2018年3月20日
机器学习——决策树
摘要： 1.基本流程 决策树一般包括一个根节点、若干个内部节点和若干个叶子节点；叶子节点对应于决策结果，其他每个节点则对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。 决策树的基本流程： 输入：训练集 2、划分选择 我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能 阅读全文
posted @ 2018-03-20 23:26 stay_heart 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[转]图像处理——HOG特征
摘要： 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient， HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 主要思想：在一幅图像中，局部目标的表象和形状（appearance an 阅读全文
posted @ 2018-03-20 22:15 stay_heart 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[ResNet]:Deep Residual Learning for Image Recognition
摘要： 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition (Submitted on 10 Dec 2015) 1.摘要 越深的网络模型越难以训练。作者提出了深度残差学习网络框架来缓解网络的训 阅读全文
posted @ 2018-03-20 11:45 stay_heart 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年3月19日
[MobileNet]:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
摘要： 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861 (Submitted on 17 Apr 2017) MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications ca 阅读全文
posted @ 2018-03-19 22:59 stay_heart 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年3月13日
[转]图像处理：Haar特征提取的理解
摘要： 转自：http://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79344529 1、Haar特征 最早的Haar特征由PapageorgiouC.等提出（《A general framework for object detection》），后来PaulViola和 阅读全文
posted @ 2018-03-13 14:29 stay_heart 阅读(452) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[Linux]不易记住的命令
摘要： 查看某个文件夹中所有子文件夹的大小 查看某个文件夹下文件个数 查看某个文件夹下文件夹个数 统计文件夹下文件的个数，包括子文件夹里的 说明： （1）ls -lR：输出该目录下文件信息(R代表子目录注意这里的文件，不同于一般的文件，可能是目录、链接、设备文件等) （2）grep "^-"：这里将长列表输 阅读全文
posted @ 2018-03-13 13:59 stay_heart 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Caffe：绘制loss曲线图
摘要： 当我们设计好网络结构后，在神经网络训练的过程中，迭代输出的log信息中，一般包括：迭代次数、训练损失代价、测试损失代价、测试精度等。本文提供一段示例，简单讲述如何绘制训练曲线（training curve）。 首先看一段训练的log输出，网络结构参数忽略，直接跳到训练迭代阶段： 绘制训练曲线本质是对 阅读全文
posted @ 2018-03-13 00:17 stay_heart 阅读(611) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年3月10日
FDDB测试使用（生成ROC曲线）
摘要： 参考：http://blog.csdn.net/u012072066/article/details/78287979 一、过程 1、如果需要使用外部数据集进行算法性能评测，如FDDB，首先需要下载FDDB数据集（包括图像文件和标注文件）以及生成ROC的代码。 2、make编译evaluation代 阅读全文
posted @ 2018-03-10 15:50 stay_heart 阅读(961) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年3月4日
[转]caffe学习 训练日志输出
摘要： eg：./build/tools/caffe train --solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt 2>&1| tee yourpath/caffe.log 1. tee的意思就是命令行信息重定向的命令 2. 2>&1的意思是错误 阅读全文
posted @ 2018-03-04 16:04 stay_heart 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
[转]Caffe学习 自定义创建新的Layer层
摘要： Caffe源码中已经帮我们封装好了各种各样的layer，但是有时候现有的layer不能满足设计的网络要求，这个时候需要自己定义一个新的layer，本文参考https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Development，进行简单讲解，具体方式如下： 一、创建.hpp文件 阅读全文
posted @ 2018-03-04 16:01 stay_heart 阅读(119) 评论(0) 推荐(0) 编辑