接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多，所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。单色图像的分割算法通常基于灰度值的不连续性和相似性。
论文标题：NID-SLAM: NEURAL IMPLICIT REPRESENTATION-BASED RGB-D SLAM IN DYNAMIC ENVIRONMENTS
单变量和多变量线性回归：给出一组数据数据，用线性回归方法拟合函数。预测开一家餐馆的盈利，预测房价。涉及的内容不少，连学python到全部理解用了两天时间。
Sora刚发布后没多久，火眼金睛的网友们就发现了不少bug，比如模型对物理世界知之甚少，小狗在走路的时候，两条前腿就出现了交错问题，让人非常出戏。
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
作者：Noah Golmant 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 来自 UC Berkeley RISELab 的本科研究员 Noah Golmant 发表博客，从理论的角度分析了损失函数的结构，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。 当我们着手训练一个很酷的机器学习模型时，最常用的方法是随机梯度下降法（SGD）。随机梯度下降在高度非凸的损失表面上远远超越了朴素梯度下降法。这种简单的爬山法技术已经主导了现代的非凸优化
导语：大自然蕴含着各式各样的纹理，小到细胞菌落分布，大到宇宙星球表面。运用图形噪声，我们可以在3d场景中模拟它们，本文就带大家一起走进万能的图形噪声。
若你是做NLP的，一定对词向量很亲切，若你是做推荐的，对词向量也一定不会陌生，以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在工业应用场景中已经得到广泛使用。
前言 自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存out of memory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook，感谢原作者的分享，本nlp小白觉得受益良多，因此搬运到知乎分享给大家，已取得作者授权，大部分内容是照搬翻译过来的，小
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/339126633
前面一些分享文章提到了激活函数，这篇文章将介绍各种激活函数，下一篇将分享我和同事在业务中对激活函数的一些思考与应用。
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程，缩短卷积神经网络训练时间。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs/
A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning https://arxiv.org/abs/2403.18929
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
大模型训练通常会遇到内存资源的限制。目前常用的内存减少方法低秩适应（LoRA），通过引入低秩（low-rank）适配器来更新模型的权重，而不是直接更新整个权重矩阵。然而，这种方法在预训练和微调阶段通常表现不佳，为此，本文作者提出了梯度低秩映射（Gradient Low-Rank Projection ，「GaLore」），这是一种允许「全参数」学习的训练策略，并且比 LoRA 等常见的低秩适应方法更节省内存，相比BF16内存减少了63.3% 。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
Dice Loss 来自文章VNet(V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation)，旨在应对语义分割中正负样本强烈不平衡的场景。本文通过理论推导和实验验证的方式对dice loss进行解析，帮助大家去更好的理解和使用。
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
长尾目标检测是一项具有挑战性的任务，近年来越来越受到关注。在长尾场景中，数据通常带有一个Zipfian分布(例如LVIS)，其中有几个头类包含大量的实例，并主导了训练过程。相比之下，大量的尾类缺乏实例，因此表现不佳。长尾目标检测的常用解决方案是数据重采样、解耦训练和损失重加权。尽管在缓解长尾不平衡问题方面取得了成功，但几乎所有的长尾物体检测器都是基于R-CNN推广的两阶段方法开发的。在实践中，一阶段检测器比两阶段检测器更适合于现实场景，因为它们计算效率高且易于部署。然而，在这方面还没有相关的工作。
谷歌在KDD 2023发表了一篇工作，探索了推荐系统ranking模型的训练稳定性问题，分析了造成训练稳定性存在问题的潜在原因，以及现有的一些提升模型稳定性方法的不足，并提出了一种新的梯度裁剪方式，提升了ranking模型的训练稳定性。下面给大家详细介绍一下这篇文章。
原文链接：https://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html
神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs
动脉自旋标记(ASL)是一种非侵入性磁共振成像(MRI)技术，它使用内源性动脉血作为动态示踪剂来量化器官的组织灌注。血流灌注描述了一个器官中给定体积的组织向毛细血管床输送和交换的动脉血水量，单位是 mL/100g/min。ASL常用于人脑，灰质脑灌注为70mL/100g/min，白质为20mL/100g/min。由于其非侵入性，ASL现在被更广泛地应用于其他器官，包括肾脏、肝脏、外周肌肉、胰腺和心脏。由于ASL不需要外源性造影剂，随着时间的推移重复使用是安全的，因此可以用来追踪疾病进展或药物治疗引起的灌注变化。本文发表在Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications中。
ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至，例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界，都有训练大模型来优化下游任务的需求。
HOG（Histogram of Oriented Gradients）HOG特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取技术（深度学习之前），是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对像局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有相应的接口。
就目前视觉SLAM的引用来区分，分为基于特征法的和直接法的视觉SLAM。上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/108298657）中分析了特征法和直接法之间的对比关系。以下全篇均在分析基于视觉+IMU的视觉SLAM，即VINS。
物体检测技术，通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量：物体类别、
在这个专栏的前面几次文章里面，我给大家介绍了空域的图像处理，还介绍了频域的图像处理。我们可以看到在空域中有时不好解决的问题，或者解决起来比较慢的问题，转换到一个新的表达方式，或者说变换域，即”频域“的时候，有可能解决的比较好。那么有没有除了频域之外的新的变换域呢？答案是肯定的，我们上一篇文章中提到的泊松图像编辑编辑，尤其是其中的泊松融合，就是一个在“梯度域”上进行图像处理的典型方法。回顾一下其中的关键思想，可以用下图中的“引导插值”来描述：
https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11131619.html
近年来，研究脑组织空间变化或梯度的新方法和应用兴起，补充了在识别和绘制离散脑区和宏观功能社区方面取得的进展。在人类和非人灵长类动物死后细胞结构的早期分析中已经强调了这一点，最近的神经影像学和网络神经科学研究在绘制人类和非人类大脑的空间梯度方面取得了重大进展。
虽然两级检测器取得了巨大的成功，但是单级检测器仍然是一种更加简洁和高效的方法，在训练过程中存在着两种众所周知的不协调，即正、负样本之间以及简单例子和困难例子之间在数量上的巨大差异。在这项工作中，我们首先指出，这两个不和谐的本质影响可以用梯度的形式来概括。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来对冲不协调。GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵(CE)等分类损失函数和smooth l1 (SL1)等回归损失函数中。为此，我们设计了两种新的损失函数GHM-C和GHM-R来平衡梯度流，分别用于anchor分类和bounding box细化。MS COCO的消融研究表明，无需费力的超参数调整，GHM-C和GHM-R都可以为单级探测器带来实质性的改进。在没有任何附加条件的情况下，该模型在COCO test-dev set上实现了41.6 mAP，比目前最先进的Focal Loss(FL) + SL1方法高出0.8。
图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文，链接如下： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51743382
Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer（AAAI21）
先说下楼主的情况吧。楼主统计专业本科生，无实习经历，项目也很水，两个数据分析比赛，没有名次。我估计牛客没有几个比我背景更差的了，但是最后还是拿到offer了，所以还没有offer的同学千万别放弃，听说大公司12月份还有补招。 楼主一共面了两家公司，网易和一家搞机器翻译的创业公司。 网易： 网易的是通过笔试得到的 面试机会，当时收到通知挺开心的，毕竟是第一次通过笔试。 但是网易的面试挺水的，两面技术面都是介绍项目然后手写一题代码，没问机器学习算法。感觉是因为面试官看到我是本科的就对我不感兴趣了。 网易一面：
作 者：崔家华 编 辑：李文臣 三、从疝气病症状预测病马的死亡率 1、实战背景 本次实战内容，将使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic 这里的数据包含了368个样本和28个特征。这种病不一定源自马的肠胃问题，其他问题也可能引发马疝病。该数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛级别。另外需要说明的是，除了部分指标主观和难以测量外
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 虽然PaddlePaddle看起来包含了众多参数，但是大部分参数是为开发者提供的，或者已经在集群提交环境中自动设置，因此用户并不需要关心它们 在此，根据这些参数的使用场合，我们将它们划分为不同的类别。例如，通用类别中的参数可用于所有场合。某些参数只可用于特定的层中，而有些参数需要在集群多机训练中使用。本推文将对各个类别的参数做详细的介绍，点击推文左下角“阅读原文”可查看参数概述 通用 --job ---工作模式，包括: train, test, checkg
深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本，因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏，即通过迭代训练稠密网络，训练过程仍需要大量的计算资源。另外，由于强化学习自举训练的复杂性，训练过程中全程进行稀疏训练在深度强化学习领域尚未得到充分的研究。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
