計算機視覺這一年：2017CV技術報告(一)

阿新 • • 發佈：2018-12-30

[10] See「What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet」by Andrej Karpathy. The blog post details the author』s journey to provide a human benchmark against the ILSVRC 2014 dataset. The error rate was approximately 5.1% versus a then state-of-the-art GoogLeNet classification error of 6.8%. Available: http://karpathy.github.io/2014/09/02/what-i-learned-from-competing-against-a-convnet-on-imagenet/

計算機視覺這一年：2017CV技術報告(一)

[10] See「What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet」by Andrej Karpathy. The blog post details the author』s journey to provide a human benc

Java 這一年：IntelliJ 稱霸 IDE，Kotlin 成最大贏家！

【CSDN 編者按】我們已經迎來了 Java 11，而 Java 12 也將很快到來，Oracle 已經帶著 Java 如此向前了，但我們在實際生產環境中所使用的卻顯得滯後許多，本文作者分享了整個 Java 生態在2018 年的現狀，值得一讀。作者 | 帝都羊

演算法工程師過去這一年：理想很豐滿，現實很骨感

本文轉自100offer微信公眾號【導讀】人工智慧火熱的 2017 年，演算法相關崗位無論在薪資

【乾貨】一文詳解計算機視覺的廣泛應用：網路壓縮、視覺問答、視覺化、風格遷移等

引言深度學習目前已成為發展最快、最令人興奮的機器學習領域之一，許多卓有建樹的論文已經發表，而且已有很多高質量的開源深度學習框架可供使用。然而，論文通常非常簡明扼要並假設讀者已對深度學習有相當的理解，這使得初學者經常卡在一些概念的理解上，讀論文似懂非懂，十分吃力。另一方面，即使有了簡單易用的深度

【CV】計算機視覺的主要任務與相應技術

文章目錄分類 Classification AlexNet GoogLeNet ResNet Inception 目標檢測 Object Detection R-CNN Series

計算機視覺（三）：空間域濾波基礎

一、背景知識 1.空間域 2.運算元 3.變換函式二、一些基本的灰度變換函式 1.影象反轉

計算機視覺（二）：直方圖均衡

一、灰度空間的直方圖均衡 1.直方圖 2.變換函式應滿足條件 3.變換函式 4.直方圖均衡二、彩色空間的直方圖均衡

計算機視覺（七）：特徵檢測/提取（feature detection/extraction）

關鍵點檢測和匹配流水線四個階段一、背景知識 1. 影象特徵 2. 數字函式的一階導數和二階導數 3. 導數與影象特徵關係二

計算機視覺（六）：頻率域濾波器

一、濾波器 1. 基本濾波公式 2. 濾波步驟 3. 低通濾波器與高通濾波器二、低通濾波器（平滑影象）

計算機視覺（五）：頻率域濾波基礎

一、數學預備知識 1. 傅立葉級數二、基本概念 1. 頻率域 2. 複數 3. 尤拉公式

計算機視覺（四）：空間域濾波器

一、平滑空間濾波器 1. 平滑線性濾波器（均值濾波器） 2. 統計排序（平滑非線性）濾波器二、銳化空間濾波器

計算機視覺（八）：影象分割

一、閾值處理 1. 基礎知識 2. 基本的全域性閾值處理 3. 用Otsu方法的全域性閾值處理 4. 用影象平滑改善全域性閾值處理 5. 利用邊

【shiter編寫程式的藝術】大資料生態圈，計算機視覺，機器學習，高階技術的愛好者，話不多說，上程式碼！！！

公眾號：老王和他的IT界朋友們歡迎投稿： [email protected] QQ交流群： 593683975 QQ群提供技術交流，CSDN資源，百度文庫等資源共享加群問題：拋硬幣正面上的期望？我們想用一段音樂，幾張圖片，些

我在攜程的這十年：一個老運維的成長往事

作者簡介雷兵攜程網安全中心資訊保安專家 2007年1月加入攜程，曾任安全經理、高階經理、網路安全總監，負責攜程技術安全體系建設，曾主持網路安全架構設計、內外網滲透測試安全評估、建立應用安全團隊、部署程式碼白盒掃描系統、Web 應用防火牆等。現任網站運營中心網路安全部總監，近年來帶領團隊向

IT連創業系列：新的一年，先淫文一篇！

辦公室窗外，有鳥聲〜〜在IT連創業走過的日子裡，這是我第一次聽見鳥聲。也許，是曾經的忙碌，封鎖了自己的心眼。歲月秒秒：當初燃燒的火焰，從紅，燒成了藍。曾經的內心湃澎，化成了平淡堅持。但這，不是我一人的專屬體驗。創業者，大概都會有這麼個心領神會的階段吧。仍猶記：　　I

shiter編寫程式的藝術（大資料生態圈，計算機視覺，機器學習，高階技術的愛好者，話不多說，上程式碼！！！）

深度| 2017CV技術報告：從3D物體重建到人體姿態估計

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1586452716793092415&wfr=spider&for=pc機器之心編譯The M Tank 編輯了一份報告《A Year in Computer Vision》，記錄了 2016

計算機視覺（八）：提取Cifar-10資料集的HOG、HSV特徵並使用神經網路進行分類

1 - 引言之前我們都是將整張圖片輸入進行分類，要想進一步提升準確率，我們就必須提取出圖片更容易區分的特徵，再將這些特徵當做特徵向量進行分類。在之前我們學了一些常用的影象特徵，在這次實驗中，我們使用了兩種特徵梯度方向直方圖（HOG）顏色直方圖（HSV）

計算機視覺（七）：構建兩層的神經網路來分類Cifar-10資料集

1 - 引言之前我們學習了神經網路的理論知識，現在我們要自己搭建一個結構為如下圖所示的神經網路，對Cifar-10資料集進行分類前向傳播比較簡單，就不在贅述反向傳播需要注意的是，softmax的反向傳播與之前寫的softmax程式碼一樣。神經網路內部的反向傳播權重偏導就是前面

計算機視覺（六）：使用Softmax分類Cifar-10資料集

1 - 引言這次，我們將使用Softmax來分類Cifar-10，過程其實很之前使用的SVM過程差不多，主要區別是在於損失函式的不同，而且Softmax分類器輸出的結果是輸入樣本在不同類別上的概率值大小,Softmax分類器也叫多項Logistic迴歸線性模型:

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