图像处理

先写个简略版的笔记..看之后的情况要不要读得更精细一点.. 背景 # two stage的检测比one stage的检测效果好，原因是啥？

问题描述 # 一年debug 三次faster rcnn，每次都有新感觉（不 接到一个bug report，现象为某人脸模型，转换成trt模型，当batch size为1时结果完全正确，但是batch size大于1时结果不正确。 具体的现象是，如果跑多张不同的图，只有第一张图有结果，后面的图都没有结果。 如果跑的图中有相同的，那么和第一张相同的图都会有结果，其余的图没有结果。

概述 # YUV是一种图像编码方式，或者称为色彩空间,与RGB是同级的概念. YUV是三个分量，Y,U和V，其中： Y 表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰度值， U,V表示色度，浓度（Chrominance、Chroma），可以简单理解成用来表示某个像素的颜色的量. YUV格式的特点是，在对照片或影片编码时，考虑到人类的感知能力，允许降低色度的带宽。 也就是说，YUV不像RGB那样要求三个独立的视频信号同时传输，所以用YUV方式传送占用极少的频宽。

Halide is a programming language designed to make it easier to write high-performance image and array processing code on modern machines. halide有两个特性比较吸引人。一个是对于各种平台架构的支持。 CPU architectures: X86, ARM, MIPS, Hexagon, PowerPC Operating systems: Linux, Windows, macOS, Android, iOS, Qualcomm QuRT GPU Compute APIs: CUDA, OpenCL, OpenGL, OpenGL Compute Shaders, Apple Metal, Microsoft Direct X 12 另一个是把计算什么和怎么计算(何时计算)分离开来。

终于忙完学校的事情可以干正事了orz 这里会记录一些第一遍看paper的过程中遇到的一些影响理解的概念，不过大多不会深究，只算做粗浅的理解。 1、高斯金字塔： 高斯金字塔是最基本的图像塔。首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层），利用高斯核（5*5）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除偶数行和列）得到上一层图像G1，将此图像作为输入，重复卷积和下采样操作得到更上一层图像，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。