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图像去雾:AOD-Net

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1707.06543.pdf相关代码:https://github.com/MayankSingal/PyTorch-Image-Dehazing1、在进入图像去雾之前,先简单了解下大气散射模型1999年,针对雾天能见度低的问题,Srinivasa G. Narasimhan等人通过建立数学模型,解释了雾天图像的成像过程以及雾天图像包括的各个要

#机器学习#pytorch#深度学习 +1
企业竞争分析的几种方法:SWOT、波特五力、PEST

最近实验室要申报一个互联网+的项目,项目中有关企业经营部分的内容着实令我们这些工科生无从下手,在咨询了某专业相关的学妹后稍微有了点头绪(此处手动感谢学妹的协助哈哈哈~),这里就把学到的有关竞争分析的方法总结一下~目录1、波特五力分析模型2、SWOT分析法3、PEST分析法1、波特五力分析模型波特五力分析模型是迈克尔·波特(Michael Porter)与20世纪80年代提出的一种用于竞争战略的分析

C++ 字符串(string)常用操作总结

目录1、定义一个字符串2、读写 string 操作3、查询字符串信息、索引4、拼接、比较等操作5、cctype 头文件6、for 循环遍历7、修改 string 的操作8、string 搜索操作9、数值转换由单引号括起来的一个字符被称作 char 型字面值,双引号括起来的零个或多个字符则构成字符串型字面值。字符串字面值的类型实际上就是由常量字符构成的数组,,编译器在每一个字符串后面添加一个空字符(

#c++#开发语言#c语言
ROS:使用usb_cam调用UVC摄像头遇到的坑

坑一:直接装包,启用后图像是花屏如果直接使用如下命令安装usb_cam功能包:sudo apt-get install ros-melodic-usb-cam然后插上自己的UVC摄像头,运行如下指令:

#计算机视觉#linux
C++ 链表(list)使用简述

目录1、有关函数的作用2、测试用例C++ STL 库的 list 容器是一个双向链表。包含在头文件 <list> 中1、有关函数的作用list 本身:list<type> li;定义一个参数类型为 type 的链表li.push_back(val)在尾节点后插入值为 val 的数据,作为新的尾节点li.push_front(val)在头节点前插入值为 val 的数据,作为新

#c++
Google Colab的详细使用教程—YOLOv3为例

一、先哔哔几句热下身相信疫情隔离在家而且还要使用深度学习的小伙伴们或多或少都会面临么的钱买高性能显卡又么的钱租服务器的窘境。下面就介绍以下Google Colab服务器的用法吧(至于怎么上Google大家自行解决哦)。Google Colaboratory是谷歌提供的基于linux系统的免费云平台,内部已经集成了深度学习所需要的库,比如Tensorflow(目前Version:2.2.0r...

numpy 多级排序 :lexsort 函数详解

import numpy as npa = [[3, 3, 8],[6, 9, 7],[3, 3, 2]]b = np.array(a)"""step-1、首先按照第一列数值升序顺序对每行的位置进行重排, 第一行有两个值相同, 转到step-2[[3, 3, 8],[[3, 3, 8],[6, 9, 7],-->[3, 3, 2],[3, 3, 2..

#numpy
元学习(meta-learning)的通俗解释

还以目标检测为例,仍然拿一个很大的数据集来训练模型,而 meta-learning 的目标不是让模型在没见过的图片中学会分辨训练集中提到过的类别,而是让模型学会分辨事物的异同,学会分辨这两者是相同的东西还是不同的东西,当模型学会分辨异同之后再在具体的分类任务中使用极少的数据集训练很少的次数即可达到甚至超越传统目标检测训练范式的效果(这种方式也称为。以上是元学习在目标检测方面的一种应用,通过元学习训

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#学习#目标跟踪#人工智能
极大似然估计(Maximum-Likelihood)的理解

极大似然估计 是建立在 极大似然原理 的基础上的一个统计方法,是概率论在统计学中的应用。目录1、极大似然原理2、极大似然估计1、极大似然原理极大似然原理:在随机试验中,许多事件都有可能发生,概率大的事件发生的概率也大。若只进行一次试验,事件 A 发生了,则我们有理由认为 A 比其他事件发生的概率都大。例如,一个箱子里有红黑两种颜色的球,数量为10个和1个,但并不知道到底哪种颜色的球为10个那种颜色

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#概率论#机器学习#算法
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