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caffe 编译 环境 Ubuntu16.04 CUDA10 cuDNN gcc 5.4 g++ 5.4 大前提！！ 在服务器上面装，但是没有sudo权限，所以依赖的包都只能装在自己用户下的conda环境里 按理来说这个要求应该不少吧。。但是搜出来一大堆博客都是要sudo权限，动不动就卸载、升级。。 阅读全文
posted @ 2019-09-26 23:42
lunaY
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Visual Odometry: Part II - Matching, Robustness, and Applications paper notes https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/71030/1/Fraundorfer_Scaramuzza_Visual_ 阅读全文
posted @ 2019-09-21 22:47
lunaY
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高翔的RGBD-SLAM笔记 RGBD相机的特点： 使用RGBD相机中的深度这一维信息，以及相机的针孔成像模型，相机的内参，可以将二维点恢复成三维() 前端VO： 二维的RGB图像则用于视觉里程计Visual Odometry，以连续两帧为例： 对两帧图像做特征点匹配（先分别提取特征，然后计算描述子 阅读全文
posted @ 2019-09-21 22:27
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metrics 评价方法 针对谁进行评价？ 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价（二分类） 在多分类问题中，评价方法是逐个类计算的，不是所有类一起算！是只针对一个类算，每个类别有自己的指标值！ 也就是对每个类别，预测结果Positive\Negative 和真实结果的差距 阅读全文
posted @ 2019-09-21 22:09
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What is detection? detection的任务就是classification+localization cs231n 课程截图 从左到右：语义分割semantic segmentation，图片分类classification，目标检测detection，实例分割instance 阅读全文
posted @ 2019-09-21 21:53
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training Neural Network 一般以mini-batch的形式训练，类似于cs231n中assignment的格式 简单举个例子， for epoch in range(epochs): #每个周期训练一遍所有数据 for iteration in range(iterations 阅读全文
posted @ 2019-06-05 17:05
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Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation，是神经网络中的重要算法，主要思想是： 计算网络的输出与期望输出之间的误差 将误差从网络的输出层回传，沿着网络逐层传递，传递的是损失值相对当前层里参数的梯度 当每一层都接收到该层的参数梯度 阅读全文
posted @ 2019-06-05 16:45
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线性分类器的基本模型： f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失：\(L_i = \sum_{j \n 阅读全文
posted @ 2019-06-05 16:36
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DNN Deep Neural Network == feed-forward-network == multilayer perceptron(MLP) input → 一系列全连接层 → output CNN 【注意】 深度学习中的卷积操作和信号处理里面的不一样，信号处理或是数学课本上说的卷积， 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:47
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参考自 https://www.jianshu.com/p/c793a279f698 OSI七层模型 (自底向上解释) 物理层 定义 规定了网络的一些电气特性 作用是负责传送0和1的电信号 常用协议 线路、无线电、光纤，网卡使用MAC地址 数据链路层 定义 单纯的0和1没有意义，需要规定解读方式：多 阅读全文
posted @ 2019-06-03 17:28
lunaY
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