摘要: Andreas Geiger(KITTI数据集创建者)在2017年的综述文章 "Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State of the Art" 进行了很好的总结。 图像分类 物体检测 图像分割 深度估 阅读全文
posted @ 2018-04-03 13:34 yky 阅读(907) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 比赛设置:1000类图像分类问题,训练数据集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布)。2012,2013,2014均采用了该数据集。评价标准采用top-5错误率,即对一张图像预测5个类别,只要有一个和人工标注类别相同就算对,否则算错。 比分排行榜 持续更新中,欢迎评论告知最新结果 阅读全文
posted @ 2015-02-11 15:27 yky 阅读(12013) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Google, Andrew Ng这两个超强关键词合作搞出的东西很是值得关注啊,目前还为报道太多的技术细节。大体方法是用16000台机器建了目前最大的神经网络,然后输如一千万Youtube上与cat相关的图片,训练神经网络的参数,进行猫的识别。学猫的模型只是个例子,这个模型应该推广到其他学习任务。这个应该是这个模型检测出的猫,基本都是猫脸,也有不少误检。通过模型挖掘大数据中的共性模式。 阅读全文
posted @ 2012-06-27 11:21 yky 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2012-05-25 14:39 yky 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2012-03-22 18:35 yky 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ASCII CharacterURL-encodingspace%20!%21"%22#%23$%24%%25&%26'%27(%28)%29*%2A+%2B,%2C-%2D.%2E/%2F0%301%312%323%334%345%356%367%378%389%39:%3A;%3B<%3C=%3D>%3E?%3F@%40A%41B%42C%43D%44E%45F%46G%47H%48I%49J%4AK%4BL%4CM%4DN%4EO%4FP%50Q%51R%52S%53T%54U%55V%56W%57X%58Y%59Z%5A[%5B\%5C]%5D^% 阅读全文
posted @ 2012-02-24 13:33 yky 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关于金钱 有了钱 你可以买楼 但不可以买到一个家 有了钱 你可以买钟表 但不可以买到时间 有了钱你可以买一张床但不可以买到充足的睡眠 有了钱 你可以买书 但不可以买到知识 有了钱 你可以买到医疗服务 但不可以买到健康 有了钱 你可以买到地位 但不可以买到尊重 有了钱 你可以买到血液 但不可以买到生命 有了钱 你可以买性 但不可以买到爱 阅读全文
posted @ 2012-01-28 18:41 yky 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2011-12-24 20:36 yky 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Problems with tables and figuresThe links created by hyperref point to the label created within the float environment, which, as previously described, must always be set after the caption. Since the caption is usually below a figure or table, the figure or table itself will not be visible upon clic. 阅读全文
posted @ 2011-10-27 16:25 yky 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2008年9月以来一直从事图像内容理解相关的研究工作,为不同的研究课题自己也创建了几个数据集,然而自己收集数据本身就是一个体力活,而且需要大量的人工标注,而且已有方法在新数据集上的性能需要自己测试。所以一直想在Pascal VOC这个标准的数据集上做实验,可以仅关注算法本身。从2008年9月正式在Pascal VOC2007上跑通了一个用Global feature加SVM的实验,建了一个用了一年多的Excel表格。待总结 阅读全文
posted @ 2011-10-24 13:40 yky 阅读(1486) 评论(0) 推荐(0) 编辑