1.Introduction DL解决VO问题:End-to-End VO with RCNN 2.Network structure a.CNN based Feature Extraction 论文使用KITTI数据集. CNN部分有9个卷积层,除了Conv6,其他的卷积层后都连接1层ReLU,则共有17层. b.RNN based Sequential Modelling RNN is different from CNN in that it maintains memory of it…

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking  arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到  loc…

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

http://cs231n.github.io/   里面有很多相当好的文章 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Laye…

Introduction 这是斯坦福计算机视觉大牛李菲菲最新开设的一门关于deep learning在计算机视觉领域的相关应用的课程.这个课程重点介绍了deep learning里的一种比较流行的模型:Convolutional Neural Networks,简称CNN,主要利用CNN来做visual recognition,或者说是image classification,object recognition等.我自己在学习的过程中,一边翻译一边总结,整理出这些中文版的lecture not…

1. 生物学家做实验发现脑皮层对简单的结构比如角.边有反应,而通过复杂的神经元传递,这些简单的结构最终帮助生物体有了更复杂的视觉系统.1970年David Marr提出的视觉处理流程遵循这样的原则,拿到图像后,先提取角.边.曲线等等简单的几何元素,然后再用深度信息.表面信息等更高层的复杂信息,最后是更高层的更抽象的表达. 深度学习也是遵循这样的基本思想,从最简单的特征出发,通过多层函数传递,实现复杂的功能. 2. Image-Net比赛,2012年突破性的变化,AlexNet用卷积神经网络大幅提…

网易云课堂上有汉化的视频:http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003705493&courseId=1003223001 笔记:http://weibo.com/1402400261/C0fOrnof0?u=2097796245&m=3935460336857237&cu=2097796245&ru=1402400261&rm=3…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28522637 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 mark…

Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns C…

Abstract:这篇论文有三个贡献,第一提出了新颖的简化的结构损失函数,能保持尽量多的训练样本,通过适应模型输出的不确定性来减少跟踪误差累积风险. 第二是增强了普通的SGD,采用了暂时的选择策略来进行CNN训练.第三,更新CNN模型时采用一种更lazy的方式来加快训练,只有当目标外观发生较大变化时才更         新网络. Introduction:在本文提出的算法中,用CNN自动学习特定目标的特征描述,以在线的方式更新CNN模型,CNN在各个可能的目标位置生成相应的分数,分数最高    …