原创 《AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching》CVPR2020
AANet 《AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching》CVPR2020，針對雙目匹配任務的論文。 論文：https://arxiv.org
2020-06-25 10:46:00
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原创 信息熵、相對熵、交叉熵
信息論的一個基本想法 一個不太可能的事件居然發生了，要比一個非常可能的事件發生，能提供更多的信息。 信息量 所謂信息量是指從N個相等可能事件中選出一個事件所需要的信息度量或含量，也就是在辯識N個事件中特定的一個事件的過程中所需要提
2020-06-21 13:18:08
原创 輕量級網絡:mobilnetv1,mobilnetv1,shufflenet v1,shufflenet v2筆記
輕量級網絡 本文大綱 squeezenet: 還沒寫… mobilenet v1:《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Ap
2020-06-21 13:17:56
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原创 opencv常用的繪圖函數
opencv常用的繪圖函數： cv2.line()， cv2.circle()， cv2.rectangle()，cv2.polylines()， cv2.putText() import numpy as np # 使用N
2020-06-21 13:17:56
原创 相機參數和相機模型各個座標系(世界座標系、相機座標系、圖像座標系、像素座標系之間變換）
座標系變換 1. 幾個座標系： 世界座標系(world coordinate system)： 用戶定義的三維世界的座標系，爲了描述目標物在真實世界裏的位置而被引入。單位爲m。 相機座標系(camera coordinate s
2020-06-21 13:17:56
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原创 PCA和LDA簡介
PCA: PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一種使用最廣泛的數據降維算法，可用於提取數據的主要特徵分量。 目的: 在高維數據中找方差最大的方向, 將n維特徵映射到k維上(k <
2020-06-21 13:17:56
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原创 Domain Adaptive在無監督語義分割上的應用
介紹幾個域適應在分割上的比較好理解的應用： 不瞭解Domain adaptive可以先看看簡介：https://blog.csdn.net/qq_33278461/article/details/90480525 以下幾篇文章主要
2020-06-10 02:45:36
原创 Python DeBug工具和靜態語法檢查工具
Python DeBug工具和靜態語法檢查工具： 先附上Google代碼風格： https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-stylegu
2020-06-10 02:45:25
原创 《GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching》筆記
GA-Net 《GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching》 CVPR2019的一篇雙目匹配論文，借鑑了一些傳統方法SGM和濾波的思想，提出了兩個網絡
2020-06-10 02:45:25
原创 《Dynamic Filter Networks》動態過濾網絡
Dynamic Filter Networks 《Dynamic Filter Networks》NIPS 2016 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1605.09673 一、目的 卷積核參數訓練完就是固定的
2020-06-10 02:45:25
原创 非root權限安裝gcc到自己路徑
非root權限安裝gcc到自己路徑 很多實驗室服務器公用，gcc版本低導致有些依賴編譯不通過，非root權限用戶可以在自己目錄安裝需要的gcc，不會影響別人。 1.下載 從GCC網站裏下載GCC傳到服務器，右側有個Mirror裏面
2020-06-10 02:45:25
原创 python常用編寫格式和規範
0.目錄格式 列舉了幾種常用寫法，深度學習各種模型常用3中方法， #1: VIS/ |-- bin/ | |-- vis | |-- vis/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py |
2020-06-10 02:45:25
原创 深度學習參數設置-CNN
1.數據增強： 旋轉，翻轉，裁剪和隨機尺寸變換，顏色抖動，對比度和亮度變換。 優點：數據擴充有助於得到更具魯棒性的模型以對抗光照變化和噪聲問題，可以提高網絡泛化能力。 2.預處理： 零均值化(中心化)和標準化(歸一化)：取消由於量
2020-06-10 02:45:25
原创 SGM(Semi-Global Matching)算法筆記
SGM 論文：《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》 半全局雙目匹配算法： 逐像素匹配；用互信息來做匹配代價；用多個一維平滑約束近似二維
2020-05-12 04:00:15
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原创 機器學習常用評價指標、混淆矩陣、ROC曲線、AUC
機器學習常用評價指標、混淆矩陣、ROC曲線、AUC 1.混淆矩陣 1.1 什麼是混淆矩陣？ 也叫誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，可以用來評價監督算法性能。 用n行n列的矩陣形式來表示，可以直觀的看出模型對各個類別的分類性能
2020-05-10 21:00:55
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