Semi-Supervised Learning 部分技巧简介

最近看了几篇 Semi-Supervised Learning 的文章,感觉要达到 state-of-the-art 的话就是要把几个比较有效的技巧比较好地结合到一起,所以写一篇文章分别介绍一下这些技巧。文章总体的结构内容基于 MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning (NeurIPS 2019),及一些适当的延伸。

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Notes about GCN Sampling

I read several papers about Sampling Algorithm in Graph Convolution Network training last week. So I wrote this note to simply record them.

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两道有趣的离散数学题目

有两道比较有趣的题目,为了防止忘掉,记录一下。

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基于OpenCV 3的柱面全景拼接

全景图拼接是利用同一场景的多张图像通过重叠部分寻找匹配关系,从而生成整个场景图像的技术。 全景图的拼接方法有很多,如按场景和运动的种类可以分为单视点全景拼接和多视点全景拼接。对于平面场景和只通过相机旋转拍摄的场景来说,可以使用求每两幅图像之间的一个Homography变换来映射到一张图像的方法,还可以使用恢复相机的旋转的方式得到最终的全景图。当相机固定只有水平方向旋转时,也可以使用柱面或球面坐标映射的方式求得全景图。

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基本滤波器及图像傅里叶变换

去年写过手撸BMP文件头,直接操作图像文件的版本,这次因为课程作业,刚好就用OpenCV重新实现一遍。

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Principle of Programming Language 复习笔记

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操作系统 复习笔记

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计算机视觉 复习笔记

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椭圆检测与拟合

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Harris Corner Detector

实现Harris Corner Detector,输出结果以及中间过程。

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