依赖项: Python 3.4.3 tensorflow>1.0.0, tqdm, cv2, exifread, skimage, glob 1.安装tensorflow:https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3 1.安装python开发环境 sudo apt update sudo apt install python3-dev python3-pip sudo pip3 install -U virtualenv 2.创建虚拟环境…

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的…

题目翻译:学习 local feature descriptors 使用 triplets 还有浅的卷积神经网络.读罢此文,只觉收获满满,同时另外印象最深的也是一个浅(文章中会提及)字. 1 Contribution 这篇论文主要做的贡献有: 提出了一种复杂度更小的triplets,更浅,计算度复杂小,表现也很好. 并且借助一种 in-triplet mining的训练方法,降低了挖掘hard negatives的复杂度提高了表现. 论文还介绍了两种不同的loss function在不同的任务下…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

论文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 为什么介绍此文:引入了一种正则化手段,结合其他网络的损失函数,尤其是最新cvpr 2018的hardnet(Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss),可以达到state-of-the-art.同时本文大量总结性工作也比较好(据以参考下面第3节),所以一同拿来分享,同时参考上一篇阅读也不错.…

该笔记是我快速浏览论文后的记录,部分章节并没有仔细看,所以比较粗糙. 从摘要中可以得知,论文提出在每次训练时通过随机忽略一半的feature detectors(units)可以极大地降低过拟合.该方法能够防止feature detectors之间的complex co-adaptations,即feature detectors只有在一些其它特定的feature detectors存在时才能发挥作用的情况.经过实验证明,随机dropout能够在许多任务中带来很大的性能提升. 在训练集上通过使用…

Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的,从这篇文章开始提出dropout的相关理论.该文章中没有详细的理论说明,只是通过实验说明了dropout在大数据量的情况下是有效的.以下记录论文的重要部分 1.为了防止overfitting,使用dropout的方式,在数据量较大的情况下比较有效果. 2.hidden unit采用0.5的比例,随机被忽略.…

 关于  Local feature 和 Global feature 的组合     1.全局上下文建模:  …

[arXiv 1710.03144]Island Loss for Learning Discriminative Features in Facial Expression ABSTRACT 作者在CenterLoss的基础上,提出了一个新的Loss,在关注类别的类内距离的同时,优化类间距离,使得每个类别拥有更大的margin,从而迫使网络能够学习到更具判别性的特征. 当前问题 在环境不可控(光照,姿态,遮挡,人物状态)等条件下,不同表情间的类间距离往往会大于类内距离.同时因为高的类内距离,同…

在计算机视觉方面,global feature是基于整张图像提取的特征,也就是说基于all pixels,常见的有颜色直方图.形状描述子.GIST等:local feature相对来说就是基于局部图像块,即基于local patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. 在卷积神经网络的前提下,local feature一般指的是网络卷积层的特征,(conv feature map),它保留了图像中的空…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…

Spark--local模式环境搭建 一.Spark运行模式介绍 1.本地模式(loca模式):spark单机运行,一般用户测试和开发使用 2.Standalone模式:构建一个主从结构(Master+Slave)的spark集群,spark运行在集群中. 3.Spark on yarn 模式:Spark客户端直接连接Yarn,不用构建Spark集群 4.Spark on Mesos 模式:Spark客户端直接连接Mesos.不需要额外构建Spark集群 二.local模式 1.将编译好的spa…

近来论文看了许多,但没多少时间总结下来.今天暂时记录一篇比较旧的论文,选择理由是 Discriminative features. 做图像说白了就是希望有足够有判别性的特征,这样在分类或者匹配.检索的时候才能有较好的精度. 一. 综述 这篇论文思想很简单.如何称之为有判别性的特征?作者利用编码器的思想,对于同一ID的图形的特征,如果编码后仍可以较好的解码为同一ID的特征,那么我们就说这个特征有判别力.这里有个点值得注意:编码器是针对图像特征,非图像本身.好的特征表示大概有2个衡量标准:可以很好的…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本…

spark的启动方式有两种,一种单机模式(Local),另一种是多机器的集群模式(Standalone) Standalone 搭建: 准备:hadoop001,hadoop002两台安装spark的机器 1) 在$SPARK_HOME/conf中新建 spark-env.sh,并加入以下内容 SPARK_MASTER_HOST=hadoop001 #设置master的host SPARK_WORKER_CORES=2 #设置core的个数给worker SPARK_WORKER_MEMORY=…

树莓派 装机后的必要操作 - 给树莓派搭建"x86 + pi"环境 – 安装32位运行库 – 解决E:未发现软件包 xxx 问题 我的树莓派型号:Raspberry Pi 2 Model B V1.1 装机系统:NOOBS v1.9.2 当你使用sudo apt-get install命令安装某个安装包的时候,会可能会出现E:未发现软件包 xxx这样的问题,要如何解决? 如果你像要在树莓派上下载x86的软件包,要怎么做? 如果你像要在树莓派上运行x86的软件包,你要怎么做? 下面我就告…

最近计划看看elasticsearch的源码,首先得把local debug环境搞定. 下载源码.因为公司产线是5.6.5,所以就下载了5.6.5的代码. 源码编译.先进入到/elasticsearch/core目录,因为IDE是idea,所以用gradle idea编译core目录.然后进入到/elasticsearch目录,在运行gradle idea命令.gradle版本要3.5以上,我用的是4.4.1. 导入IDE.import project(选择elasticsearch根目录) -…

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容. 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置. 首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要: 考虑到运行的兼容性,于是…

1. 下载压缩包 2. 配置环境变量 3. 配置Hadoop的JAVA_HOME路径 4. WordCount 1. 下载压缩包 下载Hadoop binary二进制压缩包 https://hadoop.apache.org/releases.html 上传到Linux并解压 2. 配置环境变量 提前先配置好java环境变量,编辑 vi /etc/profile export HADOOP_HOME=/usr/soft/hadoop-2.7.2 PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

原文网址:http://jileniao.net/linux-android-building.html sublime text让我伤心.本来很信任sublime text的自动保存功能,之前使用一直很给力的,但这次让我伤心欲绝啊. 关于Linux(ubuntu14.04)上编译Android源码的环境搭建详细过程都是在sublime text中编辑好的,无奈,这次的数据丢失让我不得不重新来回想手打一次了.可能很多细节问题,这次重新编辑文章时不会记得那么清晰了,还请有问题的朋友在下面留言给我就…

学习 SUSE Storage 系列文章 (1)SUSE Storage6 实验环境搭建详细步骤 - Win10 + VMware WorkStation (2)SUSE Linux Enterprise 15 SP1 系统安装 (3)SUSE Ceph 快速部署 - Storage6 (4)SUSE Ceph 增加节点.减少节点. 删除OSD磁盘等操作 - Storage6 (5)深入理解 DeepSea 和 Salt 部署工具 - Storage6 一.安装环境描述 整个环境采用VMware…

本文介绍在MacOS下搭建Mit6.828/6.S081 fall2019实验环境的详细过程,包括riscv工具链.qemu和xv6,对于Linux系统同样可以参考. 介绍 只有了解底层原理才能写好上层应用,曾经几度想要系统地学习OS课程,尝试去看了<计算机操作系统>.<Operating Systems: Three Easy Pieces>.<UNIX环境高级编程>,均以半途而废告终.被大量的抽象概念所淹没,对操作系统如何工作,用户程序如何运行,与CPU等硬件如何交…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them at you…

From:http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them a…

图像识别领域的一些code 转自:http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/23522694201343110495537/ ps:里面的一些方法都是目前最新的.每个领域当然可以做大量扩充,根据需要嘛. Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for t…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文以wordCount为例,详细说明spark创建和运行job的过程,重点是在进程及线程的创建. 实验环境搭建 在进行后续操作前,确保下列条件已满足. 下载spark binary 0.9.1 安装scala 安装sbt 安装java 启动spark-shell 单机模式运行,即local模式 local模式运行非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTE…