- 文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 66.imshow功能：显示图像。语法：imshow(I,n) imshow(I,[low high]) imshow(BW) imshow(X,map) imshow(RGB)imshow(...,... 文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 66.imshow功能：显示图像。语法：imshow(I,n) imshow(I,[low high]) imshow(BW) imshow(X,map) imshow(RGB)imshow(...,...
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- 1.训练营课程（1）本节课主要学习智慧社区的AI实战训练营的课程，课程详情见链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ASnaFA7D4jfHWoO_IqQ6aQ（2）学习目的作为一名算法工程师，我深刻理解到学习是一个不断前行的过程。在这个行业，内卷竞争越来越激烈，我们需要不断地学习和提升自己，才能在激烈的竞争中脱颖而出。同时，作为算法工程师，我们需要具备敏锐的洞察力和对新... 1.训练营课程（1）本节课主要学习智慧社区的AI实战训练营的课程，课程详情见链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ASnaFA7D4jfHWoO_IqQ6aQ（2）学习目的作为一名算法工程师，我深刻理解到学习是一个不断前行的过程。在这个行业，内卷竞争越来越激烈，我们需要不断地学习和提升自己，才能在激烈的竞争中脱颖而出。同时，作为算法工程师，我们需要具备敏锐的洞察力和对新...
- 总结 YOLOv3 的改进点如下： 使用金字塔网络来实现多尺度预测，从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53，从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改，一个 gird 预测 3 个 box。 总结 YOLOv3 的改进点如下： 使用金字塔网络来实现多尺度预测，从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53，从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改，一个 gird 预测 3 个 box。
- YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点 YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点
- YOLOv1 出自 2016 CVPR 论文 You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection. YOLO 系列算法的核心思想是将输入的图像经过 backbone 提取特征后，将得到特征图划分为 S x S 的网格，物体的中心落在哪一个网格内，这个网格就负责预测该物体的置信度、类别以及坐标位置。 YOLOv1 出自 2016 CVPR 论文 You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection. YOLO 系列算法的核心思想是将输入的图像经过 backbone 提取特征后，将得到特征图划分为 S x S 的网格，物体的中心落在哪一个网格内，这个网格就负责预测该物体的置信度、类别以及坐标位置。
- 为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。
- SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体。 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体。
- 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。
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- @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策... @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策...
- 本文章是对《数字图像处理》书中知识概念、定理、公式的总结知识，并给出了自己的理解，部分涉及具体应用代码，主要是原理解析和算法总结。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。 本文章是对《数字图像处理》书中知识概念、定理、公式的总结知识，并给出了自己的理解，部分涉及具体应用代码，主要是原理解析和算法总结。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。
- 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。
- 更新日志：2022年8月16日上午9:33分前在图片中==增加感受野标注==🍀更新日志：2022年8月29日晚上11点40分在文中增加了SimSPPF模块，并测试了速度更新日志：2022年8月30日修正了SPPCSPC的结构图更新日志：2022年8月30日增加了SPPFCSPC的结构 1 原理 1.1 SPP（Spatial Pyramid Pooling）SPP模块是何凯明大神在2015... 更新日志：2022年8月16日上午9:33分前在图片中==增加感受野标注==🍀更新日志：2022年8月29日晚上11点40分在文中增加了SimSPPF模块，并测试了速度更新日志：2022年8月30日修正了SPPCSPC的结构图更新日志：2022年8月30日增加了SPPFCSPC的结构 1 原理 1.1 SPP（Spatial Pyramid Pooling）SPP模块是何凯明大神在2015...
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