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RSS订阅原创 VS2019+opencv 4.1.0+contribute 4.1.0配置
1.下载opencv 4.1.0+contribute 4.1.0的源码2.新建一个文件夹opencv410，在该目录下新建文件夹source和build，把代码都解压放到一个source中。3. 打开cmake，配置好目录，然后点击configure，这个过程会等好久，然后会出现下图中的红色。在红色中找到蓝色框住的两项。在nonfree中勾选对号，在下面加上contribute/...
2020-03-11 15:08:36
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原创 ColMap在Ubuantu下的安装
ColMap安装推荐使用Ubuantu系统，尽量不用CentOS系统，安装编译比较繁琐。在参照官网安装时遇到一些问题，特此记录一下。一、安装依赖sudo apt-get install \ git \ cmake \ build-essential \ libboost-program-options-dev \ ...
2019-12-24 16:09:54
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原创 Robust continuous clustering
【Abstract】聚类是科学数据分析的基本步骤。它被广泛应用于科学领域。尽管经过了几十年的研究，现有的聚类算法在高维方面的有效性有限，并且常常需要针对不同的域和数据集调整参数。提出了一种跨领域的聚类算法，该算法具有较高的精度，可有效地扩展到高维、大数据集。该算法以鲁棒统计为基础，优化了平滑连续的目标，并解决了大量混合的聚类问题。目标的连续性也允许集群作为模块集成到端到端的特性学习管道中。我们...
2019-12-19 18:30:38
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原创 Self-supervised Multi-view Person Association and Its Applications
参考文章：http://203.187.160.133:9011/www.cs.cmu.edu/c3pr90ntc0td/~ILIM/projects/IM/Association4Tracking/files/Self_supervised_Multiview_Person_Association_and_Its_Applications.pdf【Abstract】由于频繁的遮挡、剧烈的...
2019-12-19 18:20:18
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原创 GAN生成式对抗网络总结
【1.介绍】 GAN网络可以看成是两个网络模型对抗，一个是生成网络模型G，一个是识别网络模型。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络，该模型的输入为一个随机的噪声z，通过这个噪声来生成相应的图片，该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络，它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x，x即可能来自于模型G所产生，也可能来自于真实的样本，D(x)表示x为真实样本的概率，输出为1表
2017-05-06 19:46:54
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原创 Going Deeper with Convolutions学习笔记
摘要本模型的主要特色是改进了对计算资源的利用，在同等计算负担下，增加了网络的深度和宽度。在ILSVRC14数据集上进行测试的，采用了22层深度网络。相关工作 对于像Imagenet大规模数据集，当前的趋势是增加神经网络的深度和宽度，使用dropout解决过拟合的问题。 Lin etal提出的Network-in-Network（M. Lin, Q. Chen,
2017-04-18 20:43:08
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原创 Caffe实战：LeNet模型训练测试MNIST数据集
MNIST转成lmdb格式首先下载minist数据文件。此处我放的路径为E:\installpacket\编程软件\caffe源码\caffe-master\caffe-master\examples\mnist\minist（注意：路径中中最好不要包含空格等字符，否则有可能会出现问题） 在该文件夹下建立bat文件。内容如下：set DATA=E:\installp
2017-04-05 23:30:56
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空空如也
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