05 2016 档案
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摘要：Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models)，一种识别结构，该结构由两个特征提取器产生，两个输出是图像每一个位置的外积(outer product)，然
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摘要：The first time use Lua for programing Wang Xiao 1. 关于 lua 的变量类型: lua 变量的定义与matlab有点不同： local d , f = 5 ,10 --声明局部变量 d,f。 d , f = 5, 10; --声明全局变量 d,f。
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摘要：Recurrent Models of Visual Attention Google DeepMind 模拟人类看东西的方式，我们并非将目光放在整张图像上，尽管有时候会从总体上对目标进行把握，但是也是将目光按照某种次序（例如，从上倒下，从左到右等等）在图像上进行扫描，然后从一个区域转移到另一个区域
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摘要：解决ssh的"Write failed: Broken pipe"问题 问题场景 服务器环境：阿里云 Linux CentOS 主机 客户端：Mac OSX Terminal 问题现象 用 ssh 命令连接服务器之后，如果一段时间不操作，再次进入 Terminal 时会有一段时间没有响应，然后就出现
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论文笔记之：Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition
摘要：Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition Baidu Research 本文主要是将part描述利用起来，协助进行part定位，针对每一个定位好的par
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摘要：转载自：维基百科 蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科，自由的百科全书 蒙特卡洛方法（英语：Monte Carlo met
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摘要：Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition 细粒度的识别（Fine-grained recognition）的挑战
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摘要：Wide Residual Networks
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摘要：浅谈 Hellinger Distance 2016.05.24 最近在看 Hellinger Distance（海林格距离）， 平时看多了欧式距离，马氏距离等等，貌似介绍这个的材料不是很多，例如：维基百科上的一些，和 下列这个链接上的pdf材料：http://www.tcs.tifr.res.in
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论文笔记之：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013
摘要：Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出
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摘要：MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR 2015 本来都写到一半了，突然笔记本死机了，泪崩！好吧，重新写！本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结
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摘要：Compute Mean Value of Train and Test Dataset of Caltech-256 dataset in matlab code clc;imPath = '/home/wangxiao/Downloads/Link to caltech_256_dataset/
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摘要：SoftmaxLayer and SoftmaxwithLossLayer 代码解读 Wang Xiao 先来看看 SoftmaxWithLoss 在prototext文件中的定义： 再看SoftmaxWithLossLayer的.cpp文件： 接下来是对输入数据进行 reshape 操作：
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摘要：1. caffe matlab 接口提供了提取ｆｅａｔｕｒｅ的脚本，但是由于中间要对这些图像进行ＲＧＢ > BGR 的变换，卧槽，灰度图没有三通道啊？怎么破？从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了，尼玛，坑啊。。。 如何解决这个问题 ？？ 我把灰度图给扔了，谢谢！ 2. If I use the
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摘要：Tutorial: Triplet Loss Layer Design for CNN Xiao Wang 2016.05.02 Triplet Loss Layer could be a trick for further improving the accuracy of CNN. Today,
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摘要：import random from urllib import urlopen import sys WORD_URL = "http://learncodethehardway.org/words.txt" WORDS = [] PHRASES = { "class ###(###):": "Make a class named ### that is-a ###.", "class ###...
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