HK Galoogahi, A Fagg, S Lucey. Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking[C]. //ICCV2017. 一.论文中公式4的推导: 这里我关于g^{hat}的描述是有问题的. 如果我们先定义g=[g1^T,g2^T,... ,gK^T]^T 那么就有g^{hat}=sqrt(KT)Fg 但是作者在公式4中并没有去定义这个g 他直接定义的是gk^{hat}=sqrt(T)Fgk=…

[BACF]: Kiani Galoogahi H, Fagg A, Lucey S. Learning Background-Aware Correlation Filters for Visual Tracking[C]//ICCV 2017. 其中几个公式的推导: (6)式的推导如下: 这里有点问题,上面最后的公式的右边项中/lambda的分母应该是T,而不是/sqrt{T} 同样的,原论文中的6式也是有问题的…

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…

Lukas Neumann——[ICCV2017]Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 方法概括 方法概述 该方法将文字检测和识别整合到一个端到端的网络中.检测使用YOLOv2+RPN,并利用双线性采样将文字区域统一为高度一致的变长…

Shangxuan Tian——[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision 目录 作者和相关链接 文章亮点 方法介绍 方法细节 实验结果 总结与收获 作者和相关链接 作者 论文下载 文章亮点 用半监督和无监督来学习字符分类器,解决字符标注数据量少的问题 用regression的思路来学习字符分类器,而且是把proposal + text/non-text classification整合在一个网络中学习(这一点没有第一…