wishchin - 博客园

2017年11月

摘要： Python3使用OpenCV安装过程应该是这样的，参考：http://blog.csdn.net/lixintong1992/article/details/61617025 ，使用conda安装OpenCV，但是没有多少效果。在Eclips... 阅读全文

posted @ 2017-11-12 18:14 wishchin 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN结构：MXNet设计和实现简介

摘要：对原文有大量修改，如有疑惑，请移步原文。参考链接：MXNet设计和实现简介文章翻译于：https://mxnet.incubator.apache.org/architecture/index.h... 阅读全文

posted @ 2017-11-10 14:49 wishchin 阅读(1431) 评论(0) 推荐(0) 编辑

环的寻找：寻找无向图中所有存在的环-删除点法

摘要：此文讨论一个无向图中存在环的问题，在不管多复杂的连通图中寻找出所有的环，使用删除点的方法。此外，这个版本的查找方法可以用于其他场景：找出无向图中所有的环的算法结果能找到最小的环,或许要靠运气，输... 阅读全文

posted @ 2017-11-09 10:12 wishchin 阅读(2044) 评论(1) 推荐(0) 编辑

JAVA 构建使用 Native 库

摘要： Java 使用Native文件，一般分解为下面几个步骤：在Java代码中使用native关键字声明一个本地方法运行javah，获得包含该方法声明的C语言头文件（使用jni编程中的C函数名通常是相关于Java方法有一定的命名规则的，稍后会介绍，我们使用ja... 阅读全文

posted @ 2017-11-01 11:39 wishchin 阅读(317) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Android：JAVA使用HDF5存储

摘要： Hierarchical Data Format，可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数普通计算机都支持这种文件格式。 HDF是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对... 阅读全文

posted @ 2017-11-01 10:03 wishchin 阅读(972) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月

Java：数值-字符串转换（String转Double）

摘要：代码如下：String ss = "3.141592653";double value = Double.valueOf(ss.toString()); 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:20 wishchin 阅读(1005) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Qt无法用UTF-8编辑问题

摘要：原因：Windows默认编码格式是GBK. 而QT-各默认版本的编码格式是UTF-8.解决方法“：Windows环境下,Qt Creator,菜单->工具->选项->文本编辑器->行为->文件编码:默认编码:System(简体中文windows系统默认指的是GBK编码... 阅读全文

posted @ 2017-10-30 10:17 wishchin 阅读(481) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Boost-QT兼容问题：#define FUSION_HASH #

摘要：使用原始的MSVC10+QT48很长时间，需要把PCL升级到新的版本，不再使用自行编译的PCL1.7.2版本。在使用MSVC2012的时候，使用MSVC12-的PCL1.8.0版本，出现了一个不大不小的问题。在使用QT编译项目，包含Boost库头文件的时候，产生... 阅读全文

posted @ 2017-10-29 15:12 wishchin 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑

JAVA；使用java.awt.Image的不稳定性

摘要：在使用awt的image时候，不是能时时获取到图像的宽和高，GetWidth()函数偶尔得到的值为-1，暂时没有找到解决方法。代码： public class picture extends JFrame { ImageIcon icon = new... 阅读全文

posted @ 2017-10-24 11:33 wishchin 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图方法：寻找无向图联通子集的JAVA版本

摘要：图像处理中一般使用稠密方法，即对图像进行像素集合进行处理。在图像拓扑方面，更多地应用图计算方法。寻找无向图联通子集的JAVA版本，代码： //查找无向图的所有连通子集//wishchin！！！ public static ArrayList> findAllCons(... 阅读全文

posted @ 2017-10-24 10:24 wishchin 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑

初中生问题：求任意凸多边形的交叉面积

摘要：一个初中生问题：求任意凸多边形的交叉面积类似的几种情况：第一种0：两个多边形无交叉，没有相交多边形，且一方在另一方没有内点，相交面积为0。第二种1：两个多边形无交叉，且一方在另一方有内点。称之为包含。第三种2：两个多边形有交叉，有相交多边形，且一方在... 阅读全文

posted @ 2017-10-18 10:00 wishchin 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑

java的优先队列注意事项

摘要：在C++语言中，使用优先队列，直接构建一个lambda表达式，使用一个匿名函数指针。java比较函数的返回值不是bool型，只能是整型。内部对应的C++匿名函数：// 匿名Comparator实现auto compareMax = []( const Cell &a,... 阅读全文

posted @ 2017-10-16 10:15 wishchin 阅读(424) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年9月

VS编译时使用/去除NuGet管理库

摘要：原文链接：VS编译时自动下载NuGet管理的库之前一直使用NuGet来管理一些第三方的库，但是每次check in代码时候为了保证编译通过，都需要把对应的packages check in。比较耗费时间，特别是往github上同步代码，而且这些库在NuGet上都有的，... 阅读全文

posted @ 2017-09-25 10:47 wishchin 阅读(341) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Windows下使用Caffe-Resnet

摘要：参考文章：编译历程参考：CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2 caffe的VS版本源代码直接保留了sample里面的shell命令，当然这些shell命令在Windows平台下是不能运行的，需要稍... 阅读全文

posted @ 2017-09-24 16:14 wishchin 阅读(689) 评论(0) 推荐(0) 编辑

推荐系统：MovivLens20M数据集解析

摘要： MovieLens 是历史最悠久的推荐系统。它由美国 Minnesota 大学计算机科学与工程学院的 GroupLens 项目组创办，是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。MovieLens 主要使用 Collaborative Filte... 阅读全文

posted @ 2017-09-22 10:59 wishchin 阅读(1962) 评论(0) 推荐(0) 编辑

计算一组向量相似度

摘要：以多维几何空间考虑，两组向量的相似度可以描述为在多维几何空间中的距离关系，距离越远，相似度越低。对原文有修改，如有疑惑，请拜访原文。原文地址：距离计算总结在做分类时常常需要估算不同... 阅读全文

posted @ 2017-09-19 09:29 wishchin 阅读(1062) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2

摘要：用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法，其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000，可以兼容使用VGG-Net框架。其中基于区域+CNN网络方法，大量使用了Caffe作为基础CNN框架。准备工作（python27环境，X6... 阅读全文

posted @ 2017-09-14 14:29 wishchin 阅读(522) 评论(0) 推荐(0) 编辑

DNN：windows使用 YOLO V1，V2

摘要：本文有修改，如有疑问，请移步原文。原文链接： YOLO v1之总结篇（linux+windows）此外： YOLO-V2总结篇 Yolo9000的改进还是非常大的 ... 阅读全文

posted @ 2017-09-05 13:35 wishchin 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑

推荐系统的基本原理

摘要：转载于：猜你喜欢-----推荐系统原理介绍文章简明扼要.....A First Glance 阅读全文

posted @ 2017-09-05 11:06 wishchin 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑

推荐系统入门：作为Rank系统的推荐系统（协同过滤）

摘要：知乎：如何学习推荐系统？知乎：协同过滤和基于内容的推荐有什么区别？案例：推荐系统实战？数据准备；实现推荐栏位；重构接口；后续优化。简书：实现实时推荐系统的三种方式？基于... 阅读全文

posted @ 2017-09-05 10:53 wishchin 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年8月

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-结合式方法

摘要：原文链接：何恺明团队提出 Focal Loss，目标检测精度高达39.1AP，打破现有记录呀加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络，arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作：“Foc... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 22:26 wishchin 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Caffe2：使用Caffe构建LSTM网络

摘要：前言：一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络。原文：（Caffe）LSTM层分析入门篇：理解LSTM网络 LSTM的官方简介： http://deeplearning.net/t... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 14:12 wishchin 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ES：AI 注释

摘要：为AI做注解： AI已经出第三版，大的框架没有改变，DNN也没有引入AI这本书。第四版网络版应流出，不知道最终定版如何！强化学习的方法有大幅度更新，但从策略系统更新范畴看来，没有什么实质的改变，只是规模的变更。在一个算法工... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:41 wishchin 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OpenCV： Kmeans的使用一维和二维点集

摘要： OpenCVKmeans算法默认使用了Kmeans++选取种子点参考：OpenCv中Kmeans算法实现和使用//效果：根据半径聚类，并不一定能得到好的结果。float CBlotGlint::ClusterByR( ){ //根据半径大小聚类，找出合适的类别个数和... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:28 wishchin 阅读(509) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维重建13：点云的局部特征总结

摘要：三维场景中物体检测也可以使用特征点方法+词包方法的通用框架。其中BOW方法是无差别的，特征点方法与二维图像不同的是点云的数据格式问题，一般表示为对点云曲面进行特征提取。可以使用基于八叉树的方法进行特征点提取，也可以使用深度Map图的方法或有序点云... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:21 wishchin 阅读(410) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-一站式方法

摘要：有兴趣查看原文：YOLO详解人眼能够快速的检测和识别视野内的物体，基于Maar的视觉理论，视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点，然后综合这些信息完成整体描述，人眼逆向工程最相像的是DPM模型。目标的检... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:02 wishchin 阅读(649) 评论(0) 推荐(0) 编辑

CNN结构：用于检测的CNN结构进化-分离式方法

摘要：前言：原文链接：基于CNN的目标检测发展过程文章有大量修改，如有不适，请移步原文. 参考文章：图像的全局特征--用于目标检测目标的检测和定... 阅读全文

posted @ 2017-08-15 10:28 wishchin 阅读(440) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维重建15：动态相机参数标定

摘要：对单个相机进行标定，一般使用标定法：相机标定-解决多点透视问题。对空间中多点进行采样，得到相机的外参矩阵。如果想得到更准确的相机外参，建议在空间的不同位置，进行多次空间采样，进行分批次的相机标定，得到视野各处的相机外参。这是静... 阅读全文

posted @ 2017-08-02 19:35 wishchin 阅读(891) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年7月

安卓手机使用前置摄像头

摘要：虚拟触控需要使用前置摄像机，眼睛和手指的直线方向，指向屏幕的位置。因此需要调用前置摄像机，幸好，找到了调用前置摄像机的API。原文链接：安卓调用前后摄像机以及代码实现主要代码在这里：public class M... 阅读全文

posted @ 2017-07-31 19:07 wishchin 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的数学表示-CNN结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）

摘要：前言：文章：CNN的结构分析-------；文章：历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------；文章：GoogleLeNet系列解读-------；文章：DNN结构演进History—CNN-GoogLeNet ：Going Deep... 阅读全文

posted @ 2017-07-24 16:55 wishchin 阅读(738) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的数学表示-CNN可视化语义分析

摘要：前言： ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示，参数化的模型并不能给出函数的形式，更进而不能表示函数的实际意义。而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势，而Conv层和Polling层，整流层等都有明确的意义。可以跳过函... 阅读全文

posted @ 2017-07-24 11:46 wishchin 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的模式生成-学习/训练方式(基本结构)

摘要：前言：一个完备的模式识别系统，必然包含一个模式识别模型，此外还要附加一个评价模型，以及为了构建识别模型而构建的学习模型，并选择在学习模型中使用的学习方法。表示（Representation）　：一个分类器必须用计算机可以处理的某种... 阅读全文

posted @ 2017-07-23 22:02 wishchin 阅读(634) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维重建面试13X：一些算法试题-今日头条AI-Lab

摘要：被人牵着鼻子走，到了地方还墨明棋妙地吃一顿砖头。今日头条AI-Lab，其实我一直发现，最擅长的还是点云图像处理，且只是点云处理。一、C++题目 New 与Malloc的区别：看这个：New与Malloc区别 ... 阅读全文

posted @ 2017-07-18 22:09 wishchin 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的数学表示-CNN基本结构分析（ Conv层、Pooling层、FCN层/softmax层）

摘要：类似于SVM，CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长。比如向量机方法，使用可以映射到无穷维的高斯核，即使进行两类分类，在大数据集上得到高精度，即保持准确率和高精度的双指标，支持向量的个数会随着数据集增长，SVM三层网会变得非常... 阅读全文

posted @ 2017-07-17 13:51 wishchin 阅读(618) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

摘要：前言：CNN迎接多类的挑战特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的，模式函数的形式是固定的，在理论上产生了特定的“局限性” 的，分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来。特定函数形式的模式识别准确度、泛化误差都受到模型本身VC维的限制。　... 阅读全文

posted @ 2017-07-12 12:15 wishchin 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：IPPR的数学表示-CNN方法

摘要：前言：随着超量类别PR和高精度的需求，人工特征方法局限性凸显出来，固定的特征hash压缩映射因其压缩损失。表现为特定的特征hash方法，在海量的同类数据集上近邻特性变差，而在不同类别的数据上面隔离性又出现问题。既然人工构建的特... 阅读全文

posted @ 2017-07-08 00:15 wishchin 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：PR的数学表示-传统方法PR

摘要：前言：接上一篇：AI：模式识别的数学表示在图像处理PR领域，相对于ANN方法，其他的方法一般称为传统方法。在结构上，几乎所有的PR方法都是可解释的。且任一传统方法，在一定约束下，可以转换为SV近邻法，即与SVM方法具有相似性，... 阅读全文

posted @ 2017-07-07 23:34 wishchin 阅读(366) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AI：模式识别的数学表示（集合—函数观点）

摘要：前言：模式识别的定义，参考：模式识别两种方法：知识和数据。百科定义：模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”，此... 阅读全文

posted @ 2017-07-07 18:24 wishchin 阅读(1076) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维重建12：室内三维物体的位姿识别论文列表

摘要：在三维目标位姿识别的通路搭建过程中，使用到了下面列举的论文，其他使用到的方法相关性不是特别强，因此暂时没有列举出来。其中，有些论文没卵用，只是用来灌水的，看一下即可，不用深究。四年前的论文列表拿出来，用来怀念一下参考文献:[1] ... 阅读全文

posted @ 2017-07-04 01:48 wishchin 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑

三维重建11：点云的全局特征总结

摘要：点云的检测和分类一般使用全局特征，传统的检测方法严重依赖于点云的场景分割，所幸的是点云的分割一般情况下比二维灰度图像和彩色图像更容易进行。基于分割方法的好处是，一旦目标被正确分割，点云分类即可以转换为较为简单的有遮挡或无遮挡的点云（位姿）识别。此时的... 阅读全文

posted @ 2017-07-04 01:47 wishchin 阅读(721) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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