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    128篩選描述符的值？

    我知道我們在關鍵點周圍放置了一個16x16的「中間」像素窗口。我們將該窗口分成16個4x4窗口。從每個4x4窗口，我們生成一個8個bin的直方圖。每個箱對應0-44度，45-89度等。將來自4x4的梯度方向放入這些箱中。這是爲所有4x4塊完成的。最後，我們對你得到的128個值進行歸一化。 當他們得到他們的價值 但我誤解了其中128號從得到他們的價值？它是指相應的方向值大小還是什麼？ 如果有人描述的
    image-processing computer-vision sift 2017-10-12

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    智能手機上的人體姿勢估計/匹配

    我正在開發一個人必須模仿預定姿勢的項目。照片是由模仿此預定義姿勢的人制作的。 然後，從這個圖像中提取人的人體姿勢，並與預定義的姿勢進行比較。最後一個得分機制決定兩個姿勢的匹配程度，或者它們完全匹配。 我想爲智能手機開發，因此理想情況下，所有內容都嵌入智能手機本身。這意味着，該實現能夠在CPU或智能手機GPU上運行（例如Moto G5 Plus，板載Adreno 506 GPU - 支持OpenGL
    image-processing tensorflow computer-vision deep-learning openpose 2017-10-13

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    如何使用張量流建立一個CNN模型，每個「分支」是獨立的，直到最後一步加入？

    這很難用文字表達清楚，所以如果您有任何問題，請告訴我。 我正在使用CNN培訓圖像識別模型。但是我有不同角度的圖像，所以我想用n張圖片的每個角度做幾個圖層。在這個過程中，我將每個角度的輸出減少到1，最後，我將所有角度的輸出結合起來，做一個2層神經網絡。 我試圖訓練一個角度作爲測試並獲得了工作結果，然後我將每個角度的每個圖層放到一個列表中，當我沿着同一個步驟進行時（所有角度的卷積圖層列表，層1，卷積層
    python-2.7 tensorflow computer-vision 2017-10-13

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    在numpy熱圖上獲取「最熱區域」的座標

    我有一個具有形狀（600,400）的熱圖numpy數組。熱圖表示檢測概率。就我而言，圖像中人臉檢測的概率。我的目標是獲取這個熱圖，並獲得發生概率最高的座標（X和Y）。 我已經解決了這個情況的一張臉。代碼如下： face_location = np.unravel_index(heatmap.argmax(), heatmap.shape) print("Face location: "
    image numpy image-processing computer-vision conv-neural-network 2017-10-14

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    keras：預測單張圖片

    我想要預測單張圖片的結果，但它會給出不相關的結果。我已經訓練模型上CIFAR 10集 我已經使用keras和tensorflow訓練這個模型 這裏是訓練碼要點：https://github.com/09rohanchopra/cifar10/blob/master/cifar10-simple-cnn.ipynb 代碼用於預測simgle圖像 ＃ from keras.preprocessing
    machine-learning computer-vision keras 2017-10-15

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    識別圖像的列表中出現的所有的截圖（找到圖像圖像）

    我想找出圖像的列表中出現的所有的截圖，讓表情符號的標籤（例如，「笑臉」）。 圖像列表包含所有表情符號（full list）： 等等... 這是截圖（show large）： 截圖可以有不同的分辨率和表情符號出現的高度不同。 我的想法是： 使用OpenCV的和各種過濾和遍歷所有的表情符號圖像在它（也許使用template matching） 用神經網絡，如tensorflow，用表情符號訓練自己的模
    image opencv machine-learning tensorflow computer-vision 2017-10-15

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    相機識別硬幣的適當角度是多少？

    我想做一個硬幣識別項目，在這個項目中，相機會拍攝一對硬幣的照片，然後通過價值來識別它們，將它們總結起來並輸出金額。我只是想通過查看它們的大小來識別價值（硬幣越大價值越高），但我能想到的問題是，如果圖片是從不同角度拍攝的，或者相機與硬幣的距離與平時不同，那該怎麼辦？如何解決這個問題，或者有沒有其他方法呢？我沒有以前的圖像處理經驗，我想隨時學習。
    android image-processing computer-vision 2017-10-15

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    加快Keras模型的推理

    我有一個Keras模型，它正在對Raspberry Pi（帶相機）進行推理。 Raspberry Pi有一個非常慢的CPU（1.2GHz），沒有CUDA GPU，所以model.predict()階段需要很長時間（〜20秒）。我正在尋找儘可能減少這種情況的方法。我試過了： 超頻CPU（+ 200 MhZ），並獲得了幾秒鐘的性能。 使用float16而不是float32's。 儘可能減少圖像輸入大小
    machine-learning tensorflow raspberry-pi computer-vision keras 2017-10-16

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    CoreML爲對象的搜索

    有很多教程如何打印頂部檢測對象與ML的圖像，就像 let request = VNCoreMLRequest(model: model) { [weak self] request, error in guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation], let topResult =
    swift machine-learning computer-vision coreml 2017-10-16

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    Java：當比較3個正整數時出現問題

    我一直在這裏尋找幾個小時的幫助，找不到任何東西，也許我只是沒有找到正確的位置。 我想在Java中創建一個簡單的程序，需要三個positve整數作爲命令行參數，如果其中任何一個大於或等於另外兩個的總和，則輸出TRUE，否則輸出FALSE。 public class Triangle { public static void main(String[] args){ int a
    java algorithm boolean command-line-arguments 2012-09-01
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