2015年3月17日
摘要: 这是Xiaogang Wang和Xiaoou Tang组的一篇technical report,作者是优秀的学弟Ziwei Liu。通常人脸识别里面先要对人脸图像进行检测和对齐,然后在相应的地方提取特征,但是在自然场景中,由于背景混乱,人脸检测和对齐会受到影响,进而影响特征提取和最后的识别效果。这篇... 阅读全文
posted @ 2015-03-17 22:25 蓝色泡泡兔 阅读(3952) 评论(0) 推荐(1) 编辑
  2015年3月10日
摘要: under review as a conference paper at ICLR 2015.Motivation:本文提出来一种regularization的方法,叫做FaMe (Factored Mean training). The proposed FaMe model aims to a... 阅读全文
posted @ 2015-03-10 17:56 蓝色泡泡兔 阅读(644) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是2014年nips workshop的一篇paper。这个paper号称他们提出了invariant dropout,可以对inputs和activation units的additive shift transform(我理解的其实就是加additive noise)具有不变性。通常如果在每一... 阅读全文
posted @ 2015-03-10 15:32 蓝色泡泡兔 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年3月4日
摘要: 最近批量跑实验的时候,实验给了不同的设置,希望每一种设置的情况下,都能够保存实验结果图片和一些中间变量,并且不同的设置给不同的命名。举一个最简单的例子:for i = 1: 1: 9 ...... x(i) = 1; y = 2*x(i); figure(); plot(...); ..... 阅读全文
posted @ 2015-03-04 13:58 蓝色泡泡兔 阅读(1708) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年2月26日
摘要: 由于我的算法中的参数初始值是在一定范围内随机给的,老板说要多跑几次计算结果的均值和方差以减小随机性带来的影响,我跑了十遍发现结果怎么都一样,原来是rand出了问题。1. MATLAB中的rand产生的是0到1(不包括1)的随机数,rand函数生成的是伪随机数,是由种子递推出来的,相同的种子,生成相同... 阅读全文
posted @ 2015-02-26 12:14 蓝色泡泡兔 阅读(6718) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年1月30日
摘要: Source:http://www.openlab.co/forums/thread/413856/11. 机器学习作者: (美)Tom Mitchell出版社: 机械工业出版社评语 : 现在看来,这本书也许是过时了。但在那个年代,这是开天辟地的一本书。第一章就清楚定义了什么是ML:本质是在给定的搜... 阅读全文
posted @ 2015-01-30 22:58 蓝色泡泡兔 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2013年6月18日
摘要: 在网上看到一篇学习HEVC帧内预测的文章http://blog.csdn.net/hevc_cjl/article/details/8175721于是对应去看了一下文章中提到的相关文件的相关章节。以前没有学习过视频编码的东西,也没有接触过H.264,就直接来HEVC了,看得云里雾里不知道从何下手。_... 阅读全文
posted @ 2013-06-18 13:42 蓝色泡泡兔 阅读(1145) 评论(0) 推荐(0) 编辑