图神经网络GNN的简单理解

2019年的时针开始转动,在CNN、RNN、LSTM、GAN、GNN、CAP的潮起潮落中,带来了这篇博客。放上一篇参考引用。 其实个人认为理解GNN的核心问题就是理解图怎么做傅里叶变换。CNN的核心操作时卷积,GNN也是。CNN计算二维矩阵的卷积,GNN计算图的卷积。那么我们定义好图的傅里叶变换和图的卷积就可以了,其媒介就是图的拉普拉斯矩阵。

好了,这篇博客将简要介绍图神经网络的原理,但是不会设计太多数学细节(因为博主数学很烂啦)。通过理解图神经网络的卷积操作,来理解其流程,再会配合代码来做简单解释。

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优雅的用Lua调用OpenCV

说起脚本语言调用opencv,我们通常会想到python。如果说要在更小的系统中使用脚本语言,我们会想到lua。如果说用lua进行图像处理,我们肯定会想到大名鼎鼎的torch。torch中的image模块重写了opencv,封装了lua接口,但是如果我们不想修改opencv如此庞大的源码,又想像python调用opencv那样简单直接,那应该怎么做呢?

在正式开始介绍之前,想展示一段简答的代码,来告诉大家即将要做的事情是什么。(也是假人以渔了^_^)

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嵌入式脚本语言:Lua

最近在调研嵌入式脚本语言,发现Lua很适合在嵌入式平台运行。第一次认识Lua是在Torch,lua的解释器源码只有几百K,从未见过如此轻巧的脚本语言。Lua是类C的,所以上手超级快。

这篇博客主要涵盖以下几个方面:lua语言(主要是语法相关的资料)、lua的编译、lua与C/C++交互、lua的调用开销。

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AprilTag标志识别

OpenCV4.0.0正式release了,其中加入了二维码识别功能,有幸博主最近开始折腾二维码识别,发现二维码的核心就是那三个定位点和辅助对齐点。ZXing和OpenCV都是通过二维码定位点的11311来进行定位的,这是利用了二维码最显著的特征。但是博主会处理一些变态的情况,比如过曝光到11311定位点无法找到(即图像中定位点的黑白间隔不是1:1:3:1:1),于是就需要通过其它方法来找定位点了。一个标志识别库摆在眼前:AprilTag。(OpenCV中集成了类似的库,似乎叫做ARTag,没研究过)

AprilTag诞生于2011年的一篇论文,2016年出了AprilTag2,但是16年的论文感觉没讲啥,再加上看的cpp代码是2013年的,于是这篇博客就对着2013版本来讲好了,我们开始吧。

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基于Doxygen的注释风格

维护一份注释就可以维护一份文档,我们需要Doxygen!我们见过opencv、pcl等很多开源库的代码和网站,他们的代码文档都是doxygen生成的,就像title图中那样。

这篇博客简单介绍doxygen使用的注意事项,后面C++风格注释部分摘抄了这篇博客中的内容。欢迎访问原博客。

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基于惯量矩的椭圆拟合方法

上一篇博客是《基于最小二乘法的椭圆拟合》,这篇博客介绍另外一种方法。由于现在正处在人生的特(工)殊(作)时(太)刻(忙),所以没怎么写,主要还是贴论文。

不同于最小二乘法直接拟合椭圆方程,论文中通过惯量矩,来预测角度、长轴、短轴,结合中心,来计算得到椭圆参数。实际工程实践中采用游程编码表示区域,该方法亦是Halcon中计算区域等效椭圆的方法,详看论文,谢谢。

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最小二乘法拟合圆和椭圆

这篇文章是 least-squares fitting of circles and ellipses 这篇paper的导读。我们如何使用最小二乘法去拟合圆和椭圆呢,当我们用“代数方程”来表示圆时,我们最小化这个目标函数的实际意义是什么呢?我们按照这个方程得到的结果却不一定是合适的。我们实际上想要的是实际中每个点,到该曲线上的距离最小。

于是,我们按照一个“几何方程”来进行构造。这个几何方程描述的优化方向是,每个点到曲线的距离最小。我们使用雅可比矩阵QR分解来解算圆的参数,对于椭圆参数,存在更多情况,看Paper吧:

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简记:基于梯度的优化 Jacobian和Hessian

工作之后时间越来越少,也在思考繁忙之下自己是否仍对技术拥有热情。答案是肯定的,并且,身处这个行业,也是需要不断学习的,积少成多,滴水穿石。之前写博客,或多或少想分享些有用的东西,现在环境的改变已经使得这些越发困难了,但是仍可以通过博客记录自己学习和成长的脚步。以下是来自繁忙生活中一份简简单单的笔记:

Jacobian矩阵包含了我们需要计算输出和输入的所有偏导数,这样的矩阵被称为Jacobian矩阵。

或许我们只对其中的二阶导数感兴趣,或许因为高阶导数计算量过大,所以我们使用Hessian矩阵,该矩阵包含了一个函数的所有二阶导数。

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