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ECCV2020 | HoughNet：将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

投票过程将visual evidence张量（例如Ec）转换为目标存在map，其工作过程如下所述：假设要在证据张量E的第i个行，第j个列和第三个通道上处理visual evidence。...将投票字段放置在以位置（i，j）为中心的2D地图上时，区域标记要投票的目标区域，可通过将坐标偏移量∆r（·）加到（i，j）来计算其坐标。...+= loss_sin2 + loss_cos2 return loss_bin1 + loss_bin2 + loss_res 实验与结果 数据集： Mini COCO 为了在消融实验中更快地进行分析...它是COCO train2017数据集的子集，包含25K个图像（约占COCO train2017的20％数据量）和80个类别中约184K个样本。...图4：HoughNet及其投票图的样本检测。在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。

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ECCV2020 | HoughNet：将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

投票过程将visual evidence张量（例如Ec）转换为目标存在map，其工作过程如下所述：假设要在证据张量E的第i个行，第j个列和第三个通道上处理visual evidence。...将投票字段放置在以位置（i，j）为中心的2D地图上时，区域标记要投票的目标区域，可通过将坐标偏移量∆r（·）加到（i，j）来计算其坐标。...+= loss_sin2 + loss_cos2 return loss_bin1 + loss_bin2 + loss_res 实验与结果 数据集： Mini COCO 为了在消融实验中更快地进行分析...它是COCO train2017数据集的子集，包含25K个图像（约占COCO train2017的20％数据量）和80个类别中约184K个样本。...消融实验 可视化实验 图4：HoughNet及其投票图的样本检测。在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。

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    如何生成玫瑰？｜数字艺术

    相关软件：数学图形可视化工具 莫拉尔玫瑰 Maurer rose A Maurer rose with n = 7 and d = 29 函数 r=sin(n\theta) 在极坐标中展现出的图像是一个类似玫瑰花的图案...我们在玫瑰花上取361个点，sin(nk)(k = 0, d, 2d,3d,..., 360d)，其中d是正整数，角度是" 弧 "不是 "度"。...莫拉尔玫瑰曲线 r = sin(n\theta)曲线：莫拉尔玫瑰曲线，是由连续连接的360条线连接组成。因此，莫拉尔玫瑰曲线是具有顶点的多边形曲线。 莫拉尔玫瑰可以描述为极面的闭合路线。...从原点(0, 0)开始触发，然后沿着一条线画到点(sin(n*d), d)。然后，在第二个点，沿着一条线画到下一个点(sin(n*2d), 2d)，依此类推。...最终，在最后一点，沿着一条线从(sin(n*359d),359d)画到终点(sin(n*360d),360d)。整个线图就是莫拉尔玫瑰曲线r = sin(n\theta)。

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    你可以通过张量积将一维通用逼近器变为多维，但是如果将其写出来，你会看到会发生以下现象，一维通用逼近器： a0 + a1*sin(x) + b1*cos(x) + a2*sin(2x) + b2*cos(...二维通用逼近器，其形式如下： a0 + a1*sin(x) + b1*cos(x) + c1*sin(y) + d1*cos(y) + a2*sin(2x) + b2*cos(2x) + c2*sin(...2y) + d2*cos(2y) + e2*sin(x)*cos(y) + ......它是信息到傅里叶域的转换，仍然包含原始信号中的所有信息，这也是为何能够逆计算的原因。应该看到，某些神经网络运算更容易在傅里叶域中学习。 这一观点获得了赞同。...傅里叶分析是在全局信号上计算的，而 CNN 的一个优点是它们可以检测局部模式。有时将整个信号分解为多个部分，然后再对信号中的全局「thing」做出决策会更有意义。

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    TensorFlow.js简介

    比如我们想要获得张量的平方 const a = tf.tensor([1,2,3]); a.square().print(); x2的值为[1,4,9]。TensorFlow.js还允许链式操作。...为了做到这一点，我们调用dispose() const x = tf.tensor([1,2,3]); x.dispose(); 请注意，我们在以后的操作中不能再使用张量x。...这是使用下面公式计算得到的: const outputSize = Math.floor((inputSize-kernelSize)/stride +1); 在我们的用例中，结果为24。...回到我们的模型，使用flatten()将输入从形状[BATCH_SIZE，a，b，c]转换为形状[BATCH_SIZE，axbxc]。这很重要，因为在密集层中我们不能应用2d数组。...因此，我们需要使用expandDims为张量增加一个额外的维度： const eTensor = tensor.expandDims(0); 这样，输出张量的大小为[1,28,28,3]，因为我们在索引

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    欧拉角和万向节死锁

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    基于TensorFlow.js在浏览器上构建深度学习应用

    这只需要矩阵乘法就可以计算，在TensorFlow.js中只用单个张量操作。因为训练一个KNN分类器比训练神经网络模型要快得多（你需要做的只是将训练样本增加到矩阵）。...KNNImageClassifier的构造器需传入两个参数：numClasses和k。numClasses定义模型期望分类的类别数。在本例中，numClasses为3（每种手势一个类别）。...你也应该注意到了，我们将requestAnimationFrame的返回结果分配给this.timer变量。虽然在本例中我们并没有使用该变量，但是它会基于某些事件给我们停止/暂停迭代训练的选项。...这时我们调用图片的3D张量对象的dispose()方法，它会释放指定部分张量的GPU的内存。如果不这么操作，随着迭代训练每次迭代都会持续地分配图片张量对象，我们会出现内存泄漏 。...这两个函数包括在浏览器上运行石头剪刀布游戏的有效代码。它们处理游戏的流程，监控TensorFlow.js迭代过程中设置的中间变量，检查用户当前在摄像头做的哪种手势，并相应的更新UI。

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    前端入门机器学习 Tensorflow.js 简明教程

    Tensor（张量） Tensor（张量） 是TensorFlow中的基本数据结构，它是向量和矩阵向更高维度的推广，从编程的角度来看，它的核心数据不过就是多维数组。...这样，神经网络中的信息传递就通过张量（Tensor）的流动（Flow）表现出来了。...，通常取值为32~512 epochs指定整个训练集上的数据的总循环次数 shuffle指是否在每个epochs中打乱训练样本的次序 callbacks指定了训练过程中的回调函数 神经网络的训练是循环进行的...例如一个输入尺寸是88的灰度图，使用33过滤器对其进行卷积计算后，就会得到一个6*6的新图片，如下图所示： 不同的过滤器可以识别出图像中不同的微小特征，例如上图中的过滤器，对于一个33大小的纯色区域，卷积计算的结果均为...在实际开发过程中，为了解决具体的计算视觉问题，开发者很可能需要自己去查阅相关学术论文并搭建相关的深度学习网络，它们通常使用非常简洁的符号来表示，下一节中我们将以经典的LeNet-5模型为例来学习相关的知识

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    TensorFlow发布面向JavaScript开发者的机器学习框架TensorFlow.js

    在今天的几项重大宣布中，比较有趣的是面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。...在 TensorFlow.js 中，我们可以使用最底层的 JavaScript 线性代数库或最高级的 API 在浏览器上开发模型，也能基于浏览器运行已训练的模型。...接下来，我们介绍这个库的一些核心概念。 Tensor TensorFlow.js 中的中心数据单元是张量（tensor）：一维或多维数组。...你可以用 assign 方法分配一个新的张量到一个已有的变量（variable）： Variable 主要用于在模型训练过程中保存和更新值。...在 Tensorflow.js 有两种创建模型的方式：直接使用 Op 表示模型的运算。或者使用高级 API tf.model 来构建以层定义的模型，这在深度学习中是很常用的抽象形式。

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    基于HTML5的3D网络拓扑树呈现

    在HT for Web中2D和3D应用都支持树状结构数据的展示，展现效果各异，2D上的树状结构在展现层级关系明显，但是如果数据量大的话，看起来就没那么直观，找到指定的节点比较困难，而3D上的树状结构在展现上配合...在2D拓扑下模拟3D树状结构每层的半径计算 在3D下的树状结构体最大的问题就在于，每个节点的层次及每层节点围绕其父亲节点的半径计算。...在代码中，你会发现我将末端半径默认设置为25了，如此，我们通过调用layout()方法就可以对结构树进行布局了，其布局效果如下： ?...仔细分析了下，发现父亲节点的领域半径是由其孩子节点的领域半径决定的，因此在布局时需要知道自身节点的领域半径，而且节点的位置取决于父亲节点的领域半径及位置信息，这样一来就无法边计算半径边布局节点位置了。...', pRadius + totalRadius);     // 缓存其孩子节点的布局张角     root.a('degree', degree * 2); } 在代码中我们将节点的领域半径缓存起来

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    基于HT for Web的3D拓扑树的实现

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    点积与叉积

    向量的点积：向量点积是其各个分量乘积的和 几何意义：点积的结果是一个标量，等于向量大小与夹角的cos值的乘积。...a•b = |a||b|cosθ 如果a和b都是单位向量，那么点积的结果就是其夹角的cos值。...a•b = cosθ 交换律： 分配律： 结合律： 其中m是实数。 2. 向量叉积：两个向量a和b的叉积写作a×b（有时也被写成a∧b，避免和字母x混淆）。它的运算结果是一个向量。...x1, x1*y2 – x2*y1) 叉乘的几何意义： |c|=|a×b|=|a| |b|sinα （α为a，b向量之间的夹角） 叉乘的拓展： 在一般的常识或者教科书中规定叉乘只有3d才拥有，其实2d...拓展方式：假设有两个2d向量a,b，我们直接把他们视为3d向量，z轴补0，那么这个时候的a，b向量的叉乘结果c,c.x=0,c.y=0,c.z=a.x*b.y-b.x*a.y,这个时候可以吧2d的叉乘值定义为得到一个值

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    使用OpenCV实现哈哈镜效果

    图1：创建数字滑稽镜像所涉及的步骤。创建一个3D表面，即镜子（左），在虚拟相机中捕获平面以获取相应的2D点，使用获得的2D点将基于网格的变形应用于图像，从而产生类似于滑稽镜子的效果。...(alpha), -math.sin(alpha)], [0, math.sin(alpha), math.cos(alpha)]]) Ry = np.array([[math.cos(beta),...0, -math.sin(beta)],[0, 1, 0],[math.sin(beta),0,math.cos(beta)]]) Rz = np.array([[math.cos(gamma), -...现在可以将投影的2D点用于基于网格的重新映射。这是创建哈哈镜镜面效果的最后一步。 图像重映射 重映射基本上是通过将输入图像的每个像素从其原始位置移动到由重映射功能定义的新位置来生成新图像。...相当于我们理论解释中的(u,v)的2D投影点（pts2d）是可以传递给remap函数的所需地图。

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