240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • 圖解卡爾曼濾波及匹配算法進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤

    多目標(biāo)跟蹤可以分為兩個(gè)子任務(wù): 1.預(yù)測(cè)狀態(tài)在卡爾曼濾波算法中愈涩,當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)由上一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)和當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)共同決定。 2.關(guān)聯(lián)匹...

  • SSD 檢測(cè)算法(encode/decode過(guò)程)

    在訓(xùn)練過(guò)程中,groundtruth 的坐標(biāo)形式是(y1,x1,y2,x2),而網(wǎng)絡(luò)輸出的坐標(biāo)形式是(dx,dy,dw,dh),兩者之間的表示形...

  • SSD 檢測(cè)算法(實(shí)現(xiàn)過(guò)程梳理)

    訓(xùn)練過(guò)程 1.數(shù)據(jù): (1)image/labels/bboxes(每張圖至少有一個(gè)檢測(cè)目標(biāo),有幾個(gè)檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)幾個(gè) label 和 bbox ...

  • Resize,w 360,h 240
    最小的L2損失

    小張用某種儀器獲得了一組觀測(cè)值A(chǔ),A長(zhǎng)度為n遭商,A中每一個(gè)數(shù)都是0-255之間的整數(shù)。但是觀測(cè)值A(chǔ)存在一定的誤差捅伤,現(xiàn)在小張想求得最可能的真實(shí)值B劫流,...

  • celebA 數(shù)據(jù)集上的多標(biāo)簽分類

    實(shí)驗(yàn)步驟:1.獲得數(shù)據(jù):實(shí)驗(yàn)只用了1000個(gè)數(shù)據(jù),另外在celebA數(shù)據(jù)集上多加了兩個(gè)標(biāo)簽(有無(wú)左耳/右耳)2.生成訓(xùn)練和測(cè)試用的 tfreco...

  • TFRecord 統(tǒng)一輸入數(shù)據(jù)格式和組合數(shù)據(jù)

    TF 提供了一種統(tǒng)一輸入數(shù)據(jù)的格式—— TFRecord ~它有兩個(gè)特別好的優(yōu)點(diǎn):1.可以將一個(gè)樣本的所有信息統(tǒng)一起來(lái)存儲(chǔ)丛忆,這些信息可以是不同的...

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    《Network in network》理解

    論文連接這是一篇2014年發(fā)的論文祠汇,時(shí)間比較早,不過(guò)創(chuàng)新點(diǎn)比較有意義熄诡,它對(duì)傳統(tǒng)的CNN+FC結(jié)構(gòu)的分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行兩方面的改進(jìn):1.提出 MLP c...

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    利用CNN判斷CelebA數(shù)據(jù)集中人臉是否戴眼鏡

    感謝Cloudox_按照大神的教程跑了一遍程序可很,興奮 ~按捺住激動(dòng)的心情總結(jié)一下,哈哈哈凰浮。 主要流程:1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 3. 訓(xùn)練和...

  • 全卷積網(wǎng)絡(luò)《Fully convolution networks for semantic segmentation》

    論文鏈接 卷積網(wǎng)絡(luò) 能夠自動(dòng)的學(xué)習(xí)圖像的不同特征我抠,較淺層(感受野小)學(xué)習(xí)到圖像的局部區(qū)域特征袜茧;較深層(感受野大)學(xué)習(xí)到圖像的抽象特征(對(duì)大小/位...

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