原创 神經網絡激勵函數綜合

  神經網絡的激勵函數用來將神經元的激活水平轉化爲輸出信號。畢竟函數的作用就是實現一種空間的轉化。在神經網絡中講輸出值壓縮到一個有限的範圍內。在這裏主要介紹 Relu函數及其變體,sigmod函數(S型函數),雙曲正切函數,雙極性S函數,

原创 淺談共軛梯度法的原理

       共軛梯度法作爲優化算法中常見算法,在很多基於梯度優化的機器學習算法中可以見到它的身影,比如在稀疏編碼(sparsenet)中。本文主要參考清華大學出版社,陳寶林編寫的最優化教材中對共軛梯度的介紹。        寫這個文章的

原创 Correlation filter and convolution filter

   昨天,在valse羣上聽 Dr Naiyan Wang將CNN做tracking,在結尾部分,作者提出可以用correlation filter代替convolution filter。我很curious 這個correlation

原创 批量梯度下降和隨機梯度下降matlab 實現

文章出處: 【Machine Learning實驗1】batch gradient descent(批量梯度下降) 和 stochastic gradient descent(隨機梯度下降) http://blog.csdn.net/p

原创 Struck Structured Output Tracking with Kernels閱讀筆記

今天講講struck,最近感覺tracking的model進步是日新月異,比如大牛Dr. Chao Ma,最近在他的homepage:https://sites.google.com/site/chaoma99/ 上傳了他的2014年CV

原创 Coupled Generative Adversarial Networks 閱讀筆記

首先安利一個blog,https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/ 這個blog寫的內容涵蓋計算機視覺與深度學習的很多方面,作者update的很快。 這篇文章(NIPS2016)是基於Generative A

原创 matlab 和 numpy 矩陣乘法異同

      最近在用python做一點東西,發現python下面的矩陣運算和matlab是不同的,雖然之前找到了一個關於MATLAB與python在數學運算方面指令的對照表,但是感覺還是不夠詳細。    對照表鏈接:http://www.

原创 Ubuntu 下matlab與 opencv混合編程

     一直想學習mex接口函數,可惜之前沒有用到過,於是沒特別在意。這次因爲跑別人的code,感覺還是搞出一個matlab wrapper,這樣會比較方便。但是這個涉及到mex混編以及調用opencv的問題。 於是乎,裏面涉及到很很多

原创 long term recurrent convolutional networks for visual recognition and description

這篇屬於很早就探索cnn+rnn解決high-level computer vision task的文章 Abstract 基於深度卷積網絡的模型已經在最近的圖像解釋任務中成爲主流,在這裏我們研究了是否recurrent model能夠有

原创 Mean-shift Blob Tracking through Scale Space 閱讀筆記

這篇文章主要解決的是visual tracking中mean-shift方法無法估計尺度變化的問題,作者採用Lindeberg的尺度空間理論 來解決這個問題。 其原理就是:基於可導的尺度空間濾波器的局部最大值來進行尺度選擇。 基於appe

原创 Visual Tracker Benchmark 教程

在visual tracking中,visual tracker benchmark 是爲了給不同的算法提供一個基準。這個基準從2013年提出,應該是目前最火的benchmark了。 原始論文鏈接: On

原创 visual tracking的scale 問題

最近在研究結合尺度空間理論解決visual tracking中尺度估計問題。 先貼出尺度空間的一個blog:點擊打開鏈接 然後是幾篇基於mean_shift 下的尺度的方法,雖然現在mean_shift已經沒有卵用。 Paper 1: M

原创 Visual Tracking with Online Multiple Instance Learning讀書筆記

MIL是一篇關於tracking中基於tracking-by-detection框架的文章,而且關注的是好的正樣本的問題。當然之前那篇裏面的struck也是關注這個問題。作者首先發現,利用當前幀的state獲得的正負樣本很容易混淆分類器本

原创 RCNN 安裝編譯與MATLAB2014下問題解決

RCNN 是利用DL做目標檢測的一個程序,現在有更快的faster-RCNN。 github地址:https://github.com/rbgirshick/rcnn caffe的安裝: 其實RCNN最難安裝部分就是caffe部分。所以我

原创 Opencv3.0.0 vs2012 win7配置

參考blog:http://demo.netfoucs.com/u013647382/article/details/42557479 完全按照這個博客就好了 安裝經驗1: 需要說明的是無論是64位的操作系統還是32 位的操作系統,在進行