摘要：
AE VAE GAN 应用目标 生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等） 核心思想 生成器G和判别器D的一代代博弈 生成器G:生成网络，通过输入生成图像，希望生成的数据可以让D分辨不出来 判别器D:二分类网络，将生成器生成图像作为负样本，真实图像作为正样本，希望尽可能分辨出G生成 阅读全文
摘要：
一、Linux的规则 1. 计算机概论 24.7.5 1.1 运作流程 1.2 计算单位 进位制 Kilo Mega Giga Tera Peta Exa Zetta 二进制 1024 1024K 1024M 1024G 1024T 1024P 1024E 十进制 1000 1000K 1000M 阅读全文
摘要：
一、AICORE内部支持核心计算：标量、向量和矩阵计算 标量计算 int x=0,y=0; int z=x+y; 向量计算 int x[1024],y[1024],z[1024]; Add(z,x,y,1024);//z=x+y; 矩阵计算 C=A*B Mmad(C,A,B,M,K,N); SIMD 阅读全文
摘要：
一、markdown 常用操作 1、标题 利用#实现 一级标题 二级标题 三级标题 以此类推 2、段落 背景色 语法 <table><tr><td bgcolor=#FF00FF>背景色的设置是按照十六进制颜色值：#7FFFD4</td></tr></table> <table><tr><td bg 阅读全文
摘要：
3090 查看anaconda位置 安装anaconda 回车下一步 依旧回车 长按 输入yes 回车键等待下载 输入yes 安装成功！！ 系统环境配置 查看安装位置 编辑环境变量文件 执行环境变量脚本文件 出现base 解决每次登陆时都需要 source ~/.bashrc 才能使得进入conda 阅读全文
摘要：
目标检测 在图像中找出物体，目标跟踪是实时追踪物体在视频或实时图像中的位置。因此，可以简单看成目标跟踪是目标检测+跟踪算法的结合。 常用方法 由于目标检测方法的不同，常用的目标跟踪方法也可分为传统方法+滤波类跟踪算法，深度学习方法+滤波类跟踪算法。其中，滤波类跟踪算法主要包括：卡尔曼滤波和粒子滤波等 阅读全文
摘要：
数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术 基础知识 图像的分类 （1）从视觉特点，分为可见图像和不可见图像。 （2）从图像空间坐标和明暗程度的连续性，可分为模拟图像和数字图像。 分辨率 决定了图像的清晰度 分类：显示分辨率、图像分辨率 当显示分辨率大 阅读全文
摘要：
机器学习(Machine Learning) 机器学习的概念：利用经验来改善计算机系统自身的性能。ML是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习的目标是开发算法和模型，使计算机系统能够从数据中学习，发现数据中的模式，并利用这些模式来做出预测或做出决策。 机器学习的系统框架 机器学习的分 阅读全文
摘要：
目标检测和图片分类的区别 图片分类： 在图像分类任务中，假设图像中只有一个主要物体对象，目标是识别出这个主要物体对象的类别（其他东西相对来说就不那么重要了） 目标检测： 在目标检测任务中，一张图像里往往不只一个感兴趣的物体对象，目标不仅仅是识别图像中所有感兴趣的物体（找出所有感兴趣的物体），还要找出 阅读全文
摘要：
一、注意力机制 （attention） 注意力机制其实是源自于人对于外部信息的处理能力。由于人每一时刻接受的信息都是无比的庞大且复杂，远远超过人脑的处理能力，因此人在处理信息的时候，会将注意力放在需要关注的信息上，对于其他无关的外部信息进行过滤，这种处理方式被称为注意力机制。 1. 非自主提示与自主 阅读全文