模型训练时Resize图像常用的插值算法有：最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等。
最近邻插值：没考虑其他相邻像素点的影响，因而重新采样后灰度值有明显的不连续性，图像质量损失较大，存在马赛克和锯齿现象。
双线性插值：也叫一阶插值，它是利用了待求像素点在源图像中4个最近邻像素之间的相关性，通过两次线性插值得到待求像素点的值。
双三次插值：也叫立方卷积插值，它是利用了待求像素点在源图像中相邻的16个像素点的值，即这16个像素点的加权平均。
阅读全文 → 2023-02-10
RAW格式: 从相机传感器端获取的原始数字格式的数据, 又称为Bayer格式. 每个像素信息只有RGB中的某个颜色信息, 且每4个像素中有2个像素为G信息,1个R信息,1个B信息, 即GRBG格式。
RGB格式: RGB格式是由RAW数据插值计算后获取的、每个像素均包含了RGB三种颜色的信息。
阅读全文 → 2023-02-10
1.SqueezeNet
2.MobileNet
3.ShuffleNet
4.Xception
5.GhostNet
阅读全文 → 2023-02-09
模型剪枝
模型蒸馏
模型量化
模型结构调整
阅读全文 → 2023-02-09
Python里的多线程是假的多线程。
Python解释器由于设计时有GIL全局锁，导致了多线程无法利用多核，只有一个线程在解释器中运行。
对于I/O密集型任务，Python的多线程能起到作用，但对于CPU密集型任务，Python的多线程几乎占不到任何优势，还有可能因为争夺资源而变慢。
对所有面向I/O的（会调用内建的操作系统C代码的）程序来说，GIL会在这个I/O调用之前被释放，以允许其它的线程在这个线程等待I/O的时候运行。
如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔
阅读全文 → 2023-02-09
正则化是机器学习的核心主题之一。正则化本质是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种操作。在机器学习中我们通过使用正则化方法，防止其过拟合，降低其泛化误差。
常用的正则化手段：
数据增强
使用L范数约束
dropout
early stopping
对抗训练
阅读全文 → 2023-02-09
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