08 2021 档案
摘要：tensorflow已经更新到2.0版本了，大多数公司还在用1.4的版本，去过了一遍网上tensorflow1.4的教程，记录下。1.4版本的官网教程貌似已下架，主要是api参考：https://github.com/tensorflow/docs/tree/r1.14/site/en/api_do
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摘要：实际项目中一般都直接使用封装好的sift算法。以前为了用sift，都是用的旧版本：opencv-contib-python=3.4.2.17，现在sift专利过期了，新版的opencv直接可以使用sift算法，opencv-python==4.5.1版本测试可以使用。 sift算法理论部分参考前面文
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摘要：深度学习神经网络训练过程主要涉及到两个过程，一个是数据前向传播(data forward-propagation)，输入数据经过网络正向计算，输出最终结果；另一个是误差反向传播(error backward-propagation)，网络输出结果的误差和梯度反向传播，并更新权重。反向传播过程又可以细
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摘要：SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由
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摘要：Ransac： Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier)，外点(outlier)。outlier对
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摘要：在使用多目标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，一直没时间总结下，现在来填坑。。 1. 背景知识 在理解卡尔曼滤波前，有几个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统 1. 时间序列模型 时间序列模型都可以用如下示意图表示： 这个模型包含两个序列，一个是黄色部分的状态序列，用X表示，一个是绿色部分的
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摘要：在使用多目标跟踪算法时，接触到了匈牙利匹配算法，一直没时间好好总结下，现在来填坑。。 1. 基础概念 1.1 二分图 我们之前了解过图(Graph)的概念，图一般可以用G(V, E)来表示，V表示图中的顶点，E表示图中的边。如下面，这个图中有四个顶点，五条边。 二分图(Bipartite graph
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