链接:https://pan.baidu.com/s/1yaCsQ8TCVPSIZ4TVBZgfnw 密码:otzr…

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法…

1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本. http://www.cnblogs.com/larch18/p/4560690.html 2.原文: http://wenku.baidu.com/link?url=ls5vmcYnsUdC-ynKdBzWgxMX9WomZH2sDRvnQ634UlN8p7oJm_ATFWrLlTQ3H_Co3y-7fL8Jt0MbHu800RWJtSABPKRxrtZvkjkXiFzdLLG 3.原文翻译: http://www.cnblogs.com/l…

Now Foods是美国著名的美国保健品品牌,定位于大众品牌. 美国Now Foods公司位于美国伊利诺州,台湾中文名叫健而婷,成立于1968年,是美国保健品市场上名列三甲的国际知名的天然保健品牌,其生产的保健食品种类达1800多种,均通过美国GMP认证,远销全世界.主要产品有:氨基酸.抗氧化剂.蜂产品.骨骼健康.细胞能量.胆固醇/心血管类.辅酶类.膳食调理.纤维补充剂.血糖控制.绿色健康食品.草药(美国鬼子也卖草药).增强免疫系统.关节疼痛缓解.肝保健类.男性保健品.心理健身/安神助睡类.矿物…

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点.这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.” CT扫描图像是一种大体积图像,大小约为512×512×1000灰度体素,用于描绘心脏.肺和胸部的其他解剖结构.胸部CT扫描图像…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

在BizTalk中可以使用宏集合动态的让BizTalk发送处理程序使用单独的值来替换宏.常用的使用宏的发送程序有:文件发送适配器和SMTP发送适 配器.在表达式中可以使用同时使用多个宏.例如:在文件发送适配器的文件名中使 用%SourceFileName%_%datetime%_%MessageID%.xml则表达用“_”连接的三个宏值. 使用宏的注意事项 如果存在以下任何一种情况,发送处理程序将不会使用值替换宏: 未设置相应的系统属性. 宏拼写错误. 宏的值所包含的符号在文件名中无效. 如果出…