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打印ASCII金字塔

ASCII金字塔是一种用ASCII字符构成的三角形状的图案，通常由一行个数逐渐增加的字符组成，形成一个逐渐变大的金字塔形状。ASCII金字塔常用于展示字符画、图形设计、以及编程练习等场景。

优势：

简单易懂：ASCII金字塔使用普通的字符构成，使得图案易于理解和识别。
跨平台兼容性：ASCII字符是跨平台的标准字符集，可以在各种终端和设备上显示和处理。
可扩展性：由于ASCII金字塔是由字符组成的，可以根据需求随意增加、减少或修改字符来改变图案的形状和样式。

应用场景：

编程练习：ASCII金字塔常用于编程教学和练习中，可以通过编写代码实现自动生成金字塔的功能，提升编程能力。
图形设计：ASCII金字塔可以作为一种创意的图案设计元素，用于网站、博客、社交媒体等平台的装饰和展示。
文字艺术：一些艺术家喜欢使用ASCII金字塔来创作独特的艺术作品，展现他们对字符和文字的创意运用。

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

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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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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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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。

01

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。

01

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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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。

01

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。

07

学界 | 金字塔注意力网络：一种利用底层像素与高级特征的语义分割网络

在卷积神经网络的近期发展中，根据其丰富的层级特征和端到端的可训练框架，像素级语义分割方面有了可观的进步。但是在编程高维度代表的过程中，原本像素级的环境背景中的空间分辨率会降低。如图 1 显示，FCN 基线无法在细节部分做出精准预测。第二排图片中，在牛旁边的羊被识别到错误分类之中；以及第一排图片中自行车的把手没有被识别成功。对此我们需要考虑两个具有挑战性的问题。

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M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level读)

为解决目标实例尺度变化带来的问题，特征金字塔广泛用在一阶段目标检测器(比如，DSSD，RetinaNet，RefineDet)和两阶段目标检测器(比如Mask R-CNN， DetNet)。尽管这些使用特征金子塔的目标检测器具有很好的结果，但是由于仅仅根据固有的多尺度(为目标分类任务而设计的骨干的金字塔结构)。最新的，在这个工作中，作者提出了一个方法称为多级金字塔网络(Multi-Level Feature Pyramid Network, MLFPN)来构建检测不同尺度目标更有效的金子塔。

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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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

翻译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。与大多数现有研究利用复杂的扩张卷积 (dilated convolution) 并人为地设计解码器网

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。

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自适应特征融合用于Single-Shot目标检测（附源代码下载）

金字塔特征表示是解决目标检测中尺度变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度的不一致是基于特征金字塔的single-shot检测器的主要限制。在这项工作中，研究者提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 (ASFF)。它学习了空间过滤冲突信息以抑制不一致性的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了free inference overhead。

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"大脑"生长系列（六）

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用for循环语句实现在屏幕上打印特殊图案编程题目的解法

（题目来源于牛客网题库）链接：https://www.nowcoder.com/ta/beginner-programmers

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GAN的发展系列三（LapGAN、SRGAN）

一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。原始GAN的公式为：

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详细解读GraphFPN | 如何用图模型提升目标检测模型性能？

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谷歌大脑提出NAS-FPN：这是一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络

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SEPC：使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征，涨点神器 | CVPR 2020

论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection

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FPN详解

论文题目：Feature Pyramid Networks for Object Detection

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