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原创 二值化神经网络系列一:二值化神经网络介绍

1. 二值化神经网络简介2. 神经网络的二值化方法3. 训练二值化神经网络

2017-02-14 02:11:56 11789

原创 论文阅读笔记:(YOLO 看一次就够了) You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

1. YOLO的核心思想2. YOLO的实现方法3. YOLO的训练技术细节4. YOLO的缺点

2016-03-17 17:06:37 37362 22

原创 论文阅读笔记:图像分割方法deeplab以及Hole算法解析

1. deeplab方法概述2. deeplab对**FCN**更加优雅的处理方式3. Hole算法4. 代码

2016-01-04 00:29:06 31574 24

原创 caffe卷积层代码阅读笔记

1. 卷积的实现思想:2. 所有参数剖析 2.1 配置参数 2.2 和输入有关参数 2.3 和卷积核有关参数 2.4 和输出有关的参数 2.5 和矩阵运算有关的参数3. 重点函数剖析 3.1 im2col函数 3.2 caffe_cpu_gemm函数

2015-08-17 19:53:44 7098

原创 总结:Different Methods for Weight Initialization in Deep Learning

深度学习中不同的权重初始化方法总结。【Gaussian】【Xavier】【MSRA】

2015-07-27 22:16:56 11943 2

原创 论文阅读笔记:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

【概览&主要贡献】【问题&解决办法】如何进行dense prediction 如何refine,得到更好的结果【结果】

2015-07-14 20:07:01 38555 30

原创 如何在caffe中增加layer以及caffe中triplet loss layer的实现

【如何在caffe中增加新的layer】【caffe中一步步实现triple loss layer】【新增加layer的编译和测试】

2015-07-09 09:06:11 31262 62

原创 triplet loss 原理以及梯度推导

【理解triplet】【理解triplet loss】【triplet loss 梯度推导】【算法实现的小提示】

2015-07-07 13:01:52 74703 20

原创 linux命令学习笔记

操作文件和目录重定向用户和权限进程查找网络操作软件安装脚本编程技巧

2015-07-01 20:47:05 2183 1

原创 caffe中HingeLossLayer层原理以及源码分析

输入输出hingeloss原理前传传播原理反向传播原理

2015-06-27 16:23:51 6653 1

原创 STL学习笔记-容器的共性机制

容器的共通的能力:(1) C++容器都是使用C++模板进行实现的。(2) 理论提高:所有容器提供的都是值语意,而不是引用语意。容器执行插入元素的操作时,内部实现的是拷贝动作。所以STL容器内部存储的元素必须能够被拷贝,即必须提供拷贝构造函数。即提供无参构造函数、拷贝构造函数、重载=操作符。(3) 除了stack 和 quene外,每个容器都提供可返回迭代器的函数,用迭代器就可以访问

2015-10-21 23:08:24 1551 4

原创 STL学习笔记-map/multimap容器

简介:map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对的序列,即(key,value)。提供基于key的快速检索能力map中key的值是唯一的。map中的元素按照一定的顺序排列,元素插入是按照排序规则插入的,不能指定位置插入map的具体实现是红黑树变体的平衡二叉树数据结构。插入和删除比vector快map可直接取key对应的value,如map[key] = valuemult

2015-10-21 23:02:28 2689

原创 STL学习笔记-set/multiset容器(集合)

简介:set中包含的元素是唯一的,集合中的元素是按照排序规则存放的,不能指定插入的位置set采用红黑树变体的数据结构实现,属于平衡二叉树。在插入和删除操作上比vector快set不能用at(pos)和[]直接存取元素multiset与set区别:set支持唯一键值,每个元素只能出现一次,但multiset中同一元素可以出现多次不能直接修改set/multiset中元素的值,因为

2015-10-21 22:57:24 1845

原创 STL学习笔记-priority quene容器(优先级队列)

简介:按照值的大小决定出队列的顺序:最大值优先队列、最小值优先队列默认是最大值优先级队列头文件:#include定义优先级:priority_quene p1; //默认:最大值优先priority_quene, less > p2; //最大值优先priority_quene, greater > p2; //最小值优先//less great

2015-10-21 22:50:09 1654

原创 STL学习笔记-list容器(双链表)

简介:list是双向链表容器,可以高效地进行插入和删除元素list不可以随机存取元素,所以不支持at(pos)和[ ]操作list的迭代器可以 it++,但是不能例如 it + 5头文件:#includelist基本操作:front()back()push_back()pop_back()  push_front()pop_fro

2015-10-21 22:46:39 1258

原创 STL学习笔记-quene容器(队列)

简介:队列是典型的入队列,出队列的流程,“先进先出”头文件:#include典型的操作:push() //向队尾插入元素front() //从队头取元素,但是不删除pop() //弹出队头元素empty() //查看是否为空size() //大小

2015-10-21 22:42:53 2451

原创 STL学习笔记-stack容器(栈)

简介:stack是堆栈容器,是一种“先进后出”的容器stack是简单地装饰deque容器而成的头文件:#include入栈和出栈:stack s;for(int i = 0; i      s.push(i+1); //入栈}coutwhile(!s.empty()){    cout     s.pop(); //弹出栈

2015-10-21 22:39:34 1298

原创 STL学习笔记-deque容器(双端动态数组)

简介:vector是动态数组,deque是双端动态数组,即可以在尾部插入元素,删除元素,又可以在头部插入元素和删除元素头文件:#includedeque很多操作和vector是一样的,特有的操作如下:front()back()push_back()pop_back()  push_front() //头部插入 特有pop_

2015-10-21 22:36:21 1542

原创 STL学习笔记-vector容器(动态数组)

简介:vector是将元素置于一个动态数组中进行管理的容器vector可以随机存取元素,支持索引值直接存取,用[]或者at()方法vector下尾部添加或者删除元素非常快,但在中间或头部插入或者删除元素比较耗时头文件:#includevector基本操作:vector v;v.push_back(1); // 从尾部插入元素int b = v.f

2015-10-21 22:32:40 4836

原创 STL学习笔记-String类

头文件: #includestring初始化:string s1 = "aaa";string s2("aaa");string s3 = s1;string s4(10, 'a');string遍历:(1)数组方式for(int i = 0; i      cout      cout }(2)迭代器for( str

2015-10-21 22:26:16 1132

原创 STL学习笔记-入门概念

1. 入门概念STL最大的特点: 实现了算法和数据结构的有效分离STL主要内容:算法(algorithm)、容器(container)、迭代器(iterator)                        容器 -> 提供数据结构                        算法 -> 按照实际问题,对数据进行处理                      

2015-10-21 22:15:53 1275

转载 LD_LIBRARY_PATH的使用方法

转载自 百度百科1.定义    Linux环境变量名,该环境变量主要用于指定查找共享库(动态链接库)时除了默认路径之外的其他路径。(该路径在默认路径之前查    找)          移植程序时的经常碰到需要使用一些特定的动态库,而这些编译好的动态库放在我们自己建立的目录里,这时可以将这些目录设置到LD_LIBRARY_PATH中。2.示例当执行函

2015-07-26 12:12:50 3349

原创 opencv中各种矩阵乘的区别

Opencv中三种矩阵乘法的区别总结,例子说话。

2015-07-16 21:26:58 4637

原创 Caffe中增加新的layer以及Caffe中triplet loss layer的实现

【如何在caffe中增加新的layer】【caffe中实现Triplettloss layer】【caffe中新增加的layer的编译和测试】

2015-07-09 12:21:15 7258 4

原创 GitHub学习笔记

本笔记根据慕课网happypeter老师的讲课内容整理。 版本撤销同步分支合并分支git流程GitHub IssuesGitHub Pages

2015-06-26 17:06:17 2328 2

原创 论文阅读笔记:Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps

这是CVPR 2015的一篇 关于深度学习和目标检测的文章,作者是MSRA的Shaoqing Ren, Kaiming He等。作者在基于卷积得到的feature map基础上,训练 新的网络作为 region classifier,获得性能提升。

2015-06-24 17:21:23 5916

原创 caffe中增加自己的layer

假设新增加的层命名为:NEW1. 在src/proto的LayerParameter 的 LayerType下 加  NEW= 数字;2. 在src/layer_factory.cpp中, 加     case LayerParameter_LayerType_NEW:         return new NewLayer(param);3.在src/layers/下 加

2015-05-09 14:46:58 3465

原创 caffe 初学笔记

1. 数据存储:使用了leveldb数据库,按key/value形式存储。leveldb的使用介绍: http://zh.wikipedia.org/wiki/LevelDB将图像以及标注信息,先经过Datum序列化成字符串,再存到leveldb数据库中。leveldb学习资料:    http://blog.csdn.net/hzqhbc/article/details/9367

2015-05-09 14:38:34 1458

转载 如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab和python接口

转发自:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231一、准备  需要用到的东西我已经帮大家全部准备好了,有3月31日刚刚从caffe官方dev分支fork过来的源代码:https://www.github.com/happynear/caffe-windows。有我自己亲手制作的第三方库http://pan.baidu.

2015-05-08 17:50:22 3091

原创 Fast RCNN ubuntu下安装笔记

https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn第一步:严格按照安装步骤,特别是第一个:git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.git不要尝试着自己下载安装,不然很多东西下载不全面第二步:Build the Cython modules     cd $

2015-05-02 21:01:55 11933 2

原创 Bag Of Visual Words 三大步

第一步:Feature detection

2014-08-05 22:24:44 3304

转载 随机抽样一致(Random Sample Consensus, RANSAC)

RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。图像检索中,RANSAC可以作为检索后的后续处理,对图像的中目标进行空间一致验证。

2014-08-05 20:48:43 1963

转载 eclipse中的快捷键

eclipse(MyEclipse)关闭鼠标移动提示代码功能:eclipse(MyEclipse)-->window-->Java-->Editor-->Hovers-->Combined Hover(去掉这个选项就可以了)自定义快捷键代码提示设置方法:eclipse(MyEclipse)-->window-->Preferences-->General-->Keys-->Conten

2014-07-28 22:00:01 577

转载 手把手教你训练分类器

手把手教你训练分类器转载自:训练过程就是上面的三步关于正负样本的一些理解:       正样本即包括目标的图片,一般较小(教程里提到的一般是24*24 20*20 18*18单位是像素> 但是在实际做的时候总有种太模糊,什么都看不清的感觉,我觉得应该可以适当的加大图像,提供更多细节试试,虽然这必然会导致更多的运算时间,而且在进行处理之前,应将

2014-07-28 14:44:21 7685

转载 VS 快捷键大全

Ctrl+m+Crtr+o折叠所有大纲 Ctrl+M+Crtr+P: 停止大纲显示 Ctrl+K+Crtr+C: 注释选定内容 Ctrl+K+Crtr+U: 取消选定注释内容 Ctrl+J : 列出成员 智能感知Shift+Alt+Enter: 切换全屏编辑 Ctrl+B,T / Ctrl+K,K: 切换书签开关 Ctrl+B,N / Ctrl+K,N: 移动到下一书签 

2014-07-28 09:49:31 683

转载 C++按行读取文本文件

转载于:http://blog.csdn.net/syunqiang/article/details/6425302

2014-07-21 19:53:47 2875 1

原创 C/C++下读取某一文件夹下所有文件的方法

vector get_all_files_names_within_folder(string folder){    vector names;    char search_path[200];    sprintf(search_path, "%s*.*", folder.c_str());    WIN32_FIND_DATA fd;     HANDLE hFin

2014-07-20 22:05:43 2529

转载 ICTClAS2013(NLPIR) 的python接口实现

张华平老师更新了ictclass的最新版(已更名为nlpir),我前一篇博客提供的接口便用不上了,这里更新一下新版nlpir的python接口实现。对于ictclass的介绍,详细见 http://ictclas.nlpir.org/ ,这里就不多介绍,直接进入主题。1. 下载并配置SWIG使用python调用c++库,需要利用SWIG,官方地址:www. swig

2014-07-12 11:48:34 885

原创 opencv中图像连续显示的内存泄露问题的解决办法

最近在利用opencv做一个视频检测

2014-06-29 03:08:19 5380

原创 社会网络分析

社会网络分析

2014-05-27 21:37:28 8418

自然语言处理工具NLTK

nltk(natural language toolkit)是python的自然语言处理工具包。自然语言是指人们日常交流使用的语言,如英语,印地语,葡萄牙语等。“自然语言处理”(Natural Language Processing 简称NLP)包含所有用计算机对自然语言进行的操作,从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格,到最复杂的完全“理解”人所说的话,至少要能达到对人的话语作出有效反应的程度。

2014-06-25

空空如也

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