07 2019 档案
摘要：传统的图像检索，往往需要针对颜色、纹理、形状等某一个特征进行提取，然后进行特征相似度的计算，再进行检索，或者考虑多个特征，然后给不同特征增加不同的权重。 深度学习的图像检索，则不需要考虑这些，端到端的提取特征，然后进行检索。 颜色：
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摘要：解析： skip connection 就是一种跳跃式传递。在ResNet中引入了一种叫residual network残差网络结构，其和普通的CNN的区别在于从输入源直接向输出源多连接了一条传递线，这是一种identity mapping，也就是所谓的恒等映射，用来进行残差计算。这叫是shortc
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摘要：2019/07/28开始刷每天6题，一共66题，刷三遍，9月1号完成。 1、二维数组中的查找： 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 最开始的思
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摘要：本文概述： 一、计算机视觉（以下简称CV）概述 二、图像预处理 o 图像显示与存储原理（略） o 图像增强的目标 o 图像处理方法 o 点运算：基于直方图的对比度增强 o 形态学处理（略） o 空间域处理：卷积 o 卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等） o 频率域处理：傅里叶变换、小波变换（略） o
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摘要：这里记录一下通过这个案例掌握的之前不会的api(pandas) 1.数据的统计描述 往往都df.decsribe() 但是可以分数值型和对象型变量 数值型 分类变量 2.填补（年龄数据中）的缺失值 3.处理多个维度的特征办法（舱位与生还概率） 分组 或 透视表 两个维度： 计算每个舱位的生还概率 性
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摘要：系列博客链接： （一）目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html （二）目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html （三）目标检测算法之SPPNet
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