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"Do Deep Nets Really Need to be Deep?"阅读笔记

这篇文章的主要是思路就是使用一个shallowmodel去模仿deepmodel,使shallowmodel达到deepmodel的精度。从原始训练样本训练一个shallownet达到deepnet相同的精度是很困难的事情,paper提出了shallownet使用deepnet的结果作为标签。1作者在第一部分提出了几个问题值得思考一下,给定一个1M训练样本,网络A使用只有一个隐

2017-06-13 20:52:30

Tensorflow知识集合

保存模型,Restore模型AquickcompletetutorialtosaveandrestoreTensorflowmodels

2017-06-06 11:08:46

视觉资源合集

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.htmlhttp://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html

2016-09-13 11:06:10

Error 1402. Could not open key:

安装VS2013和卸载VS2015的时候都遇到这个问题了,记录下来OS:windows7 developtool:visualstudio2013withupdate5error: Error1402.Couldnotopenkey: 参考这里的方法解决的:操作步骤:1,下载 SubInACLtool 安装到默认目录(下载地址)

2016-08-15 09:19:19

C++ string 用法详解

转自:C++String详解任何人对本文进行引用都要标明作者是NicolaiM.Josuttis///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////C++语言是个十分优秀的语言,但优秀并不表示完美。还是有许多人不愿意使用C或者C++,为什么?原因众多,其中

2016-05-26 15:10:59

论文阅读“Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features”

先上福利,caiyong同学收集了3000fps和SDM的相关资源,点这里3000fps和之前的[ESR][1]使用了同样的cascade的方式,把整个alignment过程分几次来做,每一个stage的alignment都依赖上一个stage得到的alignmentshape.每个stage所做的工作一样,可以分为三个过程提取特征(shapeindexfeature)LBF编码(

2016-05-22 18:28:03

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensionaltree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介

2016-05-06 13:58:04

卷积神经网络

常规的全连接神经网络中,每个神经元连接上一层所有神经元的输出,卷积神经网络只连接上一层神经元的一部分输出一个完整的卷积结构如下图所示卷积网络两大特性:局部连接(localconnectivity)举例说明,一幅227x227x3的输入图像,卷积层的每个神经元不是与整幅图像连接而只是与其中的11x11大小的区域连接,这个区域称作localreceptivefield;值得注意的

2016-03-05 11:43:34

通过计算机视觉估算颜值

看脸的时代,估算颜值当然有意义啦!今天看到一篇估算颜值的blog,看起来挺有意思的,记录下来,分享一下!哈哈哈哈先放地址:ComputerVisionforPredictingFacialAttractiveness同时要感谢一下幕后英雄,那些收集整理并公开数据库的伟人们SCUT-FBP数据库鄙人一点感觉:估计颜值这事儿,要融合肤色,轮廓,皮肤纹理,五官协调等才有一个准确的判断,单

2015-11-10 21:10:36

2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置

折腾了两个星期的caffe,windows和ubuntu下都安装成功了。其中windows的安装配置参考官网推荐的那个blog,后来发现那个版本的caffe太老,和现在的不兼容,一些关键字都不一样,果断回到Linux下。这里记录一下我的安装配置流程。电脑配置:ubuntu14.04 64bit8G内存GTX650显卡软件版本:CUDA7.0caffe当天

2015-08-17 16:21:22

图解神经网络

I1andI2aretheinputsscaledto[-1,1]or[0,1],dependingontheactivationfunctionusedf()=ActivationFunction=Tanh(),Sigmoid()oranydifferential-ablefunctionW=Currentneuronsinput

2015-07-22 17:15:52

leetcode--twoSum

#include<iostream>#include<unordered_map>#include<vector>std::vector<int>twoSum(std::vector<int>&numbers,inttarget){std::unordered_map<int,int>mymap;std::vector<int>result;for(

2015-07-15 20:27:28

Fast HOG源码注释

DPM中使用的HOG特征提取方法,和原始的HOG不太一样,比原来的要快一些,检测效果也好一些。下边的代码是从作者的目标检测中抽出的,详情见这里。虽然已经比原始HOG快了不少,但仍有一些优化空间,比如代码中存在一些不必要的乘法,多余的计算等。//fasthog源码注释,求出的特征和原始的特征不太一样//参考论文“Objectdetectionwithdiscriminat

2015-07-10 15:03:12

高斯分布补充知识

PRML第二章啃到高斯分布的时候就开始不知所云了,看了这篇BlogPRMLChapter2.3TheGaussianDistribution之后,觉得讲的很清晰,可惜作者没有写完,于是转过去看了“MethodsofMultivariateAnalysis”的第三章。这里是对这些基础知识点的一个记录,用来日后复习。单变量和双变量单变量的均值和方差变量y的n个观察量y 1 ,y 2 ,

2015-07-08 18:50:01

马氏距离的几张截图

看了马氏距离的原理,再来看这几张图,豁然开朗!【声明】原文来自这里,至于更早的原文找不到了这几张图太形象了,只好收藏了。来自:http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/46962168201021932741868/注释:这个式子和多元高斯分布有神马关系??? 哈哈哈中间乘以一个样本协方差矩阵的逆矩阵就是为了转换坐标系,

2015-07-08 16:57:07

atan2反正切快速近似算法

“`Cfloatatan2(floaty,floatx);CComputesthearctangentofy/xusingthesignsofargumentstodeterminethecorrectquadrant.结果的取值范围是[-PI,PI]快速近似版本:”’C

2015-06-29 12:50:13

Windows7硬盘安装Ubuntu14.04引导后黑屏解决方案

黑屏问题折腾了快一个星期了,昨天终于搞定。这里做一个备忘,也希望能帮到有同样问题的朋友。按照网上easyBCD硬盘安装Ubuntu的方法配置完毕后每次都在这个画面之后黑屏网上找了很多办法,有的说是UEFI的问题,关了UEFI不行;有的说是N卡不兼容,禁用了显卡还不行(后来想了一下,这样做没有道理)。昨天晚上终于醒悟了,二者同时做,不过不是禁用显卡,而是启动的时候告诉内核不要加载显卡,具体操作如下

2015-06-18 09:29:22

《GPU高性能编程CUDA实战》

看了CUDA大概有10多天了,这里对学习内容做一个总结,主要参考的是《GPU高性能编程CUDA实战》这本书。CUDA架构是有英伟达(NVIDIA)提出的,因此只能在配备英伟达显卡的电脑上使用,具体哪些型号的显卡支持CUDA,支持那一代的CUDA可以参考CUDA支持显卡列表。我是在windows下使用CUDA,只要从官网下好toolkit安装好就可了,不需要过多的配置。如果是在linux

2015-06-14 22:59:50

VS2010中OpenCV 显示汉字

1,从FreeType官方下载FreeType库,我这里下载的是FreeType2.552,进入\freetype-2.5.5\builds\windows\vc2010打开freetype.sln工程3,进入View>PropertyManager,如下图所示NOTE:这里共有12种编译方式,需要编译那个版本根据自己工程的具体情况选择,我这里就以32位的debu

2015-05-14 12:55:55

2D图像中点的旋转

点可以看做以原点为起点的向量,而向量是用其在X轴Y轴的投影来表示,如图所示:向量p可以表示为(x0,y0)用公式表示就是内积如果要让向量绕原点逆时针旋转θ如上图所示换一种思路考虑,把坐标轴以原点为中心顺时针旋转,在这种情况下就是让坐标轴顺时针旋转θ为了方便我们,坐标轴用单位

2015-05-12 22:43:10

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    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!