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。
今天和大家分享金字塔图的绘制 什么是金字塔图呢？就是长得很像金字塔的图！ 哦！ 问：那是长这样？ 答：额，有点像，但是不是！ 问：那是怎样？ 答：如下图。 问：这个图用来表达什么的？ 答：用来表达
前面已经讲解完了RCNN系列的三篇论文，目标检测项目也基本可以跑起来了。今天要讲的FPN也是Two Stage目标检测算法中非常值得推敲的论文，它进一步优化了Faster-RCNN，使得对小目标的检测效果更好，所以一起来看看吧。
JavaScript主机环境提供了许多函数，允许您调度异步操作。换句话说，我们现在开始的行动，但它们会在稍后结束。
这是一篇非常漫长并且艰深的文章的节选（点击文末阅读原文查看全文），它解释了为什么我们需要测试，以及如何对软件进行测试的问题。好消息是，这篇文章提供的信息经得起时间推敲，无论你在构建什么样的软件都能适用。不管你是工作在一个微服务项目上，还是 IoT 设备上，抑或是手机应用或者网页应用，这篇文章提供的观点应该都有章可寻。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
《Feature Pyramid Networks for Object Detection》这篇文章主要是用来解决Faster RCNN物体检测算法在处理多尺度变化问题时的不足。Faster RCNN中无论是RPN网络还是Fast RCNN网络，都是基于单个高层特征。这种做法一个明显的缺陷是对小物体不友好。为了处理小物体，经典的方式是采用图像金字塔的方式在训练或测试阶段对图片进行多尺度变化增强，但是这样带来了极大的计算量。本文方法通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔的计算量过高的问题，同时能较好的处理物体检测中的多尺度变化问题。
在准备将软件上线到生产环境之前需要进行测试。随着软件测试方式日趋成熟，软件开发团队的测试也在取代大量手动测试，逐渐实现自动化测试。通过自动化测试，开发团队可以在短短几分钟内就了解到软件是否存在问题，而不需要等待几天的时间。
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。
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。
在博彩游戏中练出了数据分析的技能，构建了网络应用程序分析美国和墨西哥的博彩机器的表现。在涉足创业、互动媒体、记者等行业后，他搬到硅谷，在Ning和LinkedIn从事构建分析型应用的工作。Russell现在是Data Syndrome的首席顾问，他帮助公司使用本书所介绍的原则和方法构建分析型产品。
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。
近年来，随着卷积神经网络[1-2]的提出及其在计算机视觉[3]和自然语言处理[4]等领域的广泛应用，使得深度学习在二维的图像识别[5]、语义分割[6]以及目标检测[7]等领域有了重要的突破。目前，基于二维图像的目标检测算法已趋于成熟，并已经被广泛地应用到我们的生活中。
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。
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。
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。
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
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。
目标检测任务是计算机视觉领域中最基本但最具挑战性的研究任务之一。该任务的目标是预测输入图像中每个物体的唯一边界框，该边界框不仅包含物体的位置信息，还包括框内物体的类别信息。近年来，这一任务得到了广泛的发展和应用，例如在自动驾驶和计算机辅助医学诊断等领域。当前主流的目标检测方法大致可以分为两类。一类是基于卷积神经网络（CNN）作为 Backbone 网络的方法，另一类是基于Transformer作为 Backbone 网络的方法。使用CNN作为 Backbone 网络的方法包括两阶段（如Faster R-CNN）方法和单阶段（如SSD和YOLO）方法。由于物体大小的不确定性，单个特征尺度的信息无法满足高精度识别性能的要求。
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）。
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
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。
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：
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，
👨🎓学生HTML静态网页基础水平制作👩🎓，页面排版干净简洁。使用HTML+CSS页面布局设计,web大学生网页设计作业源码，这是一个不错的旅游网页制作，画面精明，排版整洁，内容丰富，主题鲜明，非常适合初学者学习使用, 这个实例比较全面，有助于同学的学习,本文将介绍如何通过从头开始设计个人网站并将其转换为代码的过程来实践设计。 @TOC 一、网站题目👨🎓 🚀 旅游景点介绍、旅游风景区、家乡介绍、等网站的设计与制作。 二、网站描述✍️ 旅游景点介绍、旅游风景区是一个介绍简介、行政区划、
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）。
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
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.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
一个非常经典的案例：用go语言来实现空心金字塔的输出 打印矩形 打印半个金字塔 打印整个金字塔 金字塔镂空 package main import "fmt" // 1. 打印矩形 /* *** *** *** */ // 2. 打印半个金字塔 /* * ** *** */ // 3. 打印金字塔 /* * 1层1个 规律：2 * 层数 - 1 空格2:总层数-当前层数i *** 2个3个 ****
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。
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
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。
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。
上一讲是如何改变图像的分辨率和对比度，这一讲介绍一个听起来高大上的功能，图像金字塔，个人理解图像金字塔本质上也是图像大小的改变，只是改变的方式和算法有所不同。OpenCV实现了两种图像金字塔的功能，一种高斯金字塔，一种拉普拉斯金字塔。
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：
上一次我介绍了一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。这里面的典型代表是欧式视频动作放大。
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
作者：Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
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