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不多说，直接上干货！ Object Detection发展介绍 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类， 阅读全文
posted @ 2017-06-09 18:09
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不多说，直接上干货！ 基于R-CNN的物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchie 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:58
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不多说，直接上干货！ 本文一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。 • RCNN RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑， 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:53
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不多说，直接上干货！ AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学习的火热几乎如出一辙 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:31
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不多说，直接上干货！ 卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:28
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不多说，直接上干货！ 笔者花了很长时间才装完，主要是cuda安装和opencv安装比较费劲，cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统，opencv 也是尝试了很久才解决，这里建议用2.4.9版本。其实如果没用GPU的话不需要安装cuda，不过为了后续兼容性的考虑，系统强烈建议64 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:20
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不多说，直接上干货！ 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:18
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不多说，直接上干货！ 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 阅读全文
posted @ 2017-06-09 17:16
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不多说，直接上干货！ PCA-SIFT算法在描述子构建上作了创新，主要是 将统计学中的主成分分析(PCA)应用于对描述子向量的降维，以提高匹配效率 。 PCA 的原理是：一般有效信号的方差大，噪声的方差小；通过PCA可以降维滤除噪声，保留信号。 1、算法分析 PCA-SIFT与标准SIFT有相同的亚 阅读全文
posted @ 2017-06-09 16:30
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1、通俗解释版 这个问题可以回答得很简单：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。 首先看什么是学习（learning）？一个成语就可概括：举一反三。此处以高考为例，高考的题目在上考场前我们未必做过，但在高中三年 阅读全文
posted @ 2017-06-09 15:18
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