2017 年 8月随笔档案 - wishchin

摘要：原文链接：何恺明团队提出 Focal Loss，目标检测精度高达39.1AP，打破现有记录呀加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络，arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作：“Foc... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 22:26 wishchin 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：前言：一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络。原文：（Caffe）LSTM层分析入门篇：理解LSTM网络 LSTM的官方简介： http://deeplearning.net/t... 阅读全文

posted @ 2017-08-21 14:12 wishchin 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：为AI做注解： AI已经出第三版，大的框架没有改变，DNN也没有引入AI这本书。第四版网络版应流出，不知道最终定版如何！强化学习的方法有大幅度更新，但从策略系统更新范畴看来，没有什么实质的改变，只是规模的变更。在一个算法工... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:41 wishchin 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：OpenCVKmeans算法默认使用了Kmeans++选取种子点参考：OpenCv中Kmeans算法实现和使用//效果：根据半径聚类，并不一定能得到好的结果。float CBlotGlint::ClusterByR( ){ //根据半径大小聚类，找出合适的类别个数和... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:28 wishchin 阅读(509) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：三维场景中物体检测也可以使用特征点方法+词包方法的通用框架。其中BOW方法是无差别的，特征点方法与二维图像不同的是点云的数据格式问题，一般表示为对点云曲面进行特征提取。可以使用基于八叉树的方法进行特征点提取，也可以使用深度Map图的方法或有序点云... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:21 wishchin 阅读(410) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：有兴趣查看原文：YOLO详解人眼能够快速的检测和识别视野内的物体，基于Maar的视觉理论，视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点，然后综合这些信息完成整体描述，人眼逆向工程最相像的是DPM模型。目标的检... 阅读全文

posted @ 2017-08-19 23:02 wishchin 阅读(649) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：前言：原文链接：基于CNN的目标检测发展过程文章有大量修改，如有不适，请移步原文. 参考文章：图像的全局特征--用于目标检测目标的检测和定... 阅读全文

posted @ 2017-08-15 10:28 wishchin 阅读(440) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：对单个相机进行标定，一般使用标定法：相机标定-解决多点透视问题。对空间中多点进行采样，得到相机的外参矩阵。如果想得到更准确的相机外参，建议在空间的不同位置，进行多次空间采样，进行分批次的相机标定，得到视野各处的相机外参。这是静... 阅读全文

posted @ 2017-08-02 19:35 wishchin 阅读(891) 评论(0) 推荐(1) 编辑

08 2017 档案