNN的四大创新点

fast-RCNN是建立在前面的RCNN和SPPNet的基础之上的，虽然RCNN和SPPNet使得深度神经网络在目标检测领域有了一些新的技术突破，但是还远远没有达到真正的实时检测、端到端的出结果的程度，于是诞生了fast-RCNN，虽然在目前，已经明确有说明fast-RCNN是deprecate（贬低，贬损）的，但是从它里面所诞生的一些创新方法为后面的目标检测算法建立了一个很好的基础。小草收集了大量文献，整理了fast-RCNN的四大核心点。

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南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

本篇文章分享论文『Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality』，南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

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OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。

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2020年中国第七次人口普查各省总人口数据可视图（2）——人口年龄结构

花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。

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ArcMap中构建金字塔详解

金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。

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图像金字塔分层算法

一. 图像金字塔概述 1. 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。 2. 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是

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mask scoring rcnn_faster rcnn详解

对应着图像中的CNN部分，其对输入进来的图片有尺寸要求，需要可以整除2的6次方。在进行特征提取后，利用长宽压缩了两次、三次、四次、五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造。Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络

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常见特征金字塔网络FPN及变体

预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。

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详解计算机视觉中的特征点检测：Harris / SIFT / SURF / ORB

本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。

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GiraffeDet：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式获取论文：关注并回复“GD” 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。 01 前言由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多，因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留

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方法论系列：用四个金字塔来说明金字塔原理

之前发表的一系列博客主要以技术原理及应用为主，很少发布“方法论”相关的内容；在日常工作中有一些好的方法论的加持，可以让工作内容更顺利的推进，达到事半功倍的效果。而日常工作中针对不同的工作任务所使用的方法论也有所不同；接下来将总结下工作中常用的方法论以及具体的使用场景。

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基础的拉普拉斯金字塔融合用于改善图像增强中易出现的过增强问题（一）

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种，我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起，变成一个果橙的效果作为例子说明。在这方面确实融合的比较好。但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用。

01

长颈鹿检测：Heavy Neck的目标检测框架

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式获取论文：关注并回复“GD” 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。 01 前言由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多，因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留

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「企业级产品设计」金字塔原则在设计提案中的使用

前言行业项目设计提案的难点设计提案是设计稿思维和过程的呈现。在行业的项目中，我们常常通过设计提案，在签单前助力项目达成，或者在签单后说服客户接受设计稿。然而，根据笔者和同组伙伴的经验，输出行业项目设计提案并不容易。它的难点包括：如何应对这些难点？采用结构化思维组织提案，可以有效的提高输出效率、稳定输出质量。那么何种结构化思维能应用在设计提案场景中呢？金字塔原则是一种层次性、结构化的思考和沟通技巧，旨在帮助使用者高效的编写简明扼要的报告。这种技巧由芭芭拉·明托提出，经过多年的发展传播，常出现在各大

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谷歌大脑新技术——多尺度特征金字塔结构用于目标检测

当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里，我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。

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DeepFlow高效的光流匹配算法（上）

本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/

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Linkedin如何用大数据变现

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，

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LK金字塔光流法与简单实现

不务正业预警眼看着一个学期又告一段落，几个月来拢共还是没写几篇博客。不过手头上倒是还积累着不少资料值得一写，趁着新春得闲可以好好梳理梳理了。

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【案例】Linkedin如何用大数据变现

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Feature Pyramid Networks for Object Detection

特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。

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卷积神经网络学习路线（十三）| CVPR2017 Deep Pyramidal Residual Networks

深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。

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C++ OpenCV图像上采样和降采样

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。

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VSLAM前端：金字塔光流跟踪算法

像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。

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运营必读 |“用户金字塔模型”在社区产品中的重要性

我在给一些公司和业内做《用户运营工作的基本逻辑》这个分享的时候，提到过一个“用户金字塔模型”，当时只是简单的做了扩展。这个模型我觉得是所有运营工作者、产品工作者，乃至项目的总负责人都应该好好考虑的一个

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特征金字塔特征用于目标检测

前言：这篇文章主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&Faster R-CNN上进行了实验，在COCO数据集上测试的结果现在排名第一，其中隐含的说明了其在小目标检测上取得了很大的进步。其实整体思想比较简单，但是实验部分非常详细和充分。摘要：特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示，因为特征金字塔在计算量和内存上很昂贵。所以作者利用了深度卷积神经网络固有的多尺度、多层级的金字塔结构去构建特征金字塔网络。

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