11 2019 档案
摘要：引自：https://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8611103.html#_label0 知识点 进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+C
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摘要：一、特征表示与描述（根据区域的外部特征来表示，根据区域的内部特征来表示） 1、链码（太长，噪声产生不必要链码）（加大网格空间，根据原始边与结果的接近程度来确定新点的位置） 2、多边形逼近
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摘要：一、图像分析系统的组成： 二、图像分割 ： 1、图像分割基于亮度的两个特性：1、不连续性（边界分割法，边缘连接分割法） 2、相似性（阈值分割法，面向区域的分割） 2、 3、边界分割法：点的检测，线的检测，边的检测 点的检测：设定阈值T，运用高通滤波器进行滤波，得出的值跟T进行比较，大于T则说明其与周
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？Batc
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摘要：图像的增强与复原 一、图像的灰度直方图 1、灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。 2、数字图像的描述 1）黑白图像 是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。2值图像的像素值
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摘要：一、图像几何位置变换 几何变换：对图形的几何信息经过几何变换后产生新的图形。 图形变换的两种形式： 1.图形不变，坐标系改变； 2.图形改变，坐标系不变 1、二维几何变换： 1）、设二维图形变换前坐标为(x,y,1),变换后为(x*,y*,1) 1． 二维变换矩阵 注意：T2D可看作三个行向量，其中
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摘要：一、数字图像处理：模拟图像->数字化->采样->量化->像素坐标（x,y）f(x,y)(0~255) 1、数字图象是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图象而言，每个象素的亮度用一个数值
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摘要：引自：https://www.zhihu.com/question/58200555/answer/621174180 https://blog.csdn.net/weixin_45069761/article/details/106758895 为了从两个方面限制梯度： 当预测框与 ground
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摘要：引自：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/10979545.html 统计学习方法第一节 《统计学习方法》中7种常用的机器学习分类算法，包括感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最大熵模型，SVM，boosting。 一、统计学习 学习：Herb
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摘要：引自：https://blog.csdn.net/qq_26826585/article/details/87967520
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摘要：引自：https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10127356.html import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from collections import Orde
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/jiyou/p/11272650.html 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet网络，已预训练 model
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