AnddyWang

My notes on pycaffe learningdata of network introductionnet.blobs['conv'].data[batch_nums] means all batch data.net.blobs['conv'].data[0]  means the first batch.net.blobs['conv'].dat

Face Recognition- 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs，我们的API提供了面部识别，面部检测，眼睛定位，鼻子定位，嘴巴定位，和性别分类。如果您有任何疑问，只需发一封邮件到s@lambdal.com。Face (Detection) -  计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前，我

近期，微软发布了一款有趣的应用 ——“微软我们”（TwinsOrNot.net），只需任意上传两张人物照片，就可以知道他们长的有多像，比如，测试你是否和某个明星长得很像，或者夫妻/男女朋友是不是有夫妻相等。与前一阵风靡全球的How-Old.net相似，它们都很巧妙地将人脸识别与社交网络中的人际交往结合在一起，虽然不能做到百分之百精确，但高科技加诙谐的人际交往和传播效果，可以说是人脸识别技术和社交网

该文章来自Theano官网，http://deeplearning.net/software/theano/install.htmlEasy Installation of an Optimized Theano on Current UbuntuFor NVIDIA Jetson TX1 embedded platform:sudo apt-get install p

Caffe源码中添加新层 详细教程

随着深度学习快速发展的浪潮，许多有兴趣的工作者都转入了这个有着很好前景的研究中。工欲善其事，必先利其器。Caffe是一个很不错的深度学习框架，但它的安装步骤比较繁琐，将许多新手拒之门外，于是我就写了这篇博客，主要是我之前安装Caffe也是费了很多时间，由零基础慢慢学习，很羡慕那些有师兄师姐可以帮助的人。。。下面开始正式安装教程：（持续更新中。。。2016-1-9）该教程主要包括以下几方面的

一，光照问题光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。如何克服光照的影响？二，姿态问题与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。哭，笑，愤怒、仰头、低头

个人认为下面这篇博文非常适合初学或者学的很浅的朋友。 转自 https://blog.youkuaiyun.com/roslei/article/details/61912618http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29经常接触LSTM，GRU,RNN这些模型，对于LSTM的印象只是知道它用来解决梯度消失梯度爆炸问题，对于长距离的句子的学习效果不好的问题，而且大概知道里面是加了...

一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Union）。图1  IoU定义Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更...

TensorFlow中函数conv2d主要实现了输入张量与设定卷积核的卷积操作，其函数形式如下：tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], nam...

作者提到目标检测，就不得不RBG大神，该大神在读博士的时候就因为dpm获得过pascal voc 的终身成就奖。博士后期间更是不断发力，RCNN和Fast-RCNN，Faster-Rcnn就是他的典型作品。前言讲起faster-rcnn，就不得不讲讲r-cnn，和fast-rcnn的原理，不过这个今天不是我们讲的内容，我们就稍微简略的讲一下，具体的去看他们的论文 r-vnn：链接: https:/...

在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强，数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等.但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪音.　　对于常用的图像的数据增强的实现，如下：# -*- coding:utf-8 -...

转载出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候，如果不超出边缘，3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点，只能得到26x26的结果 而可以越过边界的情况下，就可以让3x3的中心到达边界的像素点...

一、SWT识别：yestinsong/Text-Detection( Text Detection System with MSER , SWT and Text Verification(fft and pca) )https://github.com/yestinsong/Text-Detectionaperrau/DetectText：Detect text with stroke w...

中文检测的数据集，目前最火的应该是清华的CTW，https://ctwdataset.github.io/但是它的数据集只存储在微云和google driver，微云空间受限不能完全保存，所以下载的时候很蛋疼。我这边就挑了一个相对较小的数据集——MSRA TD5000，这个数据集支持中英文的倾斜文本检测。详情参考MSRA的官方地址：http://www.iapr-tc11.org/med...

PIL.Image转换成OpenCV格式：import cv2from PIL import Imageimport numpyimage = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("OpenCV",img)...

http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tarhttp://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tarhttp://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2...

缺失libgthread-2.0.so.0ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directoryapt-get install libglib2.0-0缺失libSM.so.6ImportError: libSM.so.6: cannot open...