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浅谈 Hellinger Distance 2016.05.24 最近在看 Hellinger Distance（海林格距离）， 平时看多了欧式距离，马氏距离等等，貌似介绍这个的材料不是很多，例如：维基百科上的一些，和 下列这个链接上的pdf材料：http://www.tcs.tifr.res.in 阅读全文
posted @ 2016-05-24 14:26
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论文笔记之：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013
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Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出 阅读全文
posted @ 2016-05-23 15:50
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MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本来都写到一半了，突然笔记本死机了，泪崩！好吧，重新写！本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结 阅读全文
posted @ 2016-05-21 17:53
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Compute Mean Value of Train and Test Dataset of Caltech-256 dataset in matlab code clc;imPath = '/home/wangxiao/Downloads/Link to caltech_256_dataset/ 阅读全文
posted @ 2016-05-13 10:00
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SoftmaxLayer and SoftmaxwithLossLayer 代码解读 Wang Xiao 先来看看 SoftmaxWithLoss 在prototext文件中的定义： 再看SoftmaxWithLossLayer的.cpp文件： 接下来是对输入数据进行 reshape 操作： 阅读全文
posted @ 2016-05-12 22:04
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1. caffe matlab 接口提供了提取ｆｅａｔｕｒｅ的脚本，但是由于中间要对这些图像进行ＲＧＢ > BGR 的变换，卧槽，灰度图没有三通道啊？怎么破？从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了，尼玛，坑啊。。。 如何解决这个问题 ？？ 我把灰度图给扔了，谢谢！ 2. If I use the 阅读全文
posted @ 2016-05-10 14:59
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posted @ 2016-05-09 17:27
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posted @ 2016-05-06 18:02
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posted @ 2016-05-05 23:34
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posted @ 2016-05-05 00:49
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posted @ 2016-05-04 23:12
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Tutorial: Triplet Loss Layer Design for CNN Xiao Wang 2016.05.02 Triplet Loss Layer could be a trick for further improving the accuracy of CNN. Today, 阅读全文
posted @ 2016-05-02 14:56
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posted @ 2016-05-02 00:29
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import random from urllib import urlopen import sys WORD_URL = "http://learncodethehardway.org/words.txt" WORDS = [] PHRASES = { "class ###(###):": "Make a class named ### that is-a ###.", "class ###... 阅读全文
posted @ 2016-05-01 17:54
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posted @ 2016-05-01 16:05
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class Song(object): def __init__(self, lyrics): self.lyrics = lyrics def sing_me_s_song(self): for line in self.lyrics: print line happy_bday = Song([ 阅读全文
posted @ 2016-04-27 20:26
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posted @ 2016-04-27 16:04
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摘要：
Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把，在Google Deep Mind的主页上，更是许多关于此的paper，基本都发在ICM 阅读全文
posted @ 2016-04-27 13:16
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摘要：
如何给图像添加矩形框？以及添加想要输入的文字 ？ 案例程序，如下所示： clc; close all; clear all;image = imread('/home/wangxiao/Pictures/image/gamersky_022origin_043_20147261368D.jpg'); 阅读全文
posted @ 2016-04-26 20:35
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posted @ 2016-04-25 17:45
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摘要：
Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx 阅读全文
posted @ 2016-04-25 13:27
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摘要：
Feature visualization from ipython notebook Wang Xiao 1. install anaconda2 from: https://www.continuum.io/downloads Note: download the version 2 not v 阅读全文
posted @ 2016-04-24 15:41
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1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码： 3. 结果展示： 阅读全文
posted @ 2016-04-23 20:05
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摘要：
How to change the AlexNet into FCNs ? FCNs is a network that only contain convolution layers and no fc layer at all. It's structure can be shown as th 阅读全文
posted @ 2016-04-22 15:44
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posted @ 2016-04-21 16:17
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摘要：
Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades Jifeng Dai Kaiming He Jian Sun 本文的出发点是做Instance-aware Semantic Segmentation，但是为了做 阅读全文
posted @ 2016-04-20 18:42
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摘要：
Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务（即：行人属性和场景属性）和行人检测相结合，以语义信息协助进行行人检测。先来看一下大致的检测结果（TA-CNN为本文检测结果）： 可以看出，由于 阅读全文
posted @ 2016-04-20 14:29
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。。。 阅读全文
posted @ 2016-04-15 16:53
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I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solver.cpp:247] Solving AlexNetI0415 15:03:37.603559 27 阅读全文
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posted @ 2016-04-13 21:08
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Ubuntu + Deep Learning (Caffe, PyTorch) 配置参考文献 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit pip install gpustat watch --color -n1 gpustat -cpu [Note]: the RTX 阅读全文
posted @ 2016-04-13 10:11
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then, a link needed : 阅读全文
posted @ 2016-04-13 09:27
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posted @ 2016-04-08 13:45
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NVCC src/caffe/solvers/adam_solver.cuIn file included from /usr/local/cuda/include/cuda_runtime.h:76:0, from <command-line>:0:/usr/local/cuda/include/ 阅读全文
posted @ 2016-04-06 23:18
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摘要：
如何给caffe添加新的layer ? 初学caffe难免会遇到这个问题，网上搜来一段看似经典的话， 但是问题来了，貌似新版的caffe并没有上面提到的vision_layer： 阅读全文
posted @ 2016-04-06 21:20
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