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RSS订阅原创 AlexNet-《1》-论文
AlexNet-《1》-论文DeepLearningarchitecture 这个网络一共包含了8层，其中有5个卷积层，3个全连接层。关键技术1：ReLU Nonelinearity之前标准激活函数都是tanh（f(x)=tanh(x)f(x)=tanh(x)）以及sigmoid(f(x)=(1+e−1)−1f(x)=(1+e^{-1})^{-1})，但是这种saturating nonlinea
2017-06-15 20:42:17
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翻译 The Modern History of Object Recognition— Infographic
The Modern History of Object Recognition
2017-06-12 21:15:46
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转载 【转载】零基础入门深度学习-参考文献
【转载】零基础入门深度学习-参考文献机器学习 深度学习参考资料零基础入门深度学习(1) - 感知器 Tom M. Mitchell, “机器学习”, 曾华军等译, 机械工业出版社零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 Tom M. Mitchell, “机器学习”, 曾华军等译, 机械工业出版社零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法Tom M. Mitchell
2017-05-09 20:53:42
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转载 【转载】零基础入门深度学习(1) - 感知器
【转载】零基础入门深度学习(1) - 感知器机器学习 深度学习转载自https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入
2017-05-03 21:26:52
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原创 Windows 安装theano
为了学习deep learning，然后找到了http://deeplearning.net/tutorial/contents.html 网站，然后就想要运行试试，然后就要安装theano。折腾了好久才发现怎么容易安装成功。我的电脑配置为win7 32bit1，下载Anaconda2-4.3.0-Windows-x86.exe（for 32bit） 网
2017-02-17 21:30:36
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原创 A*算法-----草稿http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4057781
其实是第一次知道A*算法，所以想要弄清楚这个算法是怎么回事。搜索网上找到了几个比较好的资源，先记录下来。后面看完之后再写自己的理解。http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspxhttp://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.htmlh
2016-11-23 21:09:48
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转载 机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
转载自点击打开链接感谢版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]。也可以加我的微博: @leftnoteasy前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一
2016-10-27 20:15:56
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转载 机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html版权声明： 本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。前言:
2016-10-27 20:06:46
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原创 3-D Reconstruction from a Single Still Image-学习《1》
这个是自己感兴趣的领域之一，之前就已经了解过，但是没有坚持下去，所以这次只是重新拾起，而且要坚持下去，然后做出来。这个是NG的课上了解到的一个项目，感觉很有趣。主页http://ai.stanford.edu/~asaxena/reconstruction3d/。里面有很多资料。现在开始学习。
2016-09-07 21:27:43
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原创 Video Segmentation by Non-Local Consensus Voting 读书笔记
因工作原因，看下分割相关的，不过也是由于自己也感兴趣。搜文章的时候，搜到这篇文章，所以希望读一些，能对自己有所启发。这篇文章刚开始看，一边看一边写吧
2015-03-30 21:03:40
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转载 目标检测中背景建模方法
本文转载自 http://cvchina.net/post/61.html最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有：1. Single Gaussian (单高斯模型)Real-time
2015-01-05 20:35:31
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原创 Python 图像显示
做图像处理的，肯定首先想的就是open一张图，然后show出来，但是刚刚配置好的Python却显示不出来图，PIL库已经安装好，网上搜了下，发现都是win7出现问题的，找到了解决方案，就是一句话的修改http://www.thecodingforums.com/threads/python-pil-and-vista-windows-7-show-not-working.707158/
2015-01-04 21:08:51
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原创 opencv Python 的配置
因为工作需要，所以需要学习Python，所以就玩下opencv和Python的结合吧，当做练手了，正好可以看下一些CV实例的效果 我自己的电脑是win7 32位操作系统，使用的opencv是243，Python是275. 1，opencv和Python已经分别安装完成，分别能够运行。 2，把opencv\build\python\2.7 下面的
2015-01-04 20:22:07
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转载 卡尔曼滤波简介及其算法实现代码（C++/C/MATLAB）
卡尔曼滤波器简介 近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。卡尔曼滤波器 – Kalman Fil
2014-08-13 18:22:04
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原创 PCA学习一M. Turk, A. Pentland, Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, N
这篇文章是首次介绍PCA作为eigenface来进行人脸识别的。算是开山鼻祖了
2014-08-05 20:12:56
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原创 图像处理之卡通化
void cartoonifyImage(const Mat& srcImg,Mat& resultImg ){ //to reduce noise Mat grayImg; cvtColor(srcImg,grayImg,CV_BGR2GRAY); medianBlur(grayImg,grayImg,7); Mat edgeImg; Laplacian(grayImg,edgeI
2014-07-25 17:55:39
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1
原创 szeliski——computer vision algorithm and application<二>image formation
2.1 Geometric primitives and transformations
2014-07-02 14:42:00
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原创 szeliski——computer vision algorithm and application<一>introduction
computer vision is being used today in a wide variety of real-world applications, which include:
2014-07-02 09:14:12
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原创 opencv2问题记录
1，static_cast saturate_caststatic_cast ( expression )该运算符把expression转换为type-id类型，但没有运行时类型检查来保证转换的安全性saturate_cast(expression )是将expression截取到type-id类型的取值范围内
2014-06-26 15:30:08
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原创 PRML-读书笔记（零）数学符号
x小写粗体是向量（所有向量都是列向量），M大写粗体是矩阵，(w1,...,wM)1和M是下标，表示具有M个元素的行向量。 未完待续。。。
2014-06-26 15:30:03
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原创 linux删除文件夹下所有内容
linux 下面 删除文件夹下的所有内容，忘了是在哪里找到的原型，自己又改了改，现在是完全可以用的。//判断是否为目录bool is_dir(const char *path){ struct statstatbuf; if(lstat(path,&statbuf) ==0) { return S_ISDIR(statbuf.st_mode)
2014-06-26 15:30:01
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原创 性别区分
如果已经能够提取到所有人的脸部特征点，那是否可以很简单的通过KNN来分别提取男性的差值最小的特征点作为公共特征，同理女性的公共特征，然后对每张要检测的图像，与这两个公共特征进行判断，看与其中哪个公共特征最接近，就判断为男性或者是女性。这是本人的想法，不知道是否可行。后面实现试试。
2014-06-26 15:29:59
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原创 C++中cos,sin,asin,acos这些三角函…
C++中cos,sin,asin,acos这些三角函数操作的是弧度,而非角度,你需要把角度转化为弧度.弧度=角度*Pi/180;例子1：比如对边和邻边分别为a,b 设角度为x，则 x=atan(a/b); 其中x为弧度制 如需转换为角度值，则x*180/3.1415例子2：//计算旋转角度 {弧度=角度*Pi/180}{两点间距离公式 根号下（|X1-X2|的平方
2014-06-26 15:29:56
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原创 PRML-读书笔记（一）介绍 书中用到…
PRML是Bishop的也是经典著作啊 首先介绍了PR是起源自engineering，ML起源于CS，其实是一个领域的不同方面而已。 整篇要使用的了3大工具：probabilitytheory, decision theory, and information theory。 1，probability theory Probability theory
2014-06-26 15:29:54
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原创 单张图像重建3D场景
看了andrewng老师的lecture里面介绍自己的学生做了这方面的事情，我感觉超好玩，就想自己动手做试试看，毕竟是ML和AI的结合啊。 所以就去搜了篇论文《3D scenereconstruction and understanding from single shotpictures》，他是把整个过程分为两个阶段：分类和可视化。 整个过程用到了很多Hoiem的研究工作（
2014-06-26 15:29:52
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原创 Geometric Context from a Single
这个是Derek Hoiem 2005年的文章，也算是对3D信息的利用的一个开启。主页链接是http://www.cs.uiuc.edu/homes/dhoiem/ 翻译呢是为了更好的理解，以后看的时候还可以回头直接看了，还可以随时添加笔记。摘要 许多CV算法通过忽略图像潜在的3D几何结构而限制了他们的性能。我们展现了通过学习基于外观模型的几何类别来评估场景的粗糙几何属性，甚至是杂
2014-06-26 15:29:49
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空空如也
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