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带旗杆的半金字塔

是一种特殊的建筑结构，它具有半金字塔的形状，并在顶部设置了一个旗杆。这种结构通常用于标志性建筑物、纪念碑或纪念物，以展示特定的象征意义或纪念重要事件或人物。

带旗杆的半金字塔具有以下特点和优势：

独特的外观：带旗杆的半金字塔的形状独特而引人注目，可以成为一个地标性的建筑物，吸引人们的注意。
象征意义：带旗杆的半金字塔通常被用作纪念物或纪念碑，代表着特定的象征意义，例如纪念重要人物、历史事件或者是国家的象征。
可视性：由于其独特的形状和高度，带旗杆的半金字塔在远处也能被看到，增加了其可视性和影响力。
应用场景：带旗杆的半金字塔可以用于各种场合，如公共广场、公园、纪念公园、政府机构、企业总部等，以展示特定的象征意义或纪念重要事件。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算服务和解决方案，以下是一些与带旗杆的半金字塔相关的产品和服务：

云服务器（CVM）：腾讯云提供的弹性云服务器，可以满足带旗杆的半金字塔的计算需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云存储（COS）：腾讯云的对象存储服务，可以用于存储带旗杆的半金字塔相关的数据和文件。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
云安全中心（SSC）：腾讯云的安全管理和威胁检测服务，可以帮助保护带旗杆的半金字塔的安全。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ssc
云监控（Cloud Monitor）：腾讯云的监控和告警服务，可以实时监控带旗杆的半金字塔的运行状态和性能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/monitor

请注意，以上只是腾讯云提供的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也可能提供类似的产品和服务。

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。

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【从零学习OpenCV 4】图像金字塔

构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一半，但是如果有特殊需求，缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半，图像尺缩小的速度非常快，因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算，便于构建图像的高斯金字塔，该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。

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尺度空间原理_多尺度分割算法原理

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Android OpenCV（十三）：图像金字塔

参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，

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opencv高斯金字塔_高斯求和公式

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。

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【python-opencv】图像金字塔

通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。

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cvpr目标检测_目标检测指标

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OpenCV金字塔图像分辨率重建与融合

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OpenCV 图片缩放

对图像进行缩放的最简单方法就是调用OpenCV中resize函数。resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。

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opencv模板匹配加速思路

对于工业应用来说，往往需要用到形状匹配来达到定位功能，VisionPro的PatMax算法，Halcon的形状匹配算法都是基于边缘的模版匹配。halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性，稳定，准确，快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。因此，无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开，比如圆形和正方形。

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快速入门Tableau系列 | Chapter10【人口金字塔、漏斗图、箱线图】

新建完成的年龄在度量内是错误的，我们需要把它拖到维度内。展示：年龄->行，Counts->文本

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【走进OpenCV】图片缩放和图像金字塔

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Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图

Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘

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测试金字塔的奥秘和数学

它可能被称为“测试自动化金字塔”，但在大多数情况下看起来都像三角形一样可怕。如果使用吉萨大金字塔的尺寸和本文中讨论的数学方程式，您将最终对测试金字塔的每一层的作用和依赖性以及建立牢固基础的重要性有更深入的了解。

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详解计算机视觉中的特征点检测：Harris / SIFT / SURF / ORB

本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。

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【工程应用一】多目标多角度的快速模板匹配算法（基于NCC，效果无限接近Halcon中........)

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。

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拉普拉斯金字塔

算法：拉普拉斯金字塔是对原图像进行低通滤波和降采样得到一个粗尺度的近似图像，即分解得到的低通近似图像，把这个近似图像经过插值，滤波，再计算它和原图像的插值，就得到分解的带通分量，下一级分解是在得到的低通近似图像上进行，迭代完成多尺度分解。

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CVPR 2020 | 商汤提出SEPC：应对尺度变化的目标检测新算法

在CVPR 2020上，为了更好的解决物体检测中的尺度问题，商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构，通过构造更具等变性的特征金子塔，以提高检测器应对尺度变化的鲁棒性，可以使单阶段检测器在coco上提升～4mAP，完整代码已开源。

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KAZE特征的理解

毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样，KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间，在线性尺度空间来检测特征点的，容易造成边界模糊和细节丢失；而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间，并在非线性尺度空间来检测特征点，保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂（AOS）算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波非线性扩散滤波方法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度，可以通过非线性偏微分方程来描述：

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字符金字塔（C语言刷题）

个人博客主页：https://blog.csdn.net/2301_79293429?type=blog 专栏：https://blog.csdn.net/2301_79293429/category_12545690.html

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FPT：又是借鉴Transformer，这次多方向融合特征金字塔 | ECCV 2020

讲论文前先捋一下CNN网络结构相关的知识，论文的思想主要来自两个，一个是特征金字塔结构，一个是Non-local网络：

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资源 | 从全连接层到大型卷积核：深度学习语义分割全指南

选自qure.ai 机器之心编译参与：路雪、蒋思源语义分割一直是计算机视觉中十分重要的领域，随着深度学习的流行，语义分割任务也得到了大量的进步。本文首先阐释何为语义分割，然后再从论文出发概述多种

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Google earth engine——如何导入栅格数据？

开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。要取消上传，请单击任务旁边的旋转图标。摄取完成后，资产将出现在您的用户文件夹中，并带有image 图标。

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PNEN：金字塔结构与Non-local非局部结构联合增强，提升low-level图像处理任务性能

现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。

02

目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

SSD算法证明了多层分支对于目标检测的有效性，在此之前two-stage的目标检测方法已经优化改进过很多代，但是一直没有加入多尺度的方法。终于在FPN中，two-stage引入了多尺度，并且在SSD多层分支方法的基础上进一步改进，提出了特征金字塔网络。FPN的论文是《Feature Pyramid Networks for Object Detection》。

03

如何培养自己的结构化思维？

不知道你有没有这样一些困惑，面试的时候对于一个知识点总是答不好，给老板汇报的时候总是讲不好，晋升答辩的时候总是讲不清楚过去一年自己的贡献，撩妹的时候总是拿捏不到重点，咳咳。

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一个鲁棒实时且无需校准的车道偏离警告系统

文章：A robust, real-time and calibration-free lane departure warning system

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DeepLabv1 & DeepLabv2 - 空洞卷积（语义分割）

在本文中，回顾了DeepLabv1和DeepLabv2网络，因为他们都使用带孔卷积 Atrous Convolution和全连接的条件随机场（Conditional Random Field，CRF），除了DeepLabv2有一个额外的技术叫做空间金字塔池化Atous Spatial Pyramid Pooling（ASPP），这是DeepLabv2与DeepLabv1的主要区别。（当然，还有其他差别，例如：DeepLabv2使用ResNet和VGGNet进行实验，但DeepLabv1仅使用VGGNet。）

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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【工程应用六】继续聊一聊高效率的模板匹配算法（分水岭助威+蒙版提速）。

总是写很长的复杂的文章，目前发现真的有点无法静心去弄了，感觉写代码的动力要比写文章强大的多，所以，往后的文章还是写的剪短一点吧。

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PHP入门之流程控制

上一篇文章对PHP的一些类型和运算符进行了简单的讲解。PHP入门之类型与运算符这篇简单讲解一下流程控制。结尾有实例，实例内容是用switch分支和for循环分别做一个计算器和金字塔。

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邮件这样写，PK 掉 99% 的同事

工作中总免不了需要正式的邮件来沟通协调工作，有跨大团队沟通的，也有向老板汇报工作情况的。每每此时，总是小心谨慎，邮件发出后又常洋洋自得，总觉得自己的邮件条理清晰、结构合理、内容详实，横竖都算得上是专业度颇高的邮件了。

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A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。

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【个人总结】一文看尽faster-RCNN的四大创新点

fast-RCNN是建立在前面的RCNN和SPPNet的基础之上的，虽然RCNN和SPPNet使得深度神经网络在目标检测领域有了一些新的技术突破，但是还远远没有达到真正的实时检测、端到端的出结果的程度，于是诞生了fast-RCNN，虽然在目前，已经明确有说明fast-RCNN是deprecate（贬低，贬损）的，但是从它里面所诞生的一些创新方法为后面的目标检测算法建立了一个很好的基础。小草收集了大量文献，整理了fast-RCNN的四大核心点。

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南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

本篇文章分享论文『Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality』，南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

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OpenCV 图像变换之 —— 拉伸、收缩、扭曲和旋转

图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。

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2020年中国第七次人口普查各省总人口数据可视图（2）——人口年龄结构

花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。

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ArcMap中构建金字塔详解

金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。

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图像金字塔分层算法

一. 图像金字塔概述 1. 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。 2. 图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是

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常见特征金字塔网络FPN及变体

预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。

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