08 2016 档案

论文笔记《Hand Gesture Recognition with 3D Convolutional Neural Networks》
摘要：一、概述 Nvidia提出的一种基于3DCNN的动态手势识别的方法，主要亮点是提出了一个novel的data augmentation的方法，以及LRN和HRn两个CNN网络结合的方式。 3D的CNN主要是使用了三维的卷积核去处理视频序列，是视频分析中常用的方法之一。 这里是可以识别手语这种动态连续 阅读全文
posted @ 2016-08-25 17:33 亦轩Dhc 阅读(4111) 评论(1) 推荐(0)
论文笔记《Deep Hand: How to Train a CNN on 1 Million Hand Images When Your Data Is Continuous and Weakly Labelled》
摘要：一、概述 这个是最近的核心工作了，基本上都是靠着这篇paper的model过日子了啊.. 论文主要讲的是hand gesture recognition，实际上是用googlenet做的一个classification的工作，他的工作也就是在googlenet上做了fine-tuning，那么论文的 阅读全文
posted @ 2016-08-24 19:47 亦轩Dhc 阅读(1099) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记《Tracking Using Dynamic Programming for Appearance-Based Sign Language Recognition》
摘要：一、概述 这是我在做手势识别的时候，在解决手势画面提取的时候看的一篇paper，这里关键是使用了动态规划来作为跟踪算法，效果是可以比拟cameshift和kf的，但在occlusion,gaps或者离线tracking的时候做的很好。 二、算法步骤 step1：对于时间的t的frame如X_t的每个 阅读全文
posted @ 2016-08-24 14:00 亦轩Dhc 阅读(712) 评论(0) 推荐(0)
笔记：CS231n+assignment2（作业二）（三）
摘要：终于来到了最终的大BOSS，卷积神经网络~ 这里我想还是主要关注代码的实现，具体的CNN的知识点想以后在好好写一写，CNN的代码关键就是要加上卷积层和池话层. 一、卷积层 卷积层的前向传播还是比较容易的，我们主要关注的是反向传播，看下图就知道了： 和http://www.cnblogs.com/to 阅读全文
posted @ 2016-08-14 13:58 亦轩Dhc 阅读(5585) 评论(0) 推荐(0)
笔记：CS231n+assignment2（作业二）（二）
摘要：一、参数更新策略 1.SGD 也就是随机梯度下降，最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是： x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一 阅读全文
posted @ 2016-08-14 13:00 亦轩Dhc 阅读(5177) 评论(3) 推荐(1)
笔记：CS231n+assignment2（作业二）（一）
摘要：第二个作业难度很高，但做（抄）完之后收获还是很大的.... 一、Fully-Connected Neural Nets 首先是对之前的神经网络的程序进行重构，目的是可以构建任意大小的全连接的neural network，这里用模块化的思想构建整个代码，具体思路如下： 在上面的思想指导下，要求实现下面 阅读全文
posted @ 2016-08-12 15:28 亦轩Dhc 阅读(14796) 评论(2) 推荐(0)
使用caffe测试自己的图片
摘要：第一种方法是测试批量图片，使用caffe.bin即可，首先要做的是把你的jpg图片转换为LMDB的格式，如何转换呢？用/build/tools/convert_image --resize_width 227 --resize_height 227 图片所在的目录 class.txt LMDB文件生 阅读全文
posted @ 2016-08-11 15:57 亦轩Dhc 阅读(4386) 评论(0) 推荐(0)
笔记：CS231n+assignment1（作业一）
摘要：CS231n的课后作业非常的好，这里记录一下自己对作业一些笔记。 一、第一个是KNN的代码，这里的trick是计算距离的三种方法，核心的话还是python和machine learning中非常实用的向量化操作，可以大大的提高计算速度。 二、softmax 同样是需要完成naive和vector的两 阅读全文
posted @ 2016-08-09 19:17 亦轩Dhc 阅读(38381) 评论(12) 推荐(1)