在计算机视觉领域，CNN自2012年以来已经成为视觉任务的主导模型。...随着出现了越来越高效的结构，计算机视觉和自然语言处理越来越收敛到一起，使用Transformer来完成视觉任务成为了一个新的研究方向，以降低结构的复杂性，探索可扩展性和训练效率。...如一开始所提到的，使用transformer进行计算机视觉的架构设计也有不同，有的用Transformer完全取代CNNs (ViT)，有的部分取代，有的将CNNs与transformer结合(DETR...SOTA性能 总结 Transformer在自然语言处理中的巨大成功已经在计算机视觉领域得到了探索，并成为一个新的研究方向。...Transformer被证明是一个简单和可扩展的框架，用于计算机视觉任务，如图像识别、分类和分割，或仅仅学习全局图像表示。 与传统方法相比，在训练效率上具有显著优势。
在计算机视觉中，滤波（filtering）是指 Image filtering: compute function of local neighborhood at each position. —...这两种分类方式并不是割裂的，而是互相交叉的，用于图像处理的滤波器也有线性、非线性、自适应之分。...对于延拓元素的取值，通常有4种方式， 常数填充（0填充）：填充的元素取相同的常数值 周期填充（circular）：认为图像的上下左右被与自身相同的图像包围着 复制填充（replicate）：复制图像边界的元素...椒盐噪声会随机地将像素置为黑或白，在实践中，会大幅改变像素值的噪声一般采用中值滤波都是有效的。 非椒盐噪声，均值为0的随机噪声（高斯噪声），可通过moving average滤波。...比如，模板匹配中的模板为filter，相似度函数为滤波的计算方法；稀疏表示中字典的每一列都是filter，像gabor小波字典，通过相关运算计算与每个filter的相似程度，从而知道每个图像局部“长什么样子
.gitignore 使用 我们第一次创建项目和上传项目的时候，是没有.gitignore文件的，我们需要自己配置，这里讲的是Android Studio中怎么使用.gitignore，关于第一次如何上传项目到...从以上提交的结果可以看出，没有添加 Android 工程应有的 .gitignore 文件，我们可以去https://github.com/github/gitignore下载一个，也可以拷贝之前的项目的...由于缓存的原因，当在提交之后添加 .gitignore 文件，或者在 .gitignore 文件中增加或者删除，都是无效的。...其他 新增文件 实际应用中，我们往往随着业务的增加，会不断的增加文件，比如我们天津 .txt 文件，不让 .txt 文件被 track，我们还是按照刚才的步骤来操作即可！ ?...说明：Git 代码管理中，我们在没有添加 .gitignore 文件的前提下提交了代码之后再提交 .gitignore 文件，或者是中途添加某一文件类型到 .gitignore 文件中，需要通过以下命令行的方式
卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前，先介绍一个卷积网络的实例，整体了解卷积网络模型。用卷积网络识别MNIST数据集。...具体而言，以计算机视觉为例，许多预先训练好的模型(通常在ImageNet数据集上训练)提供公开下载，当样本量少时，可以用在模型中(做特征提取使用)提升工作效果。...Dropout、权重衰减可以减缓过拟合，还有一个计算机视觉任务中，经常使用的处理方法：数据增强data augmentation。...如果这个原始数据集足够大且代表性强，则预训练网络学习的特征的空间层次结构可以有效地充当视觉世界的通用模型，因此其特征可以证明对许多不同的计算机视觉问题都有用，甚至这些新问题可能涉及与原始任务完全不同。...原因是卷积网络学习的表示可能更通用，因此更可重复使用：特征网络的特征图是图片上一般概念的存在图，无论处理的计算机视觉问题是什么，都可能是有用的。
单阶段检测器训练的时候提出直接用已知的类进行分类和回归，而多阶段检测器先提出proposal，然后根据图像中目标的坐标和大小对proposal进行筛选，之后进行分类和回归，在筛选的时候类是未知的。...(2)深度学习模型的参数是存在内存中还是存在硬盘中？训练结束后将训练好的模型存入硬盘，需要使用这个模型时从硬盘读入内存，机器学习算法的时间复杂度一般指测试时间。(3)特征金字塔中特征层级的区分？...(5)训练中的epoch是什么？当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch。然而，当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块。...我知道这刚开始听起来会很奇怪，在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。...但是数据的多样性会影响合适的 epoch 的数量。比如，只有黑色的猫的数据集，以及有各种颜色的猫的数据集。(6)L2归一化是什么？L2范数归一化就是向量中每个元素除以向量的L2范数。
前言 如果你针对Android Studio中的Gradle插件有不懂。打开老项目的时候，经常由于Gradle的版本号问题造成项目无法编译。...不了解Project目录下build.gradle中的com.android.tools.build:gradle版本与gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties...Android Gradle 插件 Android Studio 是采用Gradle 进行代码的打包编译以及构建项目的。 但是Gradle是一个开源的自动构建工具，是面向全平台的。...两个版本号一致 Android Gradle 7.0+更新 但是从7.0 开始，Android 将会有很大的改变。...但我们要忽略该警告，可以通过在proguard-rules.pro 文件中，配置 -dontwarn java.lang.instrument.ClassFileTransformer 来告诉Gradle
.卷积基本概念 卷积常用于实现图像模糊，这个也是很多初学OpenCV开发者遇到的第一个疑问，为什么进行卷积操作之后，图像会模糊？...在解释与说明卷积之前，首先假设有时间序列I、行下有三个星号对应的是另外一个短的时间序列，当它从I上面滑过的时候就会通过简单的算术计算产生一个新的时间序列J，如图4-1所示。...两个采样间隔与采样率必须相同，这个就是信号学中关于卷积的一个最简单的定义描述。...从数学角度来说，上述示例是一个最简单的一维离散卷积的例子，它的数学表达如下： 而常见的图像大多数都是二维的平面图像，所以对图像来说，完成卷积就需要卷积算子在图像的X方向与Y方向上滑动，下面计算每个滑动覆盖下的输出...因此二维的图像卷积操作可以表示为：
根据开辟的缓存区域data数组的大小， 读写像素既可以每次从Mat中读取一个像素点数据， 或者可以每次从Mat中读取一行像素数据， 还可以一次从Mat中读取全部像素数据。...（某行中的某个列其实就是一个数组元素而已）不是px， 而只是某个px的一个channel而已； 1.3 同理 即1.2 以及1.3 中，data的一个元素，不是px，而只是某个px的一个channel...所以Android开发者在使用OpenCV的时候， 需要注意应根据项目需求， 选择第二种或者第三种方法实现像素读写， 第一种方法只适用于随机少量像素读写的场合。 ---- 2....iv.setImageBitmap(bm); dst.release(); src.release(); } 上面的代码实现了对多通道图像分离之后取反， 然后再合并， 最后通过Android...mask，表示只有当mask中对应位置的像素值不等于零的时候，src中相同位置的像素点才参与计算均值与标准方差。
anchor_scales=[8]anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0]anchor_strides=[4, 8, 16, 32, 64]anchor_strides一般使用在FPN中，...上使用的anchor。...当H(x)最优映射接近identity时，很容易捕捉到小的扰动。右边这种结构称为残差网络的残差块，用此模型堆叠能保证模型深度更深，同时收敛快，梯度消失能更好的解决?...因此这么操作后F(x)只拟合出残差函数，这样即使F(x)的导数很小时，强制让网络去拟合小的梯度扰动，网络很轻松的就能拟合，具体的残差块如下图?...左边为原始残差网络，256个通道，优化加了两个1x1的卷积，把输入从256先降到64，再将维数升到256输出，用此方法降低计算量和参数量。最终提升网络的深度，下表为不同残差网络的配置：?
在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。...让我们从学习英语的尝试中打破这个令人困惑的定义。我们想要构建的模型是如何使用英语进行交流的表示。我们的训练数据是莎士比亚的全部作品，我们的测试集是纽约。...在我们学习英语的过程中，我们没有形成初步的模型假设，并且信任Bard的工作，教我们关于语言的一切。这种低偏见似乎是积极的 - 为什么我们想要偏向于我们的数据呢？...通常，我们应该对我们的数据做一些初步的假设，并在我们的模型中为训练数据中没有看到的波动留出空间。总结到目前为止：偏差是指我们忽略了多少数据，而方差是指我们的模型对数据的依赖程度。...在我们的示例中，我们仅使用了训练集和测试集。这意味着我们无法提前知道我们的模型在现实世界中的作用。理想情况下，我们会设置一个"预测试"来评估我们的模型，并在真正的测试之前进行改进。
前言： 最近在做一个Android相关的小项目，因为之前这方面的项目做的比较的少。今天在使用虚拟机调试的时候经常出现一些莫名其妙的问题，经过自己多次的尝试和搜索终于解决了这些问题。...问题： 每次run（运行）项目在android Emulator一直显示黑屏问题，如下如所示： ? 可能是没有检测到匹配的虚拟设备（unknown devices）： ?...解决方案： 重新创建一个新的虚拟设备（Create virtural devices），下载，安装:点击Android Virtual Device Manager（虚拟设备管理）按钮>Create...最后选择刚安装的虚拟设备运行android项目： ? 黑屏问题成功解决，项目界面正常展示： ? ?
随着训练的进行，可能会出现神经元死亡，权重无法更新的情况。这种神经元的死亡是不可逆转的死亡。...训练神经网络的时候，一旦学习率没有设置好，第一次更新权重的时候，输入是负值，那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡，再也不会被激活。因为：ReLU的导数在x>0的时候是1，在x的时候是0。...如果x的输出是0，那么反向传播中梯度也是0，权重就不会被更新，导致神经元不再学习。也就是说，这个ReLU激活函数在训练中将不可逆转的死亡，导致了训练数据多样化的丢失。...在实际训练中，如果学习率设置的太高，可能会发现网络中40%的神经元都会死掉，且在整个训练集中这些神经元都不会被激活。所以，设置一个合适的较小的学习率，会降低这种情况的发生。...(2)、立体匹配和语义分割出现的两个metricpixel error：预测错误的像素点的个数除以总像素个数。对于二进制的labels，欧式距离和汉明距离结果相同。
在语义分割中，在编码阶段使用卷积层来抽取特征，然后在解码阶段，恢复原始的图像尺寸，对原始图像的每一个像素进行分类。...这种卷积运算的一个重要特点是输入值和输出值之间存在位置连通性。例如，输入矩阵的左上角值影响输出矩阵的左上角值。更具体地说，3x3卷积核用于连接输入矩阵中的9个值和输出矩阵中的1个值。...我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。这就像是卷积运算的反运算，它是转置卷积的核心思想。例如，我们上采样一个2x2矩阵到一个4x4矩阵。...转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。 将输出reshape成4x4。 我们刚刚将一个较小的矩阵(2x2)上采样到一个较大的矩阵(4x4)。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。
(2)MSE、MAE的含义：MSE(Mean Square Error)均方误差，MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。...(3)图像金字塔与特征金字塔：在目标检测或语义分割中图像金字塔指的是直接对图像进行上采样而形成的层级结构，由于计算量大的原因这种方法现在已经被抛弃了。...特征金字塔主要是通过CNN的层来形成的特征，广泛的使用在目标检测中。(4)RGBA的含义：R：红色值。正整数 | 百分数G：绿色值。正整数 | 百分数B：蓝色值。...(颜色的透明度)(5)目标检测中样本的难度是如何区分的：数量大的样本一般是简单样本，数量小的样本一般是难样本。(6)什么是机器学习模型的容量：通俗地讲，模型的容量是指它拟合各种函数的能力。...(8)目标检测中样本的难度是如何区分的：根据IoU来区分，一般小于0.3为负样本，0.3到0.5为难样本，大于0.5为正样本。
什么是计算机视觉计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。...计算机视觉的应用非常广泛，从自动驾驶汽车和无人机到医疗诊断技术和面部识别软件，计算机视觉的应用是巨大的和革命性的。 图像标注 图像标注是计算机视觉的一个子集，是计算机视觉的重要任务之一。...图像标注就是将标签附加到图像上的过程。这可以是整个图像的一个标签，也可以是图像中每一组像素的多个标签。这些标签是由人工智能工程师预先确定的，并被选中为计算机视觉模型提供图像中所显示的信息。...由于计算机视觉研究的是模仿或超越人类视觉能力的机器开发，训练这样的模型需要大量的带标注的图像。 你用来训练、验证和测试你的计算机视觉算法的图像将对你的人工智能项目的成功产生重大影响。...注释者会得到动物的图片，并要求他们根据动物种类对每张图片进行分类。 把这些带注释的图像数据输入计算机视觉模型，可以让模型了解每种动物特有的视觉特征。
(1)、目标检测中NMS的原理对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S，采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M，将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。...通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除。重复这个过程,直到B为空。重叠率(重叠区域面积比例IOU)阈值常用的阈值是0.3~0.5....其中用到排序，可以按照右下角的坐标排序或者面积排序，也可以是通过SVM等分类器得到的得分或概率，R-CNN中就是按得分进行的排序。?...从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值；假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的；从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的...E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框；就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。(3)、神经网络中异或问题的含义？...因为一个神经网络模型的最终目标是对未知数据提供判断，所以为了评估模型在未知数据上的效果，需要保证测试数据在训练过程中是不可见的。...程序中每一个变量的取值。...因为在meta_info_def属性中已经包含了所有运算的具体信息，所以graph_def属性值关注运算的连接结构。...saver_def属性中记录了持久化模型时需要用到的参数，比如保存到文件的文件名、保存操作和加载操作的名称以及保存频率、清除历史记录等。
1.为什么需要电脑对图片中的数字和字将进行识别： 在生活中，很多时候需要识别一些图片中的数字和字母，就像很多网站的验证码识别，对于个人来说，单个的此类事件需要的时间和精力很少，可对于一些机构、企业来说，...这时，大量的此类工作对于人眼的损耗较大，不但需要损耗人力，同时由于眼花和疲劳等原因可能会导致读取出来的信息出现差错，从而降低效率。所以，就需要使用电脑来执行这一操作。...2. python 实现的原理和步骤： 2.1环境搭建： 需要python安装opcv、numpy、pil和pytesseract这几个第三方库； 2.2基本原理介绍： 通过图像的预处理操作后，再将读取出来的数组转换成...image形式，然后提取图片的有用信息。...中的多维数组形式，所以在识别之前需要先使用pil中的image函数将图片格式进行转换，最后再通过pytesseracr中的函数进行识别。
转载请以链接形式标明出处： http://blog.csdn.net/lxk_1993/article/details/51579816 本文出自:【lxk_1993的博客】； 1.Session...Error while Installing APK 这个启动失败的问题 我解决的方法是 因为之前解决 java.lang.UnsatisfiedLinkError 错误的时候 在app文件夹下的build.gradle...里面的android的defaultConfig俩面添加了这 ndk{ abiFilters "armeabi" } 所以只要把这句先注释掉就好了。...2.build.gradle里面报下面这个警告，对于有强迫症的为怎么会不把他消灭掉。...， 路径是Android Studio安装目录下的gradle/gradle--2.10(看自己装的修改) 有问题留言， 有新问题再更新。
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