原创 keras深度學習實戰（一）-----mnist數字識別
多層感知機（MLP） 導語： 通過簡單的BP神經單元我們可以表示任何線性組合，目前的四則運算都屬於線性組合的範疇。那麼當現實中的一些特徵間的關係是非線性的時候該用什麼表示呢？這就是感知機的功用，一般是用來解決分類問題，即對於輸入x
2020-07-07 13:30:01
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原创 keras深度學習實戰（二）----深度卷積神經網絡DCNN(1)
深度卷積神經網絡 導語： 之前在MLP做數字識別時，我們將圖片壓扁成爲一個一維向量，損失了原本的空間特性。那麼，直接對圖像進行處理，也就會得到一個巨大的矩陣，若給矩陣中的每個值都配一個權重，那麼計算上會是相當複雜的。我們人在看圖時
2020-07-07 13:30:01
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原创 Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking（DaSiamRPN)
目標跟蹤中對干擾項敏感的暹羅網絡 摘要 最近，暹羅網絡(Siamese network)因其平衡的準確性和速度而備受視覺跟蹤領域的關注。但是，大多數暹羅跟蹤方法中使用的特徵只能區分前景和非語義背景。語義背景始終被視爲干擾因素，這阻
2020-07-07 13:29:58
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原创 keras搭建神經網絡完成數字識別
利用keras完成數字識別 主要結構： 1、model=squential()初始化模型 2、model.add(dense(input= ,units= ,activition= ))第一層 3、model.add(dense(
2019-09-16 00:16:25
原创 數據降維方法之PCA
降維的概述 降維屬於對數據的預處理，通過降低維度，降低數據的複雜性，識別最重要的多個特徵。 常見的降維方法有： 主成分分析法（PCA） 因子分析（FA） 獨立成分分析（ICA） 本文主要對PCA方法進行展開。 知識基礎 均值、
2019-09-16 00:16:25
原创 利用奇異值分解（SVD）來簡化數據
SVD的概述 優點：簡化數據、去除噪聲、提高算法的結果。 缺點：數據的轉換可能難以理解。 適用數據類型：數值型數據。 應用場景：1、隱性語義索引（信息檢索）；2、推薦系統 基礎知識 矩陣分解可以將原始矩陣表示成新的易於處理的形式，
2019-09-16 00:16:25
原创 lecture 2: where does the error come from
總結 誤差：主要是偏差（與均值距離）與方差。 一般模型越複雜，偏差約小，方差越大。 當你的模型無法匹配測試數據----偏差大 *解決方法：複雜化調整模型 當你的模型能匹配，但在測試集上有較大的誤差----方差大 *解決方法：大數據
2019-09-10 00:34:20
原创 地圖api的調用
給出兩個代碼模板，在申請ak後用python獲取信息： 百度地圖 import requests import random from urllib.request import urlopen import urllib imp
2019-09-08 23:58:48
原创 ubuntu18.04下配置opencv、eigen3、sophus等
方便以後復現環境，記錄如下： $:sudo apt-get install cmake $:cmake -version >>3.10.2 $:sudo make update $:make -v >>GUN make 4.1 $:su
2018-12-23 21:05:07
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原创 線性迴歸
線性迴歸 優點：結果易於理解，計算上不復雜。 適用數據類型：數值型和標稱型數據。 迴歸過程就是求迴歸係數的過程。 一般有兩種方法：1、直接利用正規方程求解 2、梯度下降迭代訓練
2018-12-18 14:55:25
原创 在OPENCV３.４.４中完成相機的標定
相機的標定的原理是一系列座標系的轉換，可以參見https://blog.csdn.net/a083614/article/details/78579163 我們需要求得的是相機的參數矩陣。下面我們藉由opencv3.4.4這個工具完成自己
2018-12-18 14:55:25
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原创 opencv3.4.4在VS２０１７中的配置實現
新建空項目，建立main.cpp 視圖->其他窗口->屬性管理器->Debug|x64->Microsoft.Cpp.x64.user Microsoft.Cpp.x64.user屬性頁面： 1、VC++目錄>包含目錄：add D:\gf
2018-12-18 14:55:13
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原创 立體視覺
單目照相機將三維的事物轉化爲二維的圖像，丟失了距離信息，也就是視深。和我們雙眼獲知物體距離的原理類似，（對極幾何）可以參見下圖： 記cc'距離爲B,xx'距離爲視差d,空間點到基線的距離爲Z，相機的焦距爲f,則根據相似三角形定理得：d=
2018-12-18 14:55:13
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