<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[devil_08的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; devil_08]]></copyright><item><title><![CDATA[【OTB使用介绍三（补充）】如何将自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以ECO为例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80177672</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80177672</guid><author>devil_08</author><pubDate>Thu, 03 May 2018 11:38:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里对OTB使用介绍三进行一个补充介绍，以目前效果最好的跟踪算法ECO为例，将ECO加入OTB的比较中。这里仅仅是一个简单的自己的理解，ECO具体调用还没有深入了解。有问题可以指正，欢迎交流。

首先当然是下载ECO的matlab源代码，作者已经在GitHub上开源。地址：https://github.com/martin-danelljan/ECO

下载的时候可以看看作者写在GitHub上的一...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OTB使用介绍二】对Visual Tracker Benchmark v1.0源码进行介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80066272</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80066272</guid><author>devil_08</author><pubDate>Tue, 24 Apr 2018 16:13:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[在【OTB使用介绍一】中，简单的讲解了如何运行OTB，这次主要详细介绍OTB的一些设置以及得到的结果图。

在OTB的量化评价指标中，有OPE、TRE、SRE三种，可由perfPlot.m得到。 
视频图像的可视化bounding boxes是由drawResultBB.m得到

而main主要作用是跑跟踪算法的代码，并将运行跟踪算法返回的结果存放在result文件夹下。具体在哪个文件夹下，通过下...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OTB使用介绍三】如何将自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以KCF为例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80065820</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80065820</guid><author>devil_08</author><pubDate>Tue, 24 Apr 2018 15:51:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[在【OTB使用介绍二】中，简单的讲解了OTB的三个m文件，这次主要讲解如何将自己算法加入到OTB中

原OTB并没有包含KCF，所以这里以KCF为例子，介绍如何将自己的算法加入到OTB中， 
KCF的源码可以去http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/下载 
 
点击matlab code 即可下载matlab版本的KCF。

下载完毕后，解压缩文件，并...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OTB使用介绍一】tracker_benchmark_v1.0小白使用配置OTB100]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80002404</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80002404</guid><author>devil_08</author><pubDate>Thu, 19 Apr 2018 11:26:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[tracker_benchmark_v1.0的配置教程，尽量写的详细些，从下载到配置完成可以使用

先说明tracker_benchmark_v1.0就是OTB（object tracking benchmark）一个版本，吴毅老师发的论文有两篇，第二篇是第一篇的扩展，将视频测试序列从原来的50个扩充到现在的100个。 
· Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB实现循环提取二维数组的列向量]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/79130700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/79130700</guid><author>devil_08</author><pubDate>Mon, 22 Jan 2018 16:39:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[在MATLAB实现循环提取二维数组的列向量

a=zeros(11,12);
for i = 1:11
    eval(['b',num2str(n),'=',' a(:,n)',';']);
end]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【C++】面试算法题C++实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/79063390</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/79063390</guid><author>devil_08</author><pubDate>Mon, 15 Jan 2018 13:21:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目一（数组中查找） 
在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。class Solution {
public:
bool Find(int target, vector<vector<int> > array) {
    if (array.empty())return]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python编程】    汉诺塔的递归实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78909313</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78909313</guid><author>devil_08</author><pubDate>Wed, 27 Dec 2017 10:22:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python实现汉诺塔def hannoi(n,x,y,z):
    if n == 1:
        print(x, '-->', z)
    eles:
        hannoi(n-1,x,z,y)     #将前n-1个盘子从x移动到z上
        print(x, '-->', z)    #将最底层的最后一个盘子从x移动到z上
        hannoi(n-1,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[类的构造函数和析构函数的调用顺序（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78528240</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78528240</guid><author>devil_08</author><pubDate>Tue, 14 Nov 2017 10:55:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[先贴一段代码：#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;
class Class1
{
public:
    Class1() :_index(0)
    {
        cout << "Create" << endl;
    }
    Class1(int index) :_index(index)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python容器之元组、集合使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78432559</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78432559</guid><author>devil_08</author><pubDate>Fri, 03 Nov 2017 10:38:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[**
元组
** 
元组和列表有很多相似的地方，最大的区别在于不可变，此外，如果初始化只包含一个元素的tuple，和初始化只包含一个元素的列表语法不一样，因为语法必须明确，所以必须在元素后加上逗号。另外，直接用逗号分隔多个元素赋值默认是tuple，这在函数有多个返回值的时候很好用。 
 a = (1,2) 
 b = tuple([‘3’,4])                     #也可以从列]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu16.04 执行sudo apt-get update出现E: Sub-process returned an error code错误]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78431491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78431491</guid><author>devil_08</author><pubDate>Fri, 03 Nov 2017 09:16:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu 16.04出现：Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success ‘if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli refresh > /dev/null; fi’Reading package]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 的容器之列表使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78418593</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78418593</guid><author>devil_08</author><pubDate>Wed, 01 Nov 2017 20:58:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过下面的例子来了解用法
#后面的内容是输出&解释
a = [1 , 2 , 3 , 4 ]
b = [1]
c = [1]
d = b
e = [1,"hello  world!",c, False]
print(id(b),id(c))                  #(194100040L,   194100552L)
print(id(b),id(d))        ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中 with    as  用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78283425</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78283425</guid><author>devil_08</author><pubDate>Thu, 19 Oct 2017 12:43:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个语法是用来代替传统的try...finally语法的。 
with EXPRESSION [ as VARIABLE] WITH-BLOCK 
基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法，一个__exit__()方法。

紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的__enter__()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2017年 计算机辅助设计与图形学大会 CAD&CG]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78269556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78269556</guid><author>devil_08</author><pubDate>Wed, 18 Oct 2017 09:52:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[贴一张大会的日程


时间很紧凑，报告一个接着一个，第一次在大会上宣读论文对自己是一个新尝试。回顾三天的报告，感觉走马观花一般，有深刻印象的就只有童欣博士的报告，下图是他对于问题的一些思考
       将三维可视化的一些东西整合为一个这样的圆，通过圆的旋转组合来联想出一些新的东西。右边是他的组合联想。贴一张清楚点的圆图
圆的左边是现实世界，右边是虚拟世界。
感觉这样的组合能给人一些启]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[caffe中网络结构的可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78189184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/78189184</guid><author>devil_08</author><pubDate>Tue, 10 Oct 2017 09:47:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验工具是 ubuntu系统下的caffe
可视化方法很多，一种是用caffe自带的draw_net.py 来实现网络结构的可视化。具体实现如下>> python  /caffe/python/draw_net.py  train.prototxt  net.png  用python命令执行draw_net.py   实现train.prototxt 的网络结构 并保存在net.png 中，ne]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB的images用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77973400</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77973400</guid><author>devil_08</author><pubDate>Thu, 14 Sep 2017 09:00:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色，并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色
imagesc(x,y,A) x,y决定坐标范围，x,y应是两个二维向量，即x=[x1 x2],y=[y1 y2],matlab会在[x1,x2]*[y1,,y2]的范围内染色。 如果x或y超过两维，则坐标范围为[x(1),x(end)]*[y(1),y(end)]
 
 
 
matla]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux的CD命令汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77932464</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77932464</guid><author>devil_08</author><pubDate>Mon, 11 Sep 2017 13:59:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[cd命令用来切换工作目录至dirname。 其中dirName表示法可为绝对路径或相对路径。若目录名称省略，则变换至使用者的home directory(也就是刚login时所在的目录)。另外，~也表示为home directory的意思，.则是表示目前所在的目录，..则表示目前目录位置的上一层目录。



语法
cd(选项) (参数)

 选项

-p 如果要切换到的目标目录是]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB简单实现图片的标注，手工完成ground truth的注释标注]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77929946</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77929946</guid><author>devil_08</author><pubDate>Mon, 11 Sep 2017 09:52:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为对MATLAB语法不太熟悉，所以只是简单实现了三次ginput的取坐标点，以后熟练了再改进


%对图片上某个点进行标注
clear all
close all
clc
set(gcf,'color','white')
A=imread('1.png');
B=imshow(A);


[x,y] = ginput;
C=[x,y];
hold on
plot(x,y,'o');
%]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中py.zeros 用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77929797</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77929797</guid><author>devil_08</author><pubDate>Mon, 11 Sep 2017 09:38:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[用法：zeros(shape, dtype=float, order='C')

返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；

参数：shape:形状

            dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64

            dtype类型：t ,位域,如t4代表4位

                              ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2015年到2017年 国家自然基金有关深度学习和计算机视觉的部分项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77493955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/77493955</guid><author>devil_08</author><pubDate>Wed, 23 Aug 2017 08:10:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[以下是文字版本 方便查找





项目名称
项目负责人
依托单位


视觉数据描述自动生成的关键技术研究
徐常胜
中国科学院自动化研究所


面向机器人视觉的深度学习与拟人记忆机制特征提取融合方法研究
赵晓光
中国科学院自动化研究所


基于深度学习与迁移学习的图像自动语义标注方法研究
赵鹏
安徽大学


基于时空特征深度学习的无约束场景视觉目]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[win10 + vs2013 +caffe 简易CPUonly安装步骤]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/75402038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/75402038</guid><author>devil_08</author><pubDate>Wed, 19 Jul 2017 16:12:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[准备工作
1. caffe-master 压缩包
2.vs2013 安装好


开始
第一步 
解压缩caffe-master到你指定的文件夹，如图所示是解压后caffe-master文件夹中的内容



进入Windows文件夹找到下图中的CommonSettings.props.example
复制粘贴这个文件后，去除后缀.example后保存。



用VS2]]></description><category></category></item></channel></rss>