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About the Mean Shift

Mean Shift算法,一般是指一个迭代的过程。即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束。 meanshift可以被用来做目标跟踪和图像分割。 参考《Mean Shift:A Robust Approach Toward Feature Space Analysis》 公式就不写了。meanshift其实原理挺简单的,就是随便找个种子点,然后开始在该种子点邻域内寻找其目标点的密度中心,那么种子点到密度中心点的向量方向就是密度上升方向了,更新密度中心点为种子点,迭代,直到到达截止条件(opencv里的meanshift把截止条件定为迭代次数和截止精度,当然这两者可以随意组合)。 改进的meanshift使用了核函数(区别种子点附近和远处点的权重)和权重系数(区别不同样本的权重),但基本原理还是一样的。 这篇论文很长,在实现该方法的同时,同时系统地证明了meanshift算法是沿着最大密度梯度方向搜索的,并且随着多次迭代,种子点趋于稳定。 其实在上面讲述的时候去掉了一个背景,就是所有样本都采样自...

DL Practice:Cifar 10分类

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了。 本例步骤: A、Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB、Define a Convolution Neural NetworkC、Define a loss functionD、Train the network on the training dataE、Test the network on the test data 首先使用torchvision加载和归一化训练数据与测试数据。 torchvision实现了常用的一些深度学习的相关图像数据的加载功能,比如cifar10、Imagenet、Mnist等。保存在torchvision.datasets模块中; torchvision也封装了一些处理数据的方法。保存在torc...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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