Abstract: 本文提出一种用于大规模的长期回环检测,基于一种内存管理方法:限制用于回环检测的位置数目,以满足实时性要求. introduction: 大场景存在的最关键问题:随着场景增大,回环检测处理的数据量增大,可能会产生延时.该论文的研究重心在于设计一种在线的基于外观回环检测方法.为了限制搜索之前经过位置的时间,在贝叶斯框架下采用动态管理用于闭环检测的位置.Working Memory的大小取决于需要处理实时获得图片的时间,保留最近且最常观测到的位置,将其他的位置放入Long Term…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google  2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo…

<Effective large scale stereo matching> In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points w…

文章标题 Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science 一个用于大规模数据科学的API——DataFrame 作者介绍 Reynold Xin, Michael Armbrust and Davies Liu 文章正文 Today, we are excited to announce a new DataFrame API designed to make big data processing even…

原文:http://googleresearch.blogspot.jp/2010/04/lessons-learned-developing-practical.html Lessons learned developing a practical large scale machine learning system Tuesday, April 06, 2010 Posted by Simon Tong, Google Research When faced with a hard pre…

Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型, 通常通过增加数据集的规模,可以获得更好的结果. 但是如果数据集特别大,则首先应该检查这么大规模是否真的必要,也许只用 1000个训练集也能获得较好的效果,可以绘制学习曲线来帮助判断. 17.2 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 如果必须使用一个大规模的训练集…

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 如果你回顾一下最近5年或10年的机器学习历史.学习算法现在比5年前更好地工作的原因之一就是我们现在拥有了大量的数据,可以用来训练我们的算法.那么为什么要使用这么大的数据集呢?我们已经看到,获得高性能机器学习系统的最佳方法之一就是采用低偏差的学习算法,并且用大量的数据进行训练. 因此,如上图中,我们已经看到过的一个早期的在可混淆的单词之间进行分类…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Two salient region detection methods are proposed in this paper: HC AND RC HC: Histogram based contrast 1. Primary method It is simply to calculate the saliency of each color in the input image, where each pixel's saliency is defined using its color…