leceall的博客

原创 自动驾驶基础

自动驾驶基础Self-driving car Foundation定义：自动驾驶汽车，也称为机器人汽车，自动驾驶汽车或无人驾驶汽车，是一种能够感知其环境并且在很少或没有人类输入的情况下移动的车辆。自动驾驶汽车结合各种传感器（雷达，激光雷达，声纳，GPS，测距和惯性测量单元）来感知周围环境。先进的控制系统解释感官信息，以识别适当的导航路径，以及障碍物和相关的标志，在“无需驾驶员操作”的情况下...

原创 VMware Ubuntu17.04（64位）下安装CPU版本的Caffe

VMware Ubuntu17.04（64位）下安装CPU版本的Caffe

原创 Ubuntu 17.04 py-faster-rcnn only CPU

ubuntu下fasterRCNN代码（only GPU）

原创 TensorFlow Object Detection API

TensorFlow Object Detection API这个API的目的是创建一个能够在单个图像中定位和识别多个对象的精确机器学习模型。该API是在tensorflow上构造的开源框架，易于构建、训练和部署目标检测模型。条件Window7Anaconda3 安装这里Anaconda下载安装就好。安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，...

原创 无人车基础----定位

无人车基础----定位定义：无人车自定位系统：相对某一个坐标系，确定无人车的位置和姿态。坐标系可以为一个局部坐标系或者全局坐标系。有六个自由度【位置：x、y、z三个坐标系；姿态：三个方向的旋转，一般用欧拉角表示，包括：横滚（roll）、俯仰（pitch）和航向（yaw）】输出的内容：除了位置（x、y、z）和姿态（yaw、pitch、roll）还包括：速度、加速度、角速度等，以及置信度（用...

原创 Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection-论文笔记

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原创 基于卷积神经网络的物体识别研究与实现（论文笔记）

2018-02-27 lecea paper大讲堂 作者：杨眷玉 电子科大 专业硕士 2013Research and Implementation of Object Detection Based On Convolutional Neural Networks摘要物体识别是计算机视觉中的一个研究方向，也是当前比较热门的研究领域。在人们的需求不断增长的今天，物体识别在安全、科技...

原创 【paper list】

【paper list】目标检测基于卷积神经网络的物体识别研究与实现（硕博） 基于深度学习的图像态势感知应用研究（硕博） 面向户外增强现实的地理实体目标识别与检测（硕博） 自然场景中物体识别算法研究（硕博） LeNet AlexNet ZFNet GoogLeNet（InceptionNet） VGGNet ResNet MegDet: A Large Mini-Batch Ob

转载 软件测试常考面试题

软件测试常考面试题

原创 Object Detection入门

快速入门目标检测

原创 Mastering the game of Go without human knowledge笔记

Mastering the game of Go without human knowledge

原创 Generative Adversarial Networks: An Overview笔记

Generative Adversarial Networks: An Overview

原创 目标检测之R-CNN 汇报

目标检测之R-CNN 汇报

原创 如何使用美团云GPU云主机

注册账号：https://www.mtyun.com/ ，选择“产品服务”，“计算”下的“GPU云主机”，选择“立即购买”。新建主机，选择自己要的配置，按需计费￥1.3300/ 时，如果需要用到外网，则要选中“购买浮动IP并绑定”，按需计费￥1.3828/ 时。事先要进行充值，最少账户中要有10元。左边选中主机，开机，选中“终端显示”后，新打开一个浏览器窗口，就可以在里面进行操作了，支持使用Gi

原创 美团云深度学习平台-快速开始

关注微信公众号：paper大讲堂（paperclasssroom）获取更多教程和资源。 概述本模块将会以经典的例子：MNIST手写数字识别 来带你快速入门DLS服务，并了解DLS的基本功能，包括：数据的存储与操作项目的概念与操作任务的基本操作本文档中涉及的演示代码和数据集来源于网络，你可以在这里下载到：MNIST.zip（https://s3.meituan.net/v1/mss_0e5a

原创 Hello world