记录一下filter，也就是用来提取要识别object边缘信息的过滤器的一些规律以及经验： 首先，大部分卷积神经网络滤波器都会采用逐层递增 的方式。其次，每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 。 提一个知识点，也就是权值共享，每当filter扫过feature map的时候，扫出来的矩阵的参数，在同一个卷积核kenal中， 实现参数共享，参数共享的好处是可以减轻过拟合，和降低计算量。 继续 ...
2018-08-21 00:03 0 1698 推荐指数：
本文提出了一种新的学习范式-滤波器嫁接，旨在提高深神经网络（DNNs）的表示能力。其动机是dnn具有不重要（无效）的过滤器（例如，l1范数接近0）。这些过滤器限制了dnn的潜力，因为它们被认为对网络几乎没有影响。为了提高效率，过滤修剪去除了这些无效的过滤器，而过滤嫁接则从提高精度的角度重新激活 ...
其主要功能是：在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行快速相加求和 在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩 ...
自适应滤波器（Adaptive Filter） 转自：http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/11138211 ======= Wikipedia的解释 ======= 自适应滤波器是能够 ...
陷波滤波器指的是可以将某一频率迅速衰减的滤波器。 在伺服控制领域比较常用来抑制控制系统的共振点，通过对共振点精确的频率陷波，既消除了振动又不影响控制效果。 在衡量一个陷波器对伺服系统的影响时，重点关注的参数一般有三个： （1）陷波频率（单位HZ） （2）陷波深度（单位dB ...
1.简介 在进行建图的时候,由于多个视角内存在视野重叠,即多个摄像头看到同样的像素点,这样在重叠区域内会存在大量的位置十分相近的点,这会占用很多内存空间.体素网络滤波保证了在某个一定大小的立方体内只有一个点,这相当于对三维空间进行了降采样,从而节省了很多的存储空间. 2.核心代码 看下 ...
直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次 ...
的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的 ...
真实的温度测试数据，通过加热棒加热一盆水测得的真实数据，X轴是时间秒，Y轴是温度： 1）滤波前 2）滤波后（p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;） 2）滤波后（p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;），Y轴放大10倍并取整 ...
