随笔分类 - reading papers
摘要：2016ICLR最佳论文 Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Codin 主要针对神经网络模型巨大，在嵌入式机器中比较难运行的问题。 abs
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摘要：更多讨论，参考知乎：https://www.zhihu.com/question/57403701
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 学习论文[1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Networks 知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。 Visualization
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摘要：这篇论文主要讲了CNN的很多技巧，参考这位博主的笔记：http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43202399 https://blog.acolyer.org/2016/04/20/imagenet-classification-with-
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摘要：卷积网络 卷积网络用三种结构来确保移位、尺度和旋转不变：局部感知野、权值共享和时间或空间降采样。典型的leNet-5如下图所示： C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连，这个5*5的区域被称为感知野。特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置。其他特征图使用不同的权值（卷积枋），因 此可以得到
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摘要：首先看看get_features函数。 首先判断是hog特征还是gray，分两种情况。 如果是hog特征，调用fhog函数，返回x，并将矩阵x的第三维最后一个组数据删除（好奇fhog函数http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/index.html）。
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摘要：关于这个算法，已经有网友写出笔记。 这位网友用画图的方式总结出了算法的各个流程，并总结了源码中的各个类：http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/47953357#plain 这篇博文分析了聚类算法：http://blog.csdn.n
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摘要：2015年的一篇论文，可参考：http://blog.csdn.net/carrierlxksuper/article/details/46461245。 另参考：http://www.skyoung.org/kcf-tracking-method/ 其中提到了redge regression（岭回
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摘要：这位博主总结的实在太好了，从原理到论文到代码，连论文都不用看：论文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8118360 代码部分：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/82101...
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/40411877有博主翻译了这篇论文：http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/45790415Factors that affect...
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摘要：这是在百度文库里看到的：http://wenku.baidu.com/link?url=E_m_ERgoqpq8n16iuHki0HYdY7uknjBRmQmlpec45KMDv4S6NybGTPW7tUvkzgXZDY5Ydee0mdXTJLFmtwtnLgs-oTuews4ua2iwdXo7ik...
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摘要：http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/html/Liu_Real-Time_Part-Based_Visual_2015_CVPR_paper.html
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摘要：涉及两篇论文：Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 和Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 可参考这位博主笔记：http://...
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摘要：参考：http://www.52ml.net/16296.html 这个算法的优点就在于，它首先一步就能找到聚类中心，然后划分类别。而其他算法需要反复迭代才能找到中心聚类。 就是不知道代码该怎么写。。。。。。。
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摘要：参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法，基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域，搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度...
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摘要：视频跟踪：基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪 基于对比度分析的目标跟踪：主要利用目标和背景的对比度差异实现目标的检测与跟踪。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪# 形心跟踪和质心 跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪"但在空中背景下的目标跟踪...
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