小编use*_*593的帖子

以下代码描述了图像的仿射变换,I,

T = [sx, 0, 0;...
      0, sy, 0;...
      0, 0, 1];
tform = maketform('affine', T);
[J,cdata,rdata] = imtransform(I,tform);

在获得变换后的图像J之后,我想在图像J上找到I(5,5)的适当像素值.

我该怎么办？

我的代码是

function test()
    sx = 0.5; sy = 1;
    theta = pi/4;
    Ts = [sx, 0, 0;...
    0, sy, 0;...
    0, 0, 1];
    Tr = [cos(theta) -sin(theta) 0;...
          sin(theta) cos(theta), 0; ...
          0, 0, 1];
    T = Ts*Tr;

    I = imread('image_0002.jpg');
    tform = maketform('affine', T);
    [J,xdata,ydata] = imtransform(I,tform);
    h = ydata(2) - ydata(1);
    w = xdata(2) - xdata(1);

    %% …

我正在尝试使用VLFEAT函数vl_imsmooth但是matlab给了我一个错误:'尝试执行SCRIPT vl_imsmooth作为函数:'

为什么会这样？

可能是因为一些mex文件？我应该重新编译vl_feat的c ++代码吗？

我需要最大值和最小值的近似值。由于最大值和最小值不可微，我正在寻找它的可微近似。

有人知道吗？例如我需要最小化以下内容：

[max (a - max_{x\in c}(x) )^2 + (a - max_{x\in d}(x) )^2]

我们假设A是,

     1 1 1 1 1 1
     1 2 2 3 3 3
     4 4 2 2 3 3
     4 4 2 2 2 3
     4 4 4 4 3 3
     5 5 5 5 5 5

我需要识别与特定强度值相邻的所有数字.例如,强度1,3和4与强度值2相邻.在Matlab中执行此操作的有效方法是什么？

我可以使用以下,

   glcm = graycomatrix(A)

但是如果A具有更大数量的强度值,例如10000灰度矩阵将不是有效的方法.

在颜色直方图中,我们通常在每个颜色通道中提取直方图,这不包含颜色如何共同出现的信息,例如有多少像素具有强度I(100,200,50)？

有没有办法建立一个代表颜色共同出现的直方图？(有多少像素包含强度值(200,100,50)？)

我正在寻找这种类型的直方图的一些改进版本,例如.喜欢这篇论文

我正在尝试为我的问题训练一个完全卷积网络.我正在使用https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org的实现.我有不同的图像大小.

1. 我不知道如何在'Crop'图层中设置'Offset'参数.
2. 'Offset'参数的默认值是什么？
3. 如何使用此参数裁剪中心周围的图像？

我正在微调具有多个标签的数据集上的 resnet。

我想将分类层的“分数”转换为概率，并使用这些概率来计算训练时的损失。

你能给出一个示例代码吗？我可以这样使用吗：

       P = net.forward(x)
       p = torch.nn.functional.softmax(P, dim=1)
       loss = torch.nn.functional.cross_entropy(P, y)

我不清楚这是否是正确的方法，因为我将概率作为交叉熵损失的输入。

我试图将预训练模型的大小为3x3x3的图层'con_1'的学习权重复制到新图层'con_1_1',以使新图层的大小为6x3x3(6个通道).我实际上试图将大小为3x3x3的重量复制到6x3x3.我怎么能用pycaffe做到这一点.

      layer name: 'con_1'
      size: 3x3x3

      new layer name: 'con_1_1'
      size: 6x3x3

      con_1_1 should be [con_1, con_1] % just concatenation of two con_1 weights

我有两个清单.

  a = [0,0,1,1,1]   # actual labels
  b = [1,1,0,0,1]   # predicted labels

如何根据这些列表计算准确度？

当我在函数内创建一个对象时,它应该在函数存在时自动删除.例如,当getFoo()退出时,应自动删除对象F. 但是,当我们调用getFoo时,我们仍然可以访问F. 怎么样？

     Foo getFoo()
     {    Foo F;
          return F;
     }