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翻译 YOLO9000

原文地址：https://github.com/edificewang/DeepLearningPaper/blob/master/YOLO9000.pdf

2017-09-22 10:24:09 2855

原创 ros-melodic ubuntu安装和测试

ROS入门教程-安装并配置ROS环境（melodic版本）ROS入门教程-安装并配置ROS环境（melodic版本）说明本教程详细描述了ROS的安装与环境配置 此为　Ubuntu18.04 + melodic安装说明官方安装ROS说明http://wiki.ros.org/Installation/Ubuntu?distro=melodicubuntu18.04版本ubu...

2020-04-23 09:50:03 530

翻译 Fast R-CNN

https://github.com/edificewang/DeepLearningPaper/blob/master/Fast%20R-CNNObject%20detection%20with%20Caffe.pdf本文提出了一种用于目标检测的基于快速区域的卷积网络方法（Fast R-CNN）。快速R-CNN建立在以前的工作上，以使用深卷积网络有效地分类对象提案。 与以前的工作相比，Fast R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度，同时提高检测精度。快速R-CNN训练比R-CNN快9倍的V

2017-09-29 17:40:53 527

翻译 You only look once：YOLO

原文地址：https://github.com/edificewang/DeepLearningPaper/blob/master/You%20Only%20Look%20Once.pdf我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工作使得分类器能够进行检测。相反，我们将目标检测看作成一个回归问题来实现空间的目标边界分离和类概率预测。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类概率。由于整个检测流水线是一个独立的网络，因此可以直接在端到端上进行检测优化。

2017-09-29 08:34:34 1773

翻译 SSD: Single Shot MultiBox Detector

https://github.com/edificewang/DeepLearningPaper/blob/master/SSD%20Single%20Shot%20MultiBox%20Detector.pdf我们提出一种使用单个深层神经网络检测图像中的对象的方法。我们的方法，称为SSD，将边界框的输出空间离散化为不同宽高比的一组默认框和每个特征图位置的缩放。在预测时间，网络为每个默认框中的每个对象类别的存在生成分数，并产生对框的调整以更好地匹配对象形状。此外，该网络将具有不同分辨率的多个特征图的预测结

2017-09-22 17:43:57 3958

翻译 Overfeat

原文路径：https://github.com/edificewang/DeepLearningPaper/blob/master/OverFeat.pdf我们提出了一个使用卷积网络进行分类，定位和检测的综合框架。我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法。 我们还通过学习预测物体边界，介绍一种新颖的深入学习方法来进行本地化。然后累积而不是抑制边界框以增加检测置信度。我们显示使用单个共享网络可以同时学习不同的任务。 该集成框架是ImageNet大型视觉识别挑战2013（ILSVRC20

2017-09-21 16:51:25 3635

原创 Ubuntu 16.04 CUDA8.0 Caffe搭建

Ubuntu16.04 LTS安装MATLAB 2014b环境：Ubuntu16.04 LTS 软件：MATLAB2014BMATLAB 2014B 下载地址（带Crack）： 链接: https://pan.baidu.com/s/1qYngXXi 密码:rfd21、直接解压 matlab_R2014b.iso到文件夹 matlab_R2014b/2、用crack中的

2017-07-19 17:34:56 754

原创 Adaboost +HOG/LBP/HAAR 训练问题

1.正负样本集的选取原则 答：按照各种国内外的资料显示，正负样本的选取比例大多定在1:10 、1:5、1:4左右。用户可以根据自身的实际情况选取设置样本比例。在训练过程中我们选取的numpos ：numneg 约等于1:4 主要考虑到训练时间和准确性。负样本的选取尽量保持在正样本出现的情况下，负样本的多样性。这样可以减少检测或者识别过程中误检率。2.maxweakcount 设置

2016-12-20 09:40:15 698

原创 c/c++ 头文件包含策略

头文件策略：1.本工程所需的自定义的头文件2.三方库文件3.标准头文件源文件策略：1.源文件所需对应的头文件2.当前工程所需自定义的头文件3.三方库文件4.标准头文件

2016-11-16 17:25:36 294

完美解决win10远程ubuntu18.08LTS.rar
利用win10 和vnc11 远程ubuntu18.04的桌面

2020-06-01

keras 中文文档，快速学习分享
keras 中文文档说明

2019-06-04

nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案
nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案nvidia linux驱动安装，界面重复登陆解决方案

2018-01-24

YOLOV2训练全过程详解
目录结构： 准备训练样本 修改源文件 构建用户的训练数据文件夹 训练 各种曲线的绘制 各种参数解析

2017-11-23

Fast r-cnn
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2017-09-29

Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature Learning
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2017-09-29

Active Convolution Learning the Shape of Convolution for Image Classification
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2017-09-29

Deep Image Matting
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2017-09-22

ippicv_windows_20151201.zip
ippicv_windows_20151201 下载失败，此资源共享给大家，因为下载资源可能和网络有关。ippicv_windows_20151201 下载失败，此资源共享给大家，因为下载资源可能和网络有关。ippicv_windows_20151201 下载失败，此资源共享给大家，因为下载资源可能和网络有关。

2017-09-13

win7下caffe配置方法
对win7+cuda7.5+adaboost+opencv310 完成对caffe深度学习网络的配置。方法实惠，其中包含了shell命令和bat批处理命令转换，对新手学习是一个很好的帮助，同时也是对自己通过一周的摸索结果给大家分享下~~

2016-05-07

opencv3.0 svm使用方法
给您的opencv3.1中使用svm提供简单的介绍和使用方法~~

2016-04-25

sift特征提取和匹配c源代码
可以使用的sift源码————分享下。

2014-04-08

fast特征提取算法C源码
很好的用纯c写的源码 大家可以参考下

2014-04-06

融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法
写的还不错的论文，希望对有需要的人可以有点帮助！

2014-04-03

mfc无损截图
好不容易整理出来的东西希望对大家有帮助！

2014-03-12

图片剪裁截图
很不错的图片剪裁和截图软件！很不错的，代码结构清晰，应该对你有帮助！

2014-01-20

vs2010助手破解版
vs2010 从此不用再为不能智能提示您输入的代码而烦恼了。有了助手不仅可以提高你编写代码的速度，还能够对代码的出错进行一定的勘正，有利于提高工作效率！

2013-12-23

一种基于模式匹配的目标点识别算法
模糊数学理论应用在p2p流的识别中，提出了一种基于模糊评判规则的p2p流识别算法fjrra

2013-12-13

OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。 分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1，否则输出为0。为 了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变 待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。

2013-12-13

vs2005免费助手
一款使用的vs2005 的助手开发工具，有了它你会发现编程也能如此的轻松随意。让你体验真正的面向对象开发的快感！

2012-09-24

can总线在移动机器人中的应用
介绍can 总线 如何在移动机器人中使用的方法和远离。

2012-09-21

空空如也

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