接凸优化整理(三) 对偶理论 考虑如下一般形式约束优化问题: 记可行集为 这里跟之前不同的地方在于x∈X。之前我们都在说的是连续性问题,即X=\(R^n\);在对偶理论中包含了离散性的问题,X可能...
接凸优化整理(二) 约束优化 约束优化问题 考虑如下一般形式约束优化问题: 记可行集为 假设问题(P)中的函数f(x),\(g_i\)(x),\(h_i\)(x)均为连续可微函数; 注意几类非光滑函数的转化(有不可...
接凸优化整理 基于线搜索的下降算法基本思路 给定初始点\(x^0\),k=0; 判断\(x^k\)是否满足终止条件:是,则终止; 寻找\(x^k\)处的下降方向\(d^k\); 选择合适的步长\(α_k\)>0,使得; 令...
在之前的GAN的时候,有一个非常大的问题,那就是GAN生成的图像缺乏多样性,它是以生成器生成的图像能骗过判别器为目标的,而不是以生成丰富的图像为目标的。有关GAN的理论部分可以参考Tenso...
正定、半正定、Hesse矩阵 正定矩阵 给定一个大小为 n*n 的实对称矩阵A ,若对于任意长度为 n 的非零向量 x ,有 \(x^TAx\)>0 恒成立,则矩阵A是一个正定矩阵。 单位矩阵I∈\(R^{2*2}\)是否是...
复数的三角表示 复数是由实部和虚部组成的数: z=a+bi (i^2=-1),其中a为实部,b为虚部。 复平面: Z(a,b) 这是一个平面直角坐标系,但是复数也可以用极坐标来表示,如:Z(ρ,θ) 其中的ρ代...
卷积公式 卷积在数学上的表达如下 这是两个函数组合的反常积分。我们用这样一个例子来说明,就是一个人一天的进食和消化情况。 这个f(t)函数代表了进食,横坐标代表着进食的时间,纵坐标代表...
T-SNE降维 在我们的CNN中,卷积神经网络用来提取图像的特征,全连接层用来进行线性分类。 在上图中,全连接层最后一层有5个神经元,代表5维的向量,就是原图的语义特征。最后一层是线性分类器...
接YOLO系列介绍(二) YOLOV7 YOLOV7是YOLOV4的原班人马于2022年提出的最新的YOLO版本。 YOLOv7 的在速度和精度上的表现也优于 YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR 等多种目标检测器。...
模式识别介绍 模式:指需要识别且可测量的对象的描述。 这些对象与实际的应用有关,如:字符识别的模式——每个字符图像;人脸识别的模式——每幅人脸图像。 模式识别:利用机器(计算机)模仿...
ONNX(Open Neural Network Exchange)——开放神经网络交换格式,作为框架共用的一种模型交换格式,使用protobuf二进制格式来序列化模型(protobuf序列化可以参考Netty整合Protobuffer ),可以...
版面分析 版面分析指的是对图片形式的文档进行区域划分,定位其中的关键区域,如文字、标题、表格、图片等。 在上图中,最上面有图片区域,中间是标题和表格区域,下面是文字区域。 命令行使...
一般的文字识别会包含两个阶段,一个是CNN,一个是RNN,可以参考PaddleOCR使用指南 中的CRNN 文字识别。这种架构虽然准确,但复杂且LSTM的效率较低,很多移动设备对LSTM的加速效果并不好,所...
迁移学习指的是在相同的模型下,我们在某一份数据上学习的知识可以应用到另外一份数据上去。也就是在某一个场景下学习的知识应用到另外一个场景,这两个场景间不同但是相关。 上式中的称为源...
原理篇 Grad-CAM热力图可视化属于深度学习可解释性的研究范畴。深度学习常被认为是一种黑盒的操作,对于图像分类来说,最终它的依据是什么,我们需要进行可解释性的探究。对于上图中的狗和猫...
先来一个HelloWorld. XML布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <!--线性布局--> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_w...
首先是安装飞桨,然后是安装paddleocr pip install "paddleocr>=2.0.1" 对图像进行识别 from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr from PIL import Image if __name__ == '__main__': ocr...
更换骨干网 MobileNet V2 MobileNet V2可以作为一些深度学习网络应用的骨干网使用。 MobileNet V2的主要贡献是一个新颖的层模块:具有线性瓶颈的倒残差(inverted residual):该模块将低维压缩...
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