1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,Paxos 算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos作了一些优化,通过选举产生一个leader (领导者),只有leader才能提交proposer,具体算法可见Fast Paxos.因此,要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解. [3]  ZooKeeper的基本运转流程: 1.选举Leader. 2.同步数据. 3.选举

this PR aggregates a lot of small modifications to core, trie, eth and other packages to collectively implement the eth/63 fast synchronization algorithm. In short, geth --fast. 这个提交请求包含了对core,trie,eth和其他一些package的微小的修改,来共同实现eth/63的快速同步算法. 简单来说, geth

一.社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”,第一次用量化的公式来确定社区划分. 首先,我们来看Newman如何定义社区的:the vertices in networks are often found to cluster into tightly knit groups with a high density of within-group edges

转载地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,2004, i

在介绍Fast R-CNN之前我们先介绍一下SPP Net 一.SPP Net SPP:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化) 众所周知,CNN一般都含有卷积部分和全连接部分,其中,卷积层不需要固定尺寸的图像,而全连接层是需要固定大小的输入. 所以当全连接层面对各种尺寸的输入数据时,就需要对输入数据进行crop(crop就是从一个大图扣出网络输入大小的patch,比如227×227),或warp(把一个边界框bounding box的内容resize成227×227)等

继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 同样使用最大规模的网络,Fast RCNN和RCNN相比,训练时间从84小时减少为9.5小时,测试时间从47秒减少为0.32秒.在PASCAL VOC 2007上的准确率相差无几,约在66%-67%之间. 思想 基础:RCNN 简单来说,RCNN使用以下四步实现目标检测: a. 在图像中确定约1000-2000个候选框 b. 对于每

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

PS:最近这两天发现了Fast Json 感觉实在是强大.. 学习内容: 1.什么是Fast Json 2.如何使用Fast Json 3.Fast Json的相关原理 4.Fast Json的优势,以及为什么推荐使用Fast Json 1.Fast Json的相关介绍   说道Json想必我们都不陌生,数据传输的两种形式之一,另一种就是我们的xml了.不过现在更多的还是使用基于Json的格式来进行数据传输,Java的api接口为我们提供了相关的api接口用于对Json数据进行处理,如何将数据打

本文结构 为了看懂ORB特征提取算法,来看了BRIEF算法的原文,并查看了OpenCV中BRIEF的相关实现,来验证论文的解读正确与否. BRIEF论文解读 摘要 用二进制串描述局部特征,好处有二:一是很少的bit就能描述独特的性质:二是可以用汉明距离计算两个二进制串之间的特征,计算速度快.在实际应用中的好处是:算的准:算的快:省内存. BRIEF特征的建立和用于匹配,都很快.性能测试表明,BRIEF比SURF和U-SURF快,准确度差不多. Introduction 经验表明,用256甚至12

一.Fast算法 1.基本原理 Fast特征点检测feature2D原理是在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素点进行编号.如果在圆周上有N个连续的像素的亮度都比圆心像素的亮度Ip加上阈值t还要亮,或者比圆心像素的亮度减去阈值还要暗,则圆心像素被称为角点. 算法核心:利用周围像素比较的信息可以得到特征点,简单.高效. FAST特征检测算法来源于corner的定义,基于特征点周围的像素灰度值.检测候选特征点周围一圈的像素值,如果候选区域内像素点足够多且与候选点灰度值差值足够大,则认为一个特

ZooKeeper是近期比较热门的一个类Paxos实现.也是一个逐渐得到广泛应用的开源的分布式锁服务实现.被认为是Chubby的开源版,虽然具体实现有很多差异.ZooKeeper概要的介绍可以看官方文档:http://hadoop.apache.org/zookeeper 这里我们重点来看下它的内部实现. ZooKeeper集群中的每个server都要知道其他成员,通过在配置文件zoo.cfg中作如下配置实现: tickTime=2000 dataDir=/var/zookeeper/ clie

作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构,也可以看做是一种聚类算法. 博客上看到一篇优秀的介绍社区发现的PPT,转载过来分享:   从上述定义可以看出:社区是一个比较含糊的概念,只给出了一个定性的刻画. 另外需要注意的是,社区是一个子图,包含顶点和边.   下面我们以新浪微博用户对应的网络图为例,来介绍相应的社区发现算法.

TCP的数据流大致能够分为两类,交互数据流与成块的数据流. 交互数据流就是发送控制命令的数据流.比方relogin,telnet.ftp命令等等.成块数据流是用来发送数据的包,网络上大部分的TCP包都是这样的包. 非常明显.TCP在传输这两种类型的包时的效率是不一样的,因此为了提高TCP的传输效率,应该对这两种类型的包採用不同的算法. 总之.TCP的传输原则是尽量降低小分组传输的数量. TCP的交互式数据流 ? 经受时延的确认技术 TCP的交互式数据流通常使用"经过时延的确认"技术.通

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt373 自从Lamport在1998年发表Paxos算法后,对Paxos的各种改进工作就从未停止,其中动作最大的莫过于2005年发表的Fast Paxos.无论何种改进,其重点依然是在消息延迟与性能.吞吐量之间作出各种权衡.为了容易地从概念上区分二者,称前者Classic Paxos,改进后的后者为Fast Paxos. 1. Fast Paxos概览 Lamport在40多

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/7297122 自从Lamport在1998年发表Paxos算法后,对Paxos的各种改进工作就从未停止,其中动作最大的莫过于2005年发表的Fast Paxos.无论何种改进,其重点依然是在消息延迟与性能.吞吐量之间作出各种权衡.为了容易地从概念上区分二者,称前者Classic Paxos,改进后的后者为Fast Paxos. 1. Fast Paxos概览 Lamport在40多页的论文中不仅提出了