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RSS订阅原创 android.mk & application.mk可能用到的参数详解
APP_：APP_ALLOW_MISSING_DEPS=true to allow missing dependencies 编译ndk 的时候，ndk本地的版本比要编译的库的ndk版本高，提示有些依赖不在，除了提升版本以外，还可以这么解决：在android.mk 或者application.mk上加上APP_ALLOW_MISSING_DEPS :=true APP_S...
2020-02-24 14:37:35
472
转载 [转]grid、block、thread之间的关系和thread索引的计算
个人感觉这篇博客写得比较详细清楚参考网址：https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/53097222
2019-02-14 22:12:57
169
原创 Centos7安装cuda9.0，TiTan X
参考文献：[1]、启动项修改，生成grub.cfg，查询启动设置：https://blog.csdn.net/c935612575/article/details/81558352[2]、内核升级，使用小版本升级：https://blog.csdn.net/breeze915/article/details/79243673[3]、run安装参考：https://docs.nvidia...
2018-09-30 10:28:08
842
转载 CropLayer
重新搞人脸识别，需要把之前的效果再提升一截，重新更新网络，希望引入Crop测试一下，看了很多网址，感觉如下介绍的比较详细：转载：http://blog.csdn.net/wfei101/article/details/78445962注：Crop一定是Blob A参考Blob B进行裁剪；裁剪的axis分别对应 N C H W，裁剪的偏移量对应offset，尽量对称吧。
2017-11-16 15:23:58
474
原创 ubuntu下安装cuda，cudnn
参考网址：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile下载runfile可以去官网根据gpu型号选择，这里不多说了；主要说说安装过程：1、Disable the Nouveau drivers.Create a file at /etc/modprobe.d/blacklist-nouvea...
2017-07-10 15:01:49
329
原创 二维空间中两个三角形之间的映射关系
参考网址：http://blog.csdn.net/duanwuqing/article/details/5458286代码实现方法一：得到映射矩阵MMat ObtainM(vector vOriginalPoint, vector vMapPoint){ Mat dstMapM; if (3 != vOriginalPoint.size()) { return dst
2017-06-13 13:38:29
1122
原创 关于opencv中Mat数据对齐的问题
opencv中IplImage的数据往往是自动对齐的，所以我们直接用IPLImage数据时通常不会出现对齐错误。但是在进行Mat和IplImage数据转换后，通常会出现数据错位，需要补齐：通常按照4位补齐，可以直接数据赋值：http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/39299551此外，也可以直接将数据resize到最接近
2016-10-09 15:44:11
1593
转载 利用Caffe做回归(regression)、多标签训练
转载网址：http://www.cnblogs.com/frombeijingwithlove/p/5314042.html看了很多，觉得这个还可以，推荐使用。按照作者方法可以实现，算是一个基础模块，之后其他可以自行延伸。
2016-09-09 14:48:46
4479
1
转载 深度 | 如何掌握Facebook自动人脸识别技术？这篇文章为你提供生动指南
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650717418&idx=1&sn=0b41e7fa9ee92535541f7e09ad1b519d&scene=1&srcid=09085e8lVXxKkDimSRzLnVgk#rd你是否注意到 Facebook 已经开发出了一项能识别你朋友照片的神奇能力？
2016-09-08 14:36:29
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转载 关于train_val.prototxt中参数详解
solver.prototxt里面的参数详解比较容易理解，都是外部控制的参数；对于训练文件里面的参数个人觉得写的比较详细的常用的参数可以参考如下链接：train_val.prototxt文件中数据层及参数详解：http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52152911train_val.prototxt文件中视觉层及
2016-08-30 10:27:19
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原创 MATLAB toolbox之rot180
这点一直比较疑惑，看了很多文档，也看了原文章，都还是没有完全理解；不过有一篇博客讲的很清楚:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/cnn_implement.html后面的flipall也是一样的道理。
2016-08-22 13:47:19
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原创 在控制台和mfc平台下调用caffe库会出现的bug及解决办法
1、怎样在windows下编译caffe：参考《深度学习：21天实战caffe》2、编译好的libcaffe.lib，放在控制台下进行调用，需要注意的是将classification.cpp里面的函数再封装才好调用，再封装时候需要会出现部分网络层没有注册的错误：需要添加extern INSTANTIATE_CLASS(InputLayer);REGISTER_LAYER_CLASS(I
2016-08-18 09:03:17
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原创 利用Multi-LBP和PCA、LDA进行人脸识别
在深度学习盛行的大趋势下，还在开发传统的人脸识别方法，显得有些无奈；但是在服务器问题解决之前，我觉得还是有必要了解并实现一下的。实现如题的人脸识别主要分为五部：1、CLM截取人脸关键点：用于进行人脸标定；同时也用于测试论文《Blessing of Dimensionality: High-dimensional Feature and Its Efficient Compression f
2016-08-02 17:24:24
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转载 虚拟机下配置caffe
参考网站：http://www.bubuko.com/infodetail-833543.html中途遇到opencv函数不能使用的问题，参考：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51371936得到解决。最后可以成功运行caffe，并进行mnist进行训练；接下来会尝试把ssd检测和vgg人脸识别用起来。
2016-07-28 23:06:59
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原创 人脸关键点定位——读CLM有感
关于CLM人脸点定位的原理，大家可以参考网站：http://www.tuicool.com/articles/FB3m2q源码网站：https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework.git下载源码，自己改改就可以直接运行了。看完CLM后，突然想到一种结合KCF的关键点定位方法：step1：和CLM前期一样，求得平均形状，用
2016-06-22 11:27:58
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原创 ubuntu14.4 + caffe +CUDA6.5配置
主要参考网址：caffe官网：http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.htmlhttp://www.linuxdiyf.com/linux/12613.html按着流程走，最后编译成功。
2016-06-06 15:10:47
389
转载 MDS数据降维用于监督学习
转载：http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/42235097来自于：http://sanwen8.cn/p/164Q2dR.html个人感觉上面两个博客讲的还比较清楚，同时又MATLAB的样例，比较适合学习。手动标定样本间距离，根据MDS计算出适合的X1--Xn的合适向量，你会发现这些向量之间差异化很大。将得到的X向量
2016-06-01 13:16:06
1468
原创 安装NVIDIA驱动
这段时间也够忙的了，做完公交车人数统计，还没有好好总结一下就开始做年龄和性别识别，还有很实用的颜色分类；还好现在不用这么忙了。最近也开始准备用opencv中的GPU进行算法加速；好吧，完全是一个新手，那就从怎样安装驱动上开始做笔记吧：1、查询电脑的显卡型号2、登录官网：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn手
2016-05-10 17:15:27
758
转载 转：C++宏中的“#”与“##”用法
在C/C++的宏中“#”与"##"用法： “#”宏参数变为一个字符串，简单说就是在它引用的宏变量的左右各加上一个双引号；”##“宏是把两个宏参数贴合在一起，就是将两个宏参数合并成一个名字。如定义：#define MACRO_STRING(x) (#x) char *pChar = "hello"; char *pChar = MAC
2016-04-01 15:44:43
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原创 将ACF与KCF融合的跟踪器
作为CV工作人员，可能长期会在准确率和效率上犹豫不决；牺牲准确率换取效率是常有的事情。由于检测比较耗时，所以我们才会引入跟踪对目标进行位置确定；但是对于短距离场景来说：比如公交车上下车区域、电梯口的入口区域等。对于类似这种场景的人数统计项目，我们往往会进行逐帧检测以提高检出率，同时用跟踪确定目标轨迹，才能获得区域内的准确人数。ACF作为一种快速优秀的检测器(效果上和DPM无差，
2016-03-30 10:52:39
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原创 人群拥挤检测之人数检测二
对于人数检测：用ACF会得到比较好的效果，实际测试结果表明白天会得到90%以上的准确率，但是夜间效果确实不怎样。为此夜间需要用夜间模型进行单独检测，同时还需要用跟踪算法进行弥补：跟踪算法具体如下：1、检测出人头位置，作为跟踪的初始化位置；2、寻找目标位置内的特征点，这里可以用cvFastToTrack进行点的定位；然后用光流进行跟踪；得到跟踪后的位置（刚性目标跟踪，不存在太大的尺度变化
2015-07-12 11:44:16
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原创 人群拥挤检测之人数检测
人群拥挤检测的核心就是如何准确地检测出兴趣区域内的人数，但是外界条件会加大难度：下雨天、雾霾天气等。对于晴天或者阴天来说，可以直接进行人数检测，根据相机位置进行调整检测部位，可以是人头或者上半身等。对于雨天来说，检测难度直接加大很多，至少人物检测已经不可行了，这时候可以解决的办法就是估计，根据白天或者专门的训练数据模拟出前景（其他特征）与人数的非线性关系，比如可以用多项式模拟出前景
2015-05-22 23:37:09
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原创 Mac Pro安装Opencv，Xcode调用Opencv实例
习惯Windows开发的各位，刚开始接触使用XCode编程可能会非常不习惯；对于初学者来说，如何安装和调用Opencv也是一个问题，下面我会结合自身使用情况进行说明：首先，下载Opencv，建议到官网上下载针对Linux和Mac OS的版本，解压到指定文件夹；（选择了openv2.4.10）然后，下载CMake，我个人下载的是最新的，感觉没什么问题。接下来就是如何用CMake编
2015-04-22 21:59:10
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原创 人群拥挤检测及人流方向判断（笔记总结）
本来希望可以在摘要浓缩之后能够得到短暂的休息时间，以便总结用到的跟踪算法和摘要合成，没想到项目接踵而来——人群拥挤检测。对于人群拥挤检测，大家可能第一个想到的就是某大城市前段时间发生的踩踏事件，没错，做的就是这个。对于人群拥挤检测，主要分为三个部分：1、人数检测；2、人群热力图；3、人群移动方向（当然还有其他合成部分，比如画线区域，前景检测，尺度变化等）。下面将主要从这
2015-03-08 21:35:24
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原创 摘要浓缩之跟踪篇
入职后做的第一个项目就是视频摘要浓缩，其实也就是在已有的框架上进行修改。为了便于后期的目标分析和目标检索，迫切地需要将视频中的目标单独分离出来并进行信息描述：如颜色，类别，轨迹等。1、对于目标检测部分，主要还是用的背景建模，当然还有其他方法的结合，这里就不便透露了。(建模部分可以重点参考opencv中的混合高斯)2、对于跟踪部分：有多种方法作为备选模块，个人比较倾向于L
2015-02-06 22:16:13
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原创 C++中vector用法
最近刚入职，新公司新职位，当然研究方向也从之前的深度学习转为视频浓缩，不过还好公司有深度学习小组，可以经常交流，万幸啊。当然，今天要介绍的内容和深度学习等无关，只是最近工作了常用到的代码问题：vector说到vector，大家都不陌生，而且我相信很多人都是这方面的专家，毕竟它是C++编程中的常客，下面我也就简单的介绍一下最近一段时间所用到的一些关于vector的用法，希望能对部分同行有帮助
2014-11-25 22:27:59
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