摘要：
Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page：http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Pape 阅读全文
摘要：
【计算机视觉领域】常用的 feature 提取方法，feature 提取工具包 利用 VL 工具包进行各种特征的提取： VL 工具包官网地址：http://www.vlfeat.org/index.html %% Extract Every kind of Features% the VL_tool 阅读全文
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Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016 Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接：http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code ： https://gi 阅读全文
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Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要：本文通过对抗过程，提出了一种新的框架来预测产生式模型，我们同时训练两个模型：一个产生式模型 G，该模型可以抓住数据分布；还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率．训练 G 的目的是让 D 阅读全文
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最近处理无标签图像，但是，有的图像下载下来后，有的是坏的，matlab imread 函数无法读取，而且会报错，然后自动终止程序的执行； 怎么破？ 用 try catch 机制来解决这个问题： path = "/home/wangxiao/imagefiles/" ; files = dir(pat 阅读全文
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Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Ad 阅读全文
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R2RT R2RT Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory netw 阅读全文
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如果将彩色图像和灰度图像一起放进 CNN 中去，会是什么结果？ 今天，坑爹的实验，我处理 SUN397 的时候，忘记去掉灰度图了，结果，利用微调后的 model 提取 feature，悲剧的发现，无论哪个图像，得到的 feature 都是一样的，卧槽，这不科学啊。。。 于是乎，就将其中的灰色图像扔掉 阅读全文
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3D CNN for Video Processing Updated on 2018-08-06 19:53:57 本文主要是总结下当前流行的处理 Video 信息的深度神经网络的处理方法． 参考文献： 1. 3D Convolutional Neural Networks for Human A 阅读全文
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DRL 教材 Chpater 11 策略梯度方法（Policy Gradient Methods） 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识，为了将其用于控制，我们学习 state-action pairs 的值，并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动 阅读全文
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[译] AlphaGo 的确是一个大事件 转自：http://www.jianshu.com/p/157a15de47df 字数3797 阅读696 评论0 喜欢4 作者：Michael Nielsen，源地址：https://www.quantamagazine.org/20160329-why- 阅读全文
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Matlab 进阶学习记录 Error: Invalid MEX-file '/media/wangxiao/Acer/dataset/LDES/utility/mexfiles/mpolar.mexa64': /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/glnxa64/../../s 阅读全文
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如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛 阅读全文
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VGG-19 和 VGG-16 的 prototxt文件 VGG-16:prototxt 地址：https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77#file-readme-mdcaffemodel 地址：http://www.robots.o 阅读全文
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ICML2016 TUTORIAL参会分享 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48 原创 2016-07-26 阿 阅读全文
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本文转自: http://www.cnblogs.com/newlist/p/3649388.html table.keys 返回指定表格中的所有键。 格式： keys = table.keys(表格对象)用法示例： local t = {a = 1, b = 2, c = 3}local keys 阅读全文
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处理SUN397 的代码，将其分为80% 训练数据以及20% 的测试数据 2016-07-27 1 %% Code for Process SUN397 Scene Classification 2 % Just the a part : 24 kinds and 6169 images total 3 % used for train a initial c... 阅读全文
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Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May 阅读全文
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</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点，为研究生们（应该是博客的多数读者吧）作一个提纲挈领的摘要。然后，我们再就各个小问题，讲讲经典的算法与分类。 1. 前言 在《SLAM for Dummy》 阅读全文
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</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 行人检测资源（上）综述文献 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还 阅读全文
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</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。 1：OpenCV学习笔记 作者：CSDN数量：55 阅读全文
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</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM” Last month’s International Confe 阅读全文
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</form> </form> ICCV 2015:21篇最火爆研究论文 ICCV 2015: Twenty one hottest research papers “Geometry vs Recognition” becomes ConvNet-for-X Computer Vision use 阅读全文
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Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May 阅读全文
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Reinforcement Learning for Profit July 17, 2016 Is RL being used in revenue generating systems today? Is RL being used in revenue generating systems t 阅读全文
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Summary on deep learning framework Torch7 2018-07-22 21:30:28 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: 1 -- We now have 5 steps left to do in training our first 阅读全文
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word2vec 前世今生 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），也是很多NLP任务的基 阅读全文
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强化学习之 免模型学习（model-free based learning） 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 部分节选自周志华老师的教材《机器学习》 由于现实世界当中，很难获得环境的转移概率，奖赏函数等等，甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模，则称为“免模型学习（model- 阅读全文
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Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定，有人提出很多改善的方法，这些方法有很多共同的 idea：一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的，然后就是， 阅读全文
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Introduction to Monte Carlo Tree Search （蒙特卡罗搜索树简介） 部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”。 论文链接：http://digitalcommons.morris.umn.edu/cgi 阅读全文
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Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015 这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了，第一篇是 DQN。好紧张！好兴奋！ 本文可谓是在世界上赚够了吸引力！ 围棋游戏被看做是 A 阅读全文
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Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前，首先要弄清楚两个概念：Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念， 阅读全文