十大经典排序算法图文详解及python代码实现

Encouraging Loss：一个反直觉的分类损失

基于交叉熵损失（cross- entropy）改进的适用于年龄估计的图像分类损失--SimLoss

◆ Data Augmentation简介       数据增强主要是指在计算机视觉领域中对图像进行数据增强，从而弥补训练图像数据集的不足，达到对训练数据扩充的目的。数据增强可分为同类增强（如：翻转、旋转、缩放、移位、模糊等）和混类增强（如 mixup）两种方式。● 同类数据增强1）翻转（Flip）  &nb

import cv2import numpy as np# 获取摄像头，传入0表示获取系统默认摄像头cap = cv2.VideoCapture(cv2.CAP_DSHOW)# 打开摄像头cap.open(0)while cap.isOpened():# 获取画面flag, frame = cap.read()if not flag:break# 获取键盘上按下哪个键key_pressed = c

论文题目：《Pruning Filters For Efficient ConvNets》论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.087101. 概述       由于CNN通常在不同的 Filter 和特征信道之间具有显着的冗余，论文中通过修剪 Filter 来减少CNN的计算成本。与在整个网络中修剪权

1. RGB2. YUV       YUV是被电视系统所采用的一种颜色编码方法。RGB 信号经过矩阵变换得到亮度信号Y和两个色差信号R- Y(即U)、B-Y(即V)。 YUV色彩空间十分重要是因为表示亮度的Y和表示颜色 的U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V信 号分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。3. HSV

1. 函数功能random.randint(参数1, 参数2)● 参数1，参数2必须是整数● 函数返回参数1和参数2之间的任意整数2. 示例import randomresult = random.randint(1,10)print("result: ",result)输出：result: 6

代码：import cv2# 导入级联分类器引擎face_cascade = cv2.CascadeClassifier("opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("opencv-master\data\haarcascades\