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原创 LARS回归算法的几何意义

LARS算法的几何意义 1 LARS算法简介 Efron于2004年发表在Annals of Statistics的文章LEAST ANGLE REGRESSION中提出LARS算法，其核心思想是提出一种新的solution path(求解路径)，即在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的，直到找出新的比当前残差相

2014-11-09 18:25:59 9056

原创机器学习综述——机器学习理论基础与发展脉络

机器学习研究mailuo 摘要本文主要参考中科院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室王珏研究员《关于机器学习的讨论》，讨论机器学习的描述，理论基础，发展历史以及研究现状。关键字:机器学习，科学依据，发展脉络 0引言 20世纪90年代初，当时的美国副总统提出了一个重要的计划——国家信息基本设施计划(NationalInformation Infrastruct

2014-11-04 23:29:50 14230

原创 3.5 YOLO9000: Better,Faster,Stronger（YOLO9000：更好，更快，更强）

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文YOLO9000: Better,Faster,Stro

2017-07-30 20:39:24 1462 1

原创 3.4 无proposal检测方法(3): SSD: Single Shot MultiBox Detector

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: SSD: Single Shot MultiBox Dete

2017-07-30 20:37:45 1238

原创 3.3 无proposal检测方法(2): G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文G-CNN: an Iterative Grid Bas

2017-07-30 20:36:44 1114

原创 3.2 无proposal检测方法(1): You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文You Only Look Once: Unified,

2017-07-30 20:33:20 896

原创 3.1 无proposal，基于回归的检测算法概述

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。无proposal，基于回归的检测算法概述。本系列将介绍开创性工作YOLO与后续改进，以及G-CNN，SSD，YOLO V2等工作。转载请注明文章出处: 无proposal，基于回

2017-07-30 20:29:18 1012

原创多尺度R-CNN论文笔记(6): Feature Pyramid Networks for Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文多尺度R-CNN论文笔记(6): Feature Pyr

2017-06-30 17:23:23 1189

原创多尺度R-CNN论文笔记(5): A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文A Unified Multi-scale Deep C

2017-06-30 17:20:58 1310

原创多尺度R-CNN论文笔记(4): PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文PVANET: Deep but Lightweight

2017-06-30 17:19:17 1642

原创多尺度R-CNN论文笔记(3): HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文HyperNet: Towards Accurate R

2017-05-31 21:52:30 2347 1

原创多尺度R-CNN(2): Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural

CNN高层特征具有丰富的语义信息，低层特征具有较高空间分辨率，研究如何融合不同层之间的特征，是物体检测领域热门的方向。近期很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。早融合: 先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器。这类方法也被称为skip connection。这

2017-05-31 21:50:31 5407 2

原创多尺度R-CNN论文笔记(1): A MultiPath Network for Object Detection

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文 A MultiPath Network for Obj

2017-05-31 21:43:41 1683

原创基于R-CNN的多尺度改进方法概述

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: http://blog.youkuaiyun.com/solomon1558

2017-05-31 21:41:20 3304

原创 Region based detection方法的应用: Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection?

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文 Is Faster R-CNN Doing Well f

2017-05-31 21:38:10 1095

摘要：本文融合了Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite和Vision meets Robotics: The KITTI Dataset两篇论文的内容，主要介绍KITTI数据集概述，数据采集平台，数据集详细描述，评价准则以及具体使用案例。本文对KITTI数据集提供一个较为详细全面的介绍，重点关注利用K

2017-04-14 16:02:30 270325 25

原创 R-CNN系列阅读笔记(5): R-FCN

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文R-FCN: Object Detection via R

2017-01-01 00:04:03 1258

原创 R-CNN系列阅读笔记(4): Fsater R-CNN

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文Spatial Pyramid Pooling in Dee

2016-12-31 23:59:32 988

原创 R-CNN系列阅读笔记(3): Fast R-CNN

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论论文Fast R-CNN阅读笔记。未完待续

2016-12-31 23:57:59 824

原创 R-CNN系列阅读笔记(2): SPP-Net

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文Spatial Pyramid Pooling in Dee

2016-12-31 23:55:58 963

原创 R-CNN系列阅读笔记(1): R-CNN

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文 Rich feature hierarchies for

2016-12-31 23:53:51 1544

原创 R-CNN系列object detection方法概述

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 1.1 R-CNN系列object detection方法概述R

2016-12-31 23:51:09 1705

原创物体检测系列博客写作计划

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。本系列博客从研究方法角度分为（a）以RCNN为代表的region based object detection方法；（b）以YOLO，SSD为代表的无proposal的回归检测方法。并且每种研

2016-12-31 23:38:13 1218 1

原创 Caffe学习系列——工具篇：神经网络模型结构可视化

在Caffe中，目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法：使用Netscope在线可视化使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具　　Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具，网址: 　　http://ethere

2016-11-13 10:40:26 13741 1

原创 Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具—— compute_image_mean 计算图像均值.1. 图像预处理——零均值化　　数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种：简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位

2016-11-07 20:21:48 11695 1

转载 SSD:Single Shot MultiBox Detector 论文笔记

【前言】目前博主在研究Object Detection问题，目前主要学习SSD的论文并训练自己的模型。这篇博文系转载，虽然自己也做了笔记，但是这篇blog关于SSD的细节方面整理的更好，转载以供学习参考。转载自博主chenxp2311 .http://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52563573 之前一直想总结下SSD，奈何时

2016-11-07 16:55:39 7503

转载计算机视觉/图像处理领域相关研究机构梳理

整理/转载的计算机视觉/图像处理领域网站、博客。博主删除了一些参考价值低的链接，此外一些链接已经失效，我正在勘正。（1）googleResearch； http://research.google.com/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；http://support.pa.msu.edu/index.php?page=home （3）MIT博士后Douglas L

2016-11-06 16:31:40 5672

原创 C++ 遍历目录/文件

【前言】使用C++进行指定目录下的文件夹/文件遍历不如pyhton等脚本语言便利，本文将博主日常使用的C++目录便利程序公布出来，并提供了一个小的例程讲解用法。该程序递归遍历给定目录下的所有子目录和文件，最终返回文件的绝对路径名。配合通配符filespec使用，可以返回保存有指定格式文件绝对路径string的vector容器。1. CBrowseDir类定义class CBrowseDir

2016-11-06 10:46:38 4186

原创 ENVI软件使用与样本采集

博主目前研究可见光遥感图像的物体检测问题，需要在Google Earth 20级地图上制作数据集。本文主要介绍遥感图像处理平台ENVI以及基于ENVI的样本采集方法。1.ENVI简介　　ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品，

2016-11-06 09:18:36 20760

原创类间样本数量不平衡对分类模型性能的影响问题

这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问题描述　　固定正样本（飞机）2000个，改变负样本（背景）的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负样本数量的增多，类间数据量不均衡的情况更为显著。　　测试时，分别随机选取4096张飞机、背景样本（不出现在训

2016-10-31 22:29:08 17689

原创 python字符串格式化

【前言】本文主要介绍python中的字符串格式化，通过基本概念，使用方法及例子学习python字符串格式化的两种主要形式：字符串格式化表达以及字符串格式化方法调用。# 0. python字符串格式化　　字符串格式化允许在一个单个的步骤中对一个字符串执行多个特定类型的替换，特别是给用户提示的时候，格式化非常方便。如今的python中的字符串格式化可以以两种形式实现：字符串格式化表达式基

2016-10-31 21:41:16 2591

原创远程控制连接（RFP协议）登陆错误及解决方案

前言: 博主在使用Ubuntu自带的Remote Desktop Client 远程登陆服务器时（RDP协议），遇到了login failed错误。这篇文章记录错误及其解决方案。#1. VNC 与RDP 　　我们可以通过VNC(Virtual Network Computing)和远程桌面协议（Remote Desktop Protocol）来连接到远程的计算机上，但是两者是有一定的区别的。

2016-10-31 19:05:05 2546

原创 Matlab 2015/2016 在Ubuntu15.04及以上系统启动奔溃的问题

简介：本文主要介绍Matlab2015/2016在Ubuntu15.04及以上版本启动启动过程的奔溃（crash）问题及解决方法，主要参考了MathWorks官网的Bug Report 。1. 问题描述在Ubuntu15.04及更新系统中安装了Matlab 2016a，成功激活后启动，遇到了启动奔溃（crash）问题，截图如下： MATLAB crash file:/home/wjq/m

2016-10-02 22:29:18 5373 1

原创生成式对抗网络GAN研究进展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有： Goo

2016-09-18 13:54:32 41740

原创生成式对抗网络GAN研究进展（四）——Laplacian Pyramid of Adversarial Networks，LAPGAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有： [1] Good

2016-09-17 13:35:34 10222

转载 google glog介绍与使用

【前言】本文简介了glog及其使用方法，转载自轻典的文章glog 。一、安装配置1、简介　　google 出的一个C++轻量级日志库，支持以下功能：◆ 参数设置，以命令行参数的方式设置标志参数来控制日志记录行为；◆ 严重性分级，根据日志严重性分级记录日志；◆ 可有条件地记录日志信息；◆ 条件中止程序。丰富的条件判定宏，可预设程序终止条件；◆ 异常信号处理。

2016-09-16 22:59:19 10783

原创生成式对抗网络GAN研究进展（三）——条件GAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有： [1] Good

2016-09-16 17:30:09 33669 3

原创生成式对抗网络GAN研究进展（二）——原始GAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。涉及的论文有： [1] Goodfe

2016-09-15 12:43:07 41079

原创生成式对抗网络GAN研究进展（一）

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。涉及的论文有： [1] Goodfe

2016-09-14 13:16:15 51274 1

原创深度学习与生成式模型

Main points 阐述生成式模型的求解目标（联合分布），应用方式（判别、生成分布的样本）。阐释深度学习与生成式模型的关系；调研深度学习在生成式模型方面的发展，分类阐述（求解方法）；相较于传统生成式模型，深度生成式模型的特点、优势； Outline： 1. 生成式模型的定义[wiki]（joint probability distribut

2016-09-12 12:49:07 16343

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