7 小小菜鸟一只

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Linux14.04—caffe深坑行~~~配置教程

系统要求:Ubuntu14.0464位CUDA版本:8.0显卡:NVIDIAGTX1060前情提要:为什么要写这个呢,因为不想大家浪费我浪费过的时间了,我走过的坑你们就不用走了,提示什么找不到位置,安装CUDA又说什么X什么启动,郁闷的我都怀疑人生了,坑走完,回来给大家总结一波,省点弯路。——————————————————————————————————————————————

2017-04-25 15:01:53

近几年目标跟踪算法发展综述(下)

2016年VOT2016【Index】今年算法比赛结果没什么特别大的意外,CNN和结合深度特征的算法都排名靠前,没毛病。今年你知道主办方干了一件大好事,就是把所能搜集到的算法代码都给公布了,良心啊~~~【下载地址】需要的自己去拿吧。下面是今年的比赛结果:接下来就挨个介绍吧,先从第一开始。不得不佩服Martin大神啊,今年都窜到第一了,C-COTBeyondCorre

2017-04-19 19:54:06

近几年目标跟踪算法发展综述(中)

2014今年可谓是算法发展的一年,今年的主要的亮点就是相关滤波CF类算法。在介绍各个算法之前不得不介绍一下今年的一个新的标准VOT【VOT】的问世,VOT选取了25个序列集,使用的标准和Benchmark有略微的差别,使用精度,鲁棒性,总的误差率,速度等。接下来介绍今年的论文High-SpeedTrackingwithKernelizedCorrelationFilters

2017-04-19 18:56:16

近几年目标跟踪算法发展综述(上)

本文旨在对本人对近几年跟踪算法的了解以及看过的论文的一个总结,可能有些遗漏之处,还望读者大大们不要鄙视我,有什么缺漏请提出。2009年先说2009年,这算是我了解的算法当中年龄最大的一些了,在09年出现的算法在我这已经算是元老级的算法了,09年了解的比较少,列举一下自己的理解。BorisBabenko,VisualTrackingwithOnlineMultipleInsta

2017-04-19 11:29:15

目标跟踪算法——HCF:Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking

今天讲解的这个算法是比较简单容易理解的,这个前提就是你对相关滤波器算法和深度学习都有一定的了解。废话不多说,直接进入正题。还是先放上论文点此下载论文和代码点此下载diamante链接。本文思想本文算法思想还是比较简单容易理解的,基本的跟踪框架就是KCF,把原有的论文当中所使用的HOG特征替换为本文所使用的深度卷积特征,但是本文所使用给定深度卷积特征和以前论文当中使用的还有区别,使用训练好的V

2017-03-25 12:30:22

目标跟踪算法--Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking

文章下载链接:文章下载链接代码下载链接:Staple代码————————————————————————————————————————————今天要讲的这篇文章也是基于相关滤波器(不懂相关滤波器的请看我前一篇文章)进行改进的一篇文章,发表在2016年CVPR上面,提出了一个新的想法,融合算法,使用HOG-KCF+color-KCF结合算法对目标进行跟踪,HOG特征对形变和运动模糊比较敏

2017-03-25 09:26:42

Mask R-CNN论文导读

文章链接:MaskR-CNN看到文章出来的第一个感觉就是,哇塞,大神们不光甩大招,还在一起甩~~~让我们这些小虾米们怎么玩呢~废话不多说,介绍重点。一、文章思想文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。同时,这个网络结构比较容易实现和训练,速度5fps也算比较快点,可以很方便的应用到其他的领域,像目标检测,分割,和人物关键点检测

2017-03-23 20:49:36

那些年我准备的面试题

1、请描述指针数组和数组指针的区别指针数组:arrayofpointers,即用于存储指针的数组,也就是数组元素都是指针数组指针:apointertoanarray,即指向数组的指针还要注意的是他们用法的区别,下面举例说明。int*a[4]指针数组表示:数组a中的元素都为int型指针元素表示:*a[i]

2017-03-22 20:20:08

目标跟踪算法----KCF进阶(基于KCF改进的算法总结)

一、前情提要如果你对目标跟踪和KCF是什么东西还不了解的话欢迎你看前一篇博文KCF入门详解:http://blog.csdn.net/crazyice521/article/details/53525366。如果你已经对基于KCF的目标跟踪有了一定的了解,并想知道这个算法有怎么样的后续的发展的话,就请听我慢慢介绍以下的东西。二、KCF的弊端说道KCF的缺点的话作者在文章中也已经算是说明了

2017-03-19 16:48:36

深度学习框架TensorFlow学习(七)-----在Windows下的安装Tensorflow

近期Tensorflow已经开发出来能够在windows环境下进行配置和使用了,但是需要必须是在Python3.5以上的版本才可以的,接下来就给大家讲一下安装的过程吧。————————————————————————————————————————1、首先安装Python3.5官方下载地址直接下载对应的Python安装文件,这个不多说了,如果这个都不会的话,下面就没必要看了~~~~2、安装完Py

2017-03-07 19:37:44

在Ubuntu14.04中安装谷歌chrom浏览器

本文转载自:http://www.linuxdiyf.com/linux/19579.html在Ubuntu14.04中安装谷歌chrom浏览器,今天搞了好久没成功,网上各个教程也大不相同,大部分都是错误的,在经过多次尝试,综合多家特长之后,总算把浏览器安装好了。1、首先,你需要一个Ubuntu的系统,然后进入系统,Ctrl+Alt+T键盘组合键,打开终端。2、在终端输入命令,sudowg

2017-03-07 16:41:51

深度学习框架Tensorflow学习(六)-----小错误引来的反思

今天闲来无聊写了一个简单构建简单神经网络的例子,代码如下:importtensorflowastfimportnumpyasnpdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_siz

2017-03-06 21:24:47

Reinforcement Learning 强化学习

每周都会分享一些关于深度学习的知识,这周主要分享的就是强化学习。强化学习介绍机器学习的三个分类在深入了解这篇文章之前,我们先讨论一下什么是强化学习。机器学习领域大致可以分为三个主要的分类。1、监督学习2、无监督学习3、强化学习第一个分类,监督学习,肯定是你最熟悉的一个。他主要依赖于基于一些包含训练数据和标签的训练样本构建一个函数或者模型。卷积神经网络就是一个例子,输入的是图片,输

2016-12-16 11:06:12

目标跟踪算法——KCF入门详解

一直以来没有很想写这个,以为这个东西比较简单,还算是比较容易理解的一个算法,但是在知乎上回答过一个问题之后就有朋友私信我一些关于细节的东西,我一直以为关于细节的东西大家可以自己去理解,大家都是想快速了解这个,那我就厚脸皮了在这写一下自己的见解了,如果有写的不详细或者大家想了解的东西没写到的都可以留言,我给补充上去。———————————————————————————————————————————

2016-12-08 22:10:26

深度学习框架Tensorflow学习(五)-----多层感知器模型

一、多层感知器多层感知器(MLP,MultilayerPerceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。可以实现非线性判别式,如果用于回归,可以逼近输入的非线性函数。其实MLP可以用于“普适近似”,即可以证明:具有连续输入和输出的任何函数都可以用MLP近似,已经证明,具有一个隐藏层(隐藏节点个数不限)的MLP可以学习输入的任意非线性函数。二、代码

2016-11-23 16:19:19

深度学习框架Tensorflow学习(四)----逻辑回归

一、逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。本文主要从Tensorflow框架下代码应用去分析这个模型。因为比较简单,大家都学习过,就简要介绍一下。二、求解回归求解的一般步骤就是:①寻找假设函数②构造损失函数③求解使得损失函数最小化时的回归参数sigmoid函数在介绍逻

2016-11-22 17:50:53

深度学习框架TensorFlow学习(三)----线性回归

在开始给大家讲这个东西之前呢,我先说一下我在这个程序中遇到的一个小问题。我电脑配置是Ubuntu14.04python版本是2.7.0都是装系统时候自带的那些,好多东西是没有包含进来的,都需要自己安装,像numpy、matplotlib。对这次重点要说的就是这个matplotlib,安装这个真是费了我好大心思啊,我按照往常的惯例直接使用sudopipinstallmatplotlib去

2016-11-22 09:33:24

十大机器学习算法之最大期望算法(EM,Expectation-Maximization算法)

一、算法简介最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,用于含有隐变量(latentvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。极大似然估计只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不是很清楚,参数估计就是通过若干次的实验

2016-11-21 11:55:41

深度学习框架TensorFlow学习(二)----简单实现Mnist

一、Mnist介绍MNIST数据库介绍:MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。它是NIST数据库的一个子集。MNIST数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,也可以在windows下直接下载,train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz等。下

2016-11-21 11:19:20

P-N学习介绍

写在前面:近期突发奇想要看一下Tracking-learning-Detection这篇文章,看到论文才发现,里面东西多着呢,首先也是最主要的一个就是这个P-N学习,看论文那么久,很难搞懂~~~这就记录一下自己的理解,希望能帮助到大家。这个是我查看了PN-learning论文之后连翻译带理解写下来的,如果有同学想要看原文的话,这里给上原文的链接:PN-learning:Bootstrapping

2016-10-20 16:11:32
奖章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!