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Fuchsia OS——Google公司继开发Android OS和Chrome OS之后的第三个系统

DescriptionGoogle对于Fuchsia的说明是“Pink(粉红)+Purple(紫色)=Fuchsia(灯笼海棠,一个新的操作系统)Google的Git源码库出现了一种新的开源操作系统叫Fuchsia,比较有趣的是,它不同与安卓使用的Linux内核,而是采用的比较新的Magenta的内核。该系统与当下Android相比,无论是存储器还是内存之类的硬件要求都大幅降低,可以看出这是...

【Windows 10+Caffe+matlab 2016b】在Cuda9.2+CuDnn7.4环境下使用VS2013编译caffe-GPU版本

电脑环境Windows ServerVS2015Cuda 9.2cudnn-9.2-windows10-x64-v7.4.2.24 (download links)caffe (download links)参考博客https://blog.csdn.net/qq_33993942/article/details/79149669 (主要参考)https://www.cnbl...

#caffe
【深度学习利器之NVIDIA Jetson TX2】Jetson-TX2入门——参数性能介绍

0 参数一览1 Jetson TX2 OverviewThe Jetson TX2 is a new iteration of the Jetson Development Kit which doubles the computing power and power efficiency of the earlier Jetson TX1.The Jetson TX1 Dev Kit i...

#嵌入式#深度学习
【RGB与BGR转换问题】Numpy / OpenCV image BGR to RGB

问章来源:https://www.scivision.co/numpy-image-bgr-to-rgb/无需翻墙本文描述了RGB / GRB /BGR之间的转换,以及使用python读/写 音/视频的实例操作IntroductionGenerally, any/all image that we get can be described by @:@=Weight∗Height∗C...

#opencv
【Faster R-CNN论文精度系列】原文精析

本文凝练了CSDN和知乎大佬的思想,并加入自己的理解和思考,仅做总结和参考。经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取feature extraction、 proposal,bounding box regression(rect refine)和classificati.

《Pattern Classification》中基础学科文献查阅

Literature and Review分类 (classification)是所有智能系统面对纷繁复杂的传感器数据时从中提取出有意义信息时所的第一个关键的处理步骤。在西方世界中,有关模式识别基础的讨论最早可追溯到柏拉图[2],进而被亚里士多德[1]所发展。亚里士多德将事物的性质区分为“本质属性”(指某一类或他 称之为“自然类"natural kind)的所有成员的共同性质)和“例外属

Fuchsia OS——Google公司继开发Android OS和Chrome OS之后的第三个系统

DescriptionGoogle对于Fuchsia的说明是“Pink(粉红)+Purple(紫色)=Fuchsia(灯笼海棠,一个新的操作系统)Google的Git源码库出现了一种新的开源操作系统叫Fuchsia,比较有趣的是,它不同与安卓使用的Linux内核,而是采用的比较新的Magenta的内核。该系统与当下Android相比,无论是存储器还是内存之类的硬件要求都大幅降低,可以看出这是...

【深度学习利器之NVIDIA Jetson TX2】Jetson-TX2入门——参数性能介绍

0 参数一览1 Jetson TX2 OverviewThe Jetson TX2 is a new iteration of the Jetson Development Kit which doubles the computing power and power efficiency of the earlier Jetson TX1.The Jetson TX1 Dev Kit i...

#嵌入式#深度学习
【深度学习】什么是局部特征?什么是全局特征

Global Feature全局特征是指图像的整体属性,常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征,比如强度直方图等。由于是像素级的低层可视特征,因此,全局特征具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点,但特征维数高、计算量大是其致命弱点。此外,全局特征描述不适用于图像混叠和有遮挡的情况。局部特征则是从图像局部区域中抽取的特征,包括边缘、角点、线、曲线和特别属性的区域等。常见的局部特征包括角.

到底了