这些问题是交流群中同学们的提问，相信或多或少的同学们都经历过这个阶段。想要解决这些问题，我决定先从一本书说起。
我们的大脑是个不断进化的物体，一直在持续不断修改自身的结构，以保留新的信息，并根据我们与环境的互动去掉旧的信息。正如我们所知，人工神经网络及其激活网最初是仿照大脑建立的。然而，大多数人工神经网络在结构上是静态的...
一、霍夫直线变换1、霍夫直线变换Hough Line Transform用来做直线检测前提条件 – 边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换2、霍夫直线变换介绍对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得...
经典的机器学习方法基于样本数据（库）训练得到适用于不同任务和场景的机器学习模型。这些样本数据（库）一般通过从不同用户、终端、系统中收集并集中存储而得到。在实际应用场景中，这种收集样本数据的方式面临很多问题。一方...
抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是，由于硬件限制，这些方...
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果，但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制，将抠图方法应用于高分辨率图像...
摘要：贝叶斯方法对于由证据的积累来推测一个事物发生的概率具有重大作用，它告诉我们当我们要预测一个事物，我们需要的是首先根据已有的经验和知识推断一个先验概率，然后在新证据不断积累的情况下调整这个概率。用贝叶斯分...
大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是图像美学评估问题。
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器...
