增广专题
网络最大流增广路模板(EK Dinic)
EK算法： int fir[maxn];int u[maxm],v[maxm],cap[maxm],flow[maxm],nex[maxm];int e_max;int p[maxn],q[maxn],d[maxn];void add_edge(int _u,int _v,int _w){int e;e=e_max++;u[e]=_u;v[e]=_v;cap[e]=_w;nex[e]
动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-36图像增广
6 图片增广 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torch import torchvisionfrom d2l import torch as d2lfrom torch import nn from PIL import Imageimport liliPytorch as lpfrom tor
《南溪的目标检测学习笔记》——图像增广的学习笔记
1 介绍 图像增广的根本目的是增加信息量、使模型获得高层语义信息，获得对问题有着更深的理解，从而提升准确率，（在客观上，因为丰富了信息量，所以也同时具有防止过拟合的作用）。 常见的图像增广策略： Image cropColor shift色彩抖动（对比度修改和亮度修改）PCA色彩修改Rotation随机裁剪和放缩水平翻转平移Perspective transform 旋转 拉伸 镜头失真
基于频率增强的数据增广的视觉语言导航方法（VLN论文阅读）
基于频率增强的数据增广的视觉语言导航方法（VLN论文阅读） 摘要 视觉和语言导航（VLN）是一项具有挑战性的任务，它需要代理基于自然语言指令在复杂的环境中导航。 在视觉语言导航任务中，之前的研究主要是在空间上进行数据增广，本文的重点是在傅里叶频率方面，它旨在增强视觉文本匹配。 作者首先探索了高频信息的意义，并提供了证据表明这些高频信息对增强视觉文本匹配是有用的（instrumenta
优化｜复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
1. 简介 对于无约束的非凸优化问题，算法复杂度的下界为 Ω ( 1 / ϵ 2 ) \Omega(1/\epsilon^2) Ω(1/ϵ2)；在目标函数光滑时，这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到. 对于带约束的非凸优化问题，这个下界依旧适用；到这里，我们自然会提出疑问：它是否也能通过某个一阶算法来取到？ 对此，本文 [ 1 ] ^{[1]} [1]作出了回答. 文中介绍了一种简单的一
目标检测——图像增广(legacy)
2 Youki常用的图像增广技巧 2.1 rotation 也就是选择变换，一般我们采用的是随机旋转； 一个随机旋转的实现为， transforms.transforms.RandomRotation(10)# 此代码的含义是，在[-10°, 10°]的区间范围内随机旋转一个角度 但是，值得注意的是，我们在PyTorch中无法直接在ndarray的数据格式下进行这样的变换， 否则就会
网络流——最大流增广路算法
网络流——最大流增广路算法 最大流问题 最大流问题是给定源点 s 和汇点 t ，在允许从其他点中转的情况下，询问最多有多少个物品能从源点 s 运送到汇点 t 。 增广路算法 首先提出残量这个概念，残量指的是对应边上容量与流量之差，通俗来说就是这条边再允许通过的最大物品个数 增广路的思想就是找到一条由起点到汇点的路径（这个路径就是增广路），去除这条路径上残量的最大值 delta，为
Pytorch总结十六之优化算法：图像增广训练模型、微调（迁移学习）实现热狗识别
Pytorch总结十六之优化算法：图像增广训练模型、微调（迁移学习）实现热狗识别 1.图像增广 在（深度卷积神经⽹络）⾥我们提到过，⼤规模数据集是成功应⽤深度神经⽹络的前提。图像增⼴（image augmentation）技术通过对训练图像做⼀系列随机改变，来产⽣相似但⼜不同的训练样本，从⽽扩⼤训练数据集的规模。图像增⼴的另⼀种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从⽽提⾼模型
增广路算法 DFS求解 最大网络流问题
最大网络流问题 最大网络流问题是这样的，有一个有向图，假定有一个源点，有一个汇点，源点有流量出来，汇点有流量进入，有向图上的边的权重为该条边可通过的最大流量(方向为边的方向)，问从源点到汇点这条路径上，可以通过的流量总和最大是多少？注意并不一定是只有一条路径，多条路径加起来只要不冲突也行。 DFS求解增广路算法 首先作几点额外的说明： 1.可以认为A[i][j]表示从i到j的可行流，A
【BZOJ-3638327232673502】k-Maximum Subsequence Sum 费用流构图 + 线段树手动增广
3638: Cf172 k-Maximum Subsequence Sum Time Limit: 50 Sec Memory Limit: 256 MBSubmit: 174 Solved: 92[Submit][Status][Discuss] Description 给一列数，要求支持操作： 1.修改某个数的值 2.读入l,r,k，询问在[l,r]内选不相交的不超过k个子段，最大
网络流最大流 Edmonds-Karp 增广路算法
EK算法的思路非常的简单，就是一直找增广路径（BFS），假如有，记录增广路的最小值k，ans +=k ，并更新网络的值（要用反向边）。 贴模板： #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<queue>#include<cmath>#define N 10005#de
卡尔曼滤波（KF)和增广卡尔曼滤波（EKF）实现
卡尔曼滤波（KF) python实现： import numpy as npF = np.array([[1, 1], [0, 1]]) # 状态转移矩阵 X(k+1)=[[1, Δt], [0, 1]]*X(k) Δt=1Q = 0.1 * np.eye(2, 2) # 过程噪声协方差矩阵R = 0.1 * np.eye(2, 2) # 观测噪声协方
自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
谷歌大脑出品 paper: https://arxiv.org/abs/1805.09501 这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容 文章目录 一、摘要1.1 翻译1.2 笔记 二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1 翻译2.2 笔记 三、(第四部分)实验与结果3.1 翻译3.2 笔记 四、跳出论文，转入应用——timm包3.1 timm包的
自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
谷歌大脑出品 paper: https://arxiv.org/abs/1805.09501 这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容 文章目录 一、摘要1.1 翻译1.2 笔记 二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1 翻译2.2 笔记 三、(第四部分)实验与结果3.1 翻译3.2 笔记 四、跳出论文，转入应用——timm包3.1 timm包的
数据增广【以图像增广为例】
数据增广/增强： 对一个已有数据集中的数据进行变换，使其有更多的多样性。 数据增广通过通过变形数据来获得多样性从而使得模型的泛化性能更好 例如： 在语言里面加入各种不同的背景噪音改变图片的颜色和形状 增强数据一般在线随机生成，主要用在训练过程中。 常见的图像增广： 翻转切割【随机】变色 从结果向前推可能会出现的结果，然后对图片进行处理 1.实现 %matplotlib inli
数据增广【以图像增广为例】
数据增广/增强： 对一个已有数据集中的数据进行变换，使其有更多的多样性。 数据增广通过通过变形数据来获得多样性从而使得模型的泛化性能更好 例如： 在语言里面加入各种不同的背景噪音改变图片的颜色和形状 增强数据一般在线随机生成，主要用在训练过程中。 常见的图像增广： 翻转切割【随机】变色 从结果向前推可能会出现的结果，然后对图片进行处理 1.实现 %matplotlib inli
torch学习 (40)：图像转换与增广 (Transforming and Augmenting Images)
文章目录 引入1 库引入2 测试函数3 测试图像4 转换器4.1 PIL和tensor均可4.1.1 中心裁剪CenterCrop4.1.2 颜色改变ColorJitter4.1.3 五分裁剪FiveCrop4.1.4 灰度转换Grayscale4.1.5 填充Pad4.1.6 中心不变随机仿射变换RandomAffine4.1.7 随机转换RandomApply4.1.8 随机裁剪Rand
（动手学习深度学习）第13章 计算机视觉---图像增广与微调
13.1 图像增广 总结 数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增广包裹翻转、切割、变色。 图像增广代码实现
（动手学习深度学习）第13章 计算机视觉---图像增广与微调
13.1 图像增广 总结 数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增广包裹翻转、切割、变色。 图像增广代码实现
从增广拉格朗日法到ADMM
从增广拉格朗日法到ADMM 增广拉格朗日法ADMM 增广拉格朗日法 考虑如下一个凸优化问题： 它的增广拉格朗日函数如下所示： 其中， λ λ λ是拉格朗日乘子，附加的二次项是线性约束 A x = b Ax = b Ax=b的惩罚项（penalty）,增广拉格朗日法的第 k k k次迭代始于一个给定的 λ λ λk, 并通过如下式子得到 w w wk+1 =（ x x xk+1
![线代[3]｜从增广矩阵漫谈矩阵转置对向量在四个向量子空间内的“飞舞”（第三篇）](https://img-blog.csdnimg.cn/20200427161104589.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Njk1OTY4MQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
线代[3]｜从增广矩阵漫谈矩阵转置对向量在四个向量子空间内的“飞舞”（第三篇）
原创首发，转载请注明出处（CSDN：古希腊的汉密士），谢谢！ 文章目录 前言增广矩阵(Augmented matrix)｜从QR分解的角度重构增广矩阵 转置（Transpose）向量子空间（subspace）以MIT线性代数习题公开课第11题为串联脉络参考资料文章更新记录 前言 该篇文章以非齐次线性方程组为例题引出增广矩阵(A,b)的解集，配合矩阵的QR分解对增广矩阵
