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RSS订阅原创 resnet与densenet的区别
第一个公式是ResNet的。这里的l表示层，xl表示l层的输出，Hl表示一个非线性变换。所以对于ResNet而言，l层的输出是l-1层的输出加上对l-1层输出的非线性变换。第二个公式是DenseNet的。[x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做concatenation。concatenation是做通道的合并，就像Inception那样。而前面resn...
2018-12-06 15:49:54
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原创 深度学习（六）激活函数
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com一、sigmoid 把输入的连续实值“压缩”到0和1之间，Sigmoid激活函数给神经网络引进了概率的概念。它的导数是非零的，并且很容易计算（是其初始输出的函数）。然而，在分类任务中，sigmoid 正逐渐被...
2018-12-06 15:48:07
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原创 深度学习（四）cnn反向传播
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com cnn反向传播 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html1. 回顾DNN的反向传播算法 ...
2018-12-06 15:44:45
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原创 深度学习（四）cnn前向传播
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com总结：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6489633.html 下面详细说明 三个重点：1 输入层的前向传播；2 卷积层的前向传播；3 池化层的前...
2018-12-06 15:43:53
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原创 深度学习（七）梯度下降法
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。总结如下下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 ...
2018-12-06 15:41:47
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原创 深度学习（八）正则化Regularization
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com参考：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html1. The Problem of Overfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先...
2018-12-06 15:39:20
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原创 深度学习（九）dropout与Batch norm
一、Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature Detectors》如上图左，为没有Dropout的普通2层全连接结构，记为 r=a(Wv)，其中a为激活函数。如上图右，为在第2层全...
2018-12-06 15:36:14
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原创 深度学习（三）cnn原理与结构
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com以LeNet-5为例说明：输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片输出：分类结果，0~9之间的一个数因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个...
2018-12-06 15:34:33
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原创 深度学习（一）逻辑回归
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com一、逻辑回归逻辑回归（logistic regress）是一个二分类的问题，其输出y的值为0或1。用于解决监督学习问题的学习算法。logistic regress的目的就是使预测值与真实值之间的误差最小。损失函数...
2018-12-06 15:32:44
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原创 深度学习（二）卷积计算
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com目前，卷积的计算大多采用间接计算的方式，主要有以下三种实现方式：im2col + GEMM。 caffe等很多框架中都使用了这种计算方式，原因是将问题转化为矩阵乘法后可以方便的使用很多矩阵运算库（如MKL、ope...
2018-12-06 15:30:15
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转载 十大经典排序算法（附程序）
转自https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html0、算法概述0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的...
2018-12-05 11:53:50
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原创 Liberty_NotreDame_Yosemite数据集
该数据集应用于图像匹配 供下载网址：http://phototour.cs.washington.edu/patches/default.htm 或 http://matthewalunbrown.com/patchdata/patchdata.html 每个压缩文件夹中均包含若干个1024*1024（.bmp）的图像，每个图像又包含16*16个image_patch，每个imag...
2018-08-29 14:13:17
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原创 图像相似度
近来（2015-2017年），利用深度学习计算图像相似度（也可理解为图像匹配）的思想非常相似，皆源于Siamese Networks（经典老文献《Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network》）。目的就是比较两幅图片是否相似，或者说相似度是多少，因此构建的卷积神经网络模型的输入就是：两幅图片，然后网络的输出是一个相...
2018-08-29 14:11:56
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翻译 Dual-tree （快速计算核密度估计算法）
Dual-tree （快速计算核密度估计算法）介绍使用kd-tree实现空间划分： Kd-tree：k-dimensional树的简称，是一种分割k维数据空间的数据结构。对数据点在k维空间{二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x，y，z..)}中划分的一种数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索(如：范围搜索和最近邻搜索)。Kd-Tree的构建算法：（1）在K维数...
2018-08-29 14:07:10
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翻译 Crosstalk Cascades for Frame-Rate Pedestrian Detection 阅读笔记
Crosstalk Cascades for Frame-Rate Pedestrian Detection（目的：逐步减少输入检测框数量）1 介绍（说明已存在方法很慢，引出本文的算法。略。。。）检测速度取决于特征和分类器。文献【4】提供了一个快速多尺度特性的优化算法：在相邻位置构建两个级联；本文的串级联算法可以提高4~30倍的速度；Fig.1 每个棒子代表一个级联的评...
2018-08-29 14:03:32
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原创 表情识别实验
1.实验数据 实验数据采用Kaggle的一个表情分类比赛数据（https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data），该数据集包含三万多张人脸图片，每张图片被标注为“0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=H...
2018-08-29 13:55:11
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原创 DeepLearning历程梳理从LeNet至YOLO2
目录 目录一 LeNet-5二 AlexNet三 Network in Network四 VGGNet五 GoogLeNet六 ResNet七 R-CNN八 SPP-NET九 Fast-RCNN十 Faster-RCNN十一 YOLO v1十二 SDD十三 YOLO v2和YOLO 9000 附：所有的网络训练都涉及前向传播和反向...
2018-08-29 13:47:37
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翻译 Stixels estimation without depth map computation 阅读笔记
1介绍（1）使用立体影像快速检测深度图作为提高检测质量和速度的传统方法；减少检测窗口，可以提高速度；本文将实现不计算深度图估算stixel的方法；（2）Stixels场景一个特定的参数化世界的模型,强大的简化假设；假设地面局部平坦,所有对象被描述为“棍棒”垂直在地面上；每一个垂直的棍子相当于图中的一根柱子，称为 stixel （棒状像素）；（3）假设拍摄相机...
2018-08-29 12:04:30
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原创 Python2.7 mysql操作
Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。Python DB-API使用流程：引入 API 模块。 获取与数据库的连接。 执行SQL语句和存储过程。 关闭数据库连接。一、MySQLdb模块0 简介 MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口，它实现了 Python 数据库 API 规...
2018-08-29 11:58:28
2052
opencv3.4.2_contrib.rar
2020-03-05
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