2018年2月2日
OTB(visual tracker benchmark) 的基础环境配置
OTB是我们tracking领域常常用到的一个评估数据集，常用的有OTB50（2013年）和OTB100（2015年），下面就来演示一下如何让一个tracker(通常是一个文件夹的形式)在下载下来之后能成功运行于OTB-2013的平台上。 原料：1、matlab（有时候会涉及到matconvnet的 Read More
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2017年5月5日
UFLDL讲义二十一：池化
本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
posted @ 2017-05-05 16:21 eraserNut Views(225) Comments(0) Diggs(0)
UFLDL讲义二十：卷积特征提取
本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十九：线性解码器
本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十八：微调多层自编码算法
本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十七：栈式自编码算法
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十六：深度网络概览
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十五：从自我学习到深层网络
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十四：自我学习
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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UFLDL讲义十三：softmax归回
注：本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php Read More
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