徐烨超-优快云博客

原创 ECCV 2018

Deep Reinforcement Learning with Iterative Shift for Visual Tracking

2018-12-22 21:26:21 315

原创 CVPR 2018

[1] (CVPR 2018) Context-aware Deep Feature Compression for High-speed Visual Tracking

2018-12-22 21:25:40 240

原创 PCA algorithm原理及使用

PCA algorithm（Principal Components Analysis Algorithm）主成分分析算法适用于当样本中包含多个变量而变量之间强耦合时，将强耦合的变量综合成一个或几个变量，这样减少了样本的维度，以节约计算资源以及减少过拟合。1. 关于PCA algorithm这个PCA algorithm的原理就是用较少的变量来表示原来较多的变量，所以这些较少的变量里面蕴含

2017-09-11 20:15:47 1528

Floyd algorithm适用于求解图中所有节点间的最短距离和最短路径。同时它可以处理负权值的情况。上一篇博文中讲述了关于Dijkstra algorithm的单源最短路径的方法，那么其实要求得图中所有节点间的最短路径规划，假设节点数为n，可以进行n次单源最短路径规划，就可以得到一个图中所有节点间最短路径规划。也就是说一个floyd算法可以通过进行n次（n为节点个数）dijkstra算法得到。

2017-09-07 22:26:55 2218

原创 Dijkstra algorithm原理及使用

Dijkstra algorithm(迪杰斯特拉算法)是用来求单源最短路径的，确定哪个是源点之后，可以得到从源点到其余所有顶点之间的最短路径和最短距离（最短路径是指经过哪些结点，最短距离是指最短路径经过的距离）。它适用于非负权值的带权图。1. Dijkstra algorithm的原理原理有很多，网上一大堆，但是这个原理的解读和算法的步骤很多文章给的我感觉都不好。 Dij

2017-09-06 09:42:30 4701

原创 K-means algorithm原理及使用

K-means clustering algorithm，K-means聚类算法，它是无监督聚类的一种，可以用距离度量来将样本集分成K个类。1. 关于K-means algorithm 假如有如下的样本分布情况（左图），那么对这些样本进行聚类，我们人为做会怎么做（右图）。那么如果，样本的分布情况是这样的：人为怎么来进行聚类呢，或者出现样本中

2017-09-03 21:26:53 4328

原创我与插值萍水相逢续(3): 三线性插值(Trilinear Interpolation)原理及使用

三线性插值就是针对三维离散数据进行插值而言的。所以我们到这里可以发现，前几篇博文的“线性插值”、“双线性插值”和本博文的“三”线性插值“是针对数据的维度而言的，而不是插值方法而言的。到这里的插值方法都是基于线性插值的，即连接已知数据点之间的线是线性的，也就是次数是一次。对于线性插值这种方法的，还有二次多项式插值和三次多项式插值等，是属于多项式插值的。那么常见的”双三次插值“是什么意思？就是数据的维

2017-09-02 23:03:11 18038 4

原创我与插值萍水相逢续(2): 插值用于数据缩放存在的问题及解决方法

在上一篇博文的最后部分，讲到了文中的双线性插值用于数据缩放的算法存在缺陷，这一篇博文就好好地分析一下。1. 缺陷存在于缩放后的矩阵中的位置映射回原矩阵进行双线性插值时1.1. Matlab编程假如有一个矩阵P，维度是m*n，它要进行缩放的倍率是r，那么缩放以后的矩阵PI的维度是mi*ni，mi是m/r的向下取整数，ni是n/r的向下取整数。那么PI中的第一列的位置一开始是全零的

2017-09-01 14:57:06 914

原创我与插值萍水相逢续(1): 双线性插值(Bilinear Interpolation)原理及使用

上一篇博文说到我了解的插值有两个应用：一个是补偿数据的缺失，另一个是数据缩放。上一篇关于线性插值的文章中主要讲述了补偿数据缺失这一种应用，而这一篇关于双线性插值的文章，我准备用数据缩放来举例子。1.1.关于双线性插值关于双线性插值，我打算从维基百科中的一幅关于双线性插值原理的图讲起。在这幅图中，假设有四个已知的数据点，Q11(x1,y1)、Q21(x2,y1)、Q1

2017-08-31 19:42:57 2936

原创我与插值萍水相逢：线性插值(Linear Interpolation)原理及使用

各位博友们大家好，小弟遇到一些问题经常会去看大家的博客，所以也想加入大伙的阵营，每每看到一些好的东西，有些心得体会什么的也想与大伙分享。1.关于插值插值，它根据已知的数据序列（也可以理解为坐标中一连串离散的点），找到其中的规律；然后根据找到的这个规律，来对其中尚未有数据记录的点进行数值估计。基于这样一种功能，我目前知道的应用是：1）它可以对数据中的缺失进行合理的补偿

2017-08-31 13:09:33 12478

Xyc19930930的博客