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RSS订阅转载 卷积神经网络CNN
自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此 博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在
2015-06-30 16:18:53
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转载 meanshift跟踪原理
[plain] view plaincopymeanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了
2015-05-14 15:14:08
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转载 Perzen窗概率密度估计
在数学上一个连续概率密度函数p(x)的需满足以下的条件：1、x在a和b之间的概率为:window概率密度估计" title="Parzen window概率密度估计" style="margin:0px; padding:0px; border:0px; list-style:none">2、对所有的x，p(x)非负3、p(x)的积分值为1win
2015-05-12 15:55:23
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转载 计算机视觉方向的一些顶级会议和期刊
计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCV，统称之为ICE。ICCV的全称是International Comference on Computer Vision，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。ICCV两年一次，与ECCV正好错开，是公认的三个会议中级别最高的。它的举办地方会在世界各地选，上次是在北京，下次在巴西，2
2015-03-18 15:24:05
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转载 深度学习（Deep Learning）
转载至：http://blog.youkuaiyun.com/xianlingmao/article/details/8478562深度学习（Deep Learning），又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法。一. 什么是Deep L
2015-03-12 13:33:39
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转载 OpenCV里IplImage数据结构中width和widthStep极易出错的问题
写了一个小程序，功能是将一幅图像的四周扩展若干像素，开始时的代码如下：#include #include void SpreadAround(IplImage* src,IplImage* dst,int N){ int w=src->width; int h=src->height; int wp=w+2*N; int hp
2015-01-20 12:34:59
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转载 常用的OpenCV函数速查
常用的OpenCV函数速查 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销
2015-01-06 15:55:28
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转载 【背景建模】codebook
导读《Learning OpenCV》一书当中介绍的第二种背景建模方法是codebook。直接通过书本来理解codebook算法有点困难，可以按照下面的顺序来理解codebook算法，首先看看百度百科上对这个算法的基本原理的阐述，我认为百度百科上的描述已经比较直观，但当中有很多细节的东西还需要看具体的代码，所以可以通过细读下面转载的代码来理解codebook算法，理解代码的过程需要有点
2015-01-06 10:32:14
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转载 一些目标检测、跟踪、识别标准测试视频集和图像数据库
一个网友收集的运动目标检测，阴影检测的标准测试视频http://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/6363390 很权威的change detection检测视频集，里面有将近20种主流算法在这个测试集上的运行结果和ROC,PRA曲线http://changedetection.net/ VIVID Tr
2015-01-05 14:48:35
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空空如也
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