摘要: 最近打算总结一下这部分东西,先记录留个脚印。 阅读全文
posted @ 2015-02-03 11:06 deeplearner_allen 阅读(765) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 因为想把样本筛选一下,所以简单的分类器先跑了一下,没想到跑完分类器在对样本筛选时的时间大大超过了样本进分类器的时间,这个显然不能达到我要的节省时间目的。于是分析了一下matlab中各个环节的时间成本,一看吓一跳,循环中对矩阵操作,尤其是对矩阵中很多行置空的操作直接让时间爆掉。可是反过来一想,我其实想... 阅读全文
posted @ 2015-01-14 15:28 deeplearner_allen 阅读(380) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 看到Max Welling教授主页上有不少学习notes,收藏一下吧,其最近出版了一本书呢还,还没看过。http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.htmlStatistical Estimation[ps]- bayesian est... 阅读全文
posted @ 2015-01-12 09:06 deeplearner_allen 阅读(357) 评论(0) 推荐(0)
摘要: paper:Scalable, High-Quality Object DetectionILSVRC14上,detection刷到55.7%的MAP,google插入的地方,别人倍感压力啊。总体结果,其实我觉得很好的地方是,时间短,效果也很不错呢。就只用multibox就能达到50.7%的MAP,... 阅读全文
posted @ 2014-12-26 08:53 deeplearner_allen 阅读(665) 评论(1) 推荐(0)
摘要: fromJohn Platt, Deputy Managing Director and Distinguished Scientist at Microsoft Researchhttp://blogs.technet.com/b/machinelearning/archive/2014/12/1... 阅读全文
posted @ 2014-12-26 08:43 deeplearner_allen 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 王珏老师去世,其实虽然不是他的学生,但是对其带学生做科研的态度非常敬佩,悼念,希望他一路走好。之前在读书时,曾经请教过王珏老师,请他就我的现状给个建议,需要读那几本书。王老师当时给的建议是,我至少要读三本书,ESL,PRML,CV(凸优化)。由于本人是CV出身的,理论基础看得太少,因此王老师给了关于... 阅读全文
posted @ 2014-12-04 08:10 deeplearner_allen 阅读(508) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一直没怎么思考过人脸应用上cnn是怎么回事,也曾经想当然过。这两天看些文章,才明白思路。在人脸verification上,cnn起到的是一个特征提取作用,通过cnn提取得到features,基于这些features,再用joint bayesian 或者pca等进行verification等。 阅读全文
posted @ 2014-12-03 08:58 deeplearner_allen 阅读(831) 评论(0) 推荐(0)
摘要: string substr (size_t pos = 0, size_t len = npos) const;第一个是位置,第二个是长度,就是从哪里开始截取长度为len的字符串。 阅读全文
posted @ 2014-11-25 16:13 deeplearner_allen 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
摘要: caffe中activation function的形式,直接决定了其训练速度以及SGD的求解。在caffe中,不同的activation function对应的sgd的方式是不同的,因此,在配置文件中指定activation layer的type,目前caffe中用的最多的是relu的activa... 阅读全文
posted @ 2014-11-18 09:55 deeplearner_allen 阅读(3740) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 1. Oxford,vgg组,主要是building方面的数据。http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/index.html2. Caltech256,各种各样的小东西,http://www.vision.caltech.edu/Image_... 阅读全文
posted @ 2014-11-17 09:50 deeplearner_allen 阅读(539) 评论(0) 推荐(0)