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摘要: What? 对原图进行不同scale的resize操作得到包括原图在内的一系列不同大小的图片, 可组成图像的金字塔模型. 从塔顶到塔底, 从粗糙到精细. For What? 应对目标物体大小不确定的情况 节省计算资源. 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:52 宁静是一种习惯 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 定义 $A$为$n\times n$方阵. 若非零向量$p$与实数$x$满足: $$Ap = \lambda p$$ 则分别称$\lambda$与$p$分别为$A$的特征值, 及这个特征值对应的特征向量. 特征值可以由下式计算: $$(A \lambda I)p = 0$$ 这是一个 "齐次线性方程 阅读全文
posted @ 2016-12-01 10:10 宁静是一种习惯 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 定义 常数项为0的线性方程组. $$Ax = 0$$ (还不理解为什么这个叫齐次) 有非零解的充要条件 假设$x$是一个$n$维非零列向量:$x = (x_1, \dots, x_n)^T$, $A = ( a_1, \dots, a_n)$, 其中$a_i, i = 1, ..., n$是方阵$A 阅读全文
posted @ 2016-12-01 10:04 宁静是一种习惯 阅读(1178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 实现步骤 1. 先计算每一个像素点位置上x和y方向上的梯度. 这样在每一个像素点位置上得到一个二维向量, 计算它的方向和模长 2. 将图片分为一个个的cell, 如$8\times 8$. 计算它的HOG: cell内的每个像素都给它的梯度方向所在bin投票, 票的权重是梯度向量的模长. 3. 将c 阅读全文
posted @ 2016-11-30 21:48 宁静是一种习惯 阅读(507) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 训练神经网络时, 什么时候可以将参数全部初始化为0? 阅读全文
posted @ 2016-09-12 22:30 宁静是一种习惯 阅读(5468) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 狭义: 判别函数是输入向量$x=(x_1, x_2, \dots, x_m)^T$的各分量的线性函数: $$ f(x) = w_0 +x_1w_1 + x_2w_2 + \dots + x_m w_m $$ 它是输入空间$H$的一个超平面. 广义的线性判别函数: 与 "kernel methods" 阅读全文
posted @ 2016-07-03 21:42 宁静是一种习惯 阅读(585) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Parametric and non parametric methods. 区分参数化方向与非参数化方法的最快捷方式是, 参数化方法的参数数量是固定的, 不随着训练样本数量的变化而变化. 例如MLP, CNN, SVM等算法都是参数化方法. 而k近邻, decision tree等, 都是非参数化 阅读全文
posted @ 2016-07-03 00:22 宁静是一种习惯 阅读(3691) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (markdown是用jupypter notebook生成) mxnet为的提高IO效率, 不会直接读取图片文件, 而是先将图片列表和标签转换为RecordIO格式的二进制文件, 训练时就可以顺序读取数据, 大大提高了IO速率. 如何将图片列表与标签转换为RecordIO? mxnet直接提供了m 阅读全文
posted @ 2016-06-18 23:53 宁静是一种习惯 阅读(5614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mxnet的python接口包是(1)怎样import, (2)怎样与mxnet已有的cpp代码库衔接起来. 阅读全文
posted @ 2016-06-16 16:00 宁静是一种习惯 阅读(4894) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mxnet各个目录是干什么用的. 阅读全文
posted @ 2016-06-14 16:11 宁静是一种习惯 阅读(5088) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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