Jiang B, Luo R, Mao J, Xiao T, Jiang Y. Acquisition of localization confidence for accurate object detection[C]. //ECCV2018. 公式4的推导:…

公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma…

这个公式推导过程是看的这位大牛的http://blog.csdn.net/bigbigship/article/details/49123643 扩展欧几里德求模的逆元方法: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ; ll exgcd(ll a, ll b, ll &x, ll &y) { )…

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares…

    构造:输入神经元个数等于输入向量维度,输出神经元个数等于输出向量维度.(x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元)   一 前向后传播   隐层:…

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的…

 本篇文章主要介绍下Xgboost算法的原理和公式推导.关于XGB的一些应用场景在此就不赘述了,感兴趣的同学可以自行google.下面开始: 1.模型构建 构建最优模型的方法一般是最小化训练数据的损失函数,用L表示Loss Function(),F是假设空间: \[ L = min_{f \in F} \ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i)) \quad \text{(1)} \] 上述(1)式就是俗称的经验风险最小化,当训练数据集较小时,很容易过拟合,所…

卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器.在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接.在CNN的一个卷积层中,通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成,同一特征平面的神经元共享权值,这里共享的权值就是卷积核.卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化,在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值.共享权值(卷积核)带来的直接好处是减少网络各层之间的连接,同时又降低了过拟合的风险.子采样也叫…

深度学习课程笔记(八)GAN 公式推导 2018-07-10  16:15:07…

[CFNet]: Valmadre J, Bertinetto L, Henriques J F, et al. End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking[C].//CVPR2017. 这篇论文中的一些公式推导如下, 一.附录C.1中的公式推导 首先这里有一点和KCF是不同的,这里的数据矩阵X的结构时一列一个样本,所以它的最小二乘就是||X^Tw-y||^2,而在KCF论文中(Sec4.1公式…