Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

做项目的时候,发现这个Frame很好用,为了省空间.调用和修改方便,就将Frame封装到dll(动态链接库)里面,确实很好使. 效果图如下: 上图是临时测试用的,忘了将Frame的align设置成alClient,不过刚好可以看出来白色区域是从dll里加载的Frame,还调用了Frame的按钮单击事件. 下面是大概的建立流程: 1.File -> New -> Other -> Delphi Projects -> 新建一个Dll文件 2.然后继续 File -> New -…

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…

Hinton课程第11课 这部分的课程算是个知识背景,讲述RBM的来源吧,毕竟是按照hopfield--BM-RBM的路线过来的. 因为水平有限,都是直译,如果纠结某句话,肯定看不懂,所以这些课程只需要1.看ppt内容:2.通读下面的说明:3.自己进行理解即可.直译导致的就是感觉词不达意,而且对于水平有限的我来说,虽然直译让人看不懂,但是好歹不会因为添加自己的理解而形成误导. 这部分有个课外读物:http://www.scholarpedia.org/article/Boltzmann_mach…

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置…

读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标,然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器.而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本,目标的周围区域为负样本,当然越靠近目…

警告:此编译单元不包含在frame元数据中指定的factoryClass,无法加载配置的运行时共享库.要在没有运行时共享库的情况下进行编译,请将 -static-link-runtime-shared-libraries  选项设置为true, 或删除 -runtime-shared-libraries 选项. 通过修改FlashBuilder4\Adobe Flash Builder 4\sdks\4.0.0\frameworks  下的flex-config.xml,将 <static-li…

Winograd Convolution 推导 - 从1D到2D 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Winograd Convolution 推导 - 从1D到2D 1D Winograd 卷积 2D Winograd卷积 实操粉 理论粉 参考文献 1D Winograd 卷积 1D Winograd算法已经有很多文章讨论了,讨论得都比较清楚,这里就不再赘述,仅列出结论. 输入:四维信号 卷积核: 三维向量 输出: 二维信号 则可表示为: 其中: 2D…

二维绕原点旋转,其实点为(x,y),旋转角度为黄色标注的角度. 推导过程如下: x' = r cos(al+be); y' = r sin(al+be);x '= rcosalcosbe-rsinalsinbe;y'= rsinalcosb+rcosalsinbe;又因为rcosal= x; rsinal=y;所以x'=xcosbe-ysinbe; y'=xsinbe+ycosbe 即为求的的旋转后坐标为(xcosbe-ysinbe,xsinbe+ycosbe); 3d中旋转(摘自网络中博客)…

0 引言 刚刚入门学了近一个月的SLAM,但对理论推导一知半解,因此在matlab上捣鼓了个简单的2D LiDAR SLAM的demo来体会体会SLAM的完整流程. (1)数据来源:德意志博物馆Deutsches Museum)的2D激光SLAM数据,链接如下: Public Data - Cartographer ROS documentationgoogle-cartographer-ros.readthedocs.io (2)SLAM过程展示(戳下面的小视频) 2D LiDAR SLAM…