1.MDnet：learning multi-domain convolution neural networks for visual tracking
MDnet是vot2015的冠军paper，由韩国Postech的Bohyung Han发表,测试了代码，在多个benchMark上的测试结果都比较好，但是速度比较慢，1fps,下面就开始介绍这篇paper的整体思路。
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2016-05-06 15:56:29
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今天对SRDCF算法做一些笔记[paper:Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking]
这篇文章同样是目前比较好的，在VOT2015年的排名第四。他是KCF的一种变形[KCF-SRDCF-DeepSRDCF]，并结合CNN提取features.下面详细介绍paper.速度4fps.
1.pape...
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2016-05-06 15:02:11
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http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODkzMzMwMQ==&mid=2650408190&idx=1&sn=f22adfb13fb14f8a220222355659913f 1. 如何了解NLP的现状: 看最新的博士论文的一些Tips 了解一个领域的现状，看最新 ...
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2016-05-06 07:05:56
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LeNet网络是Yann leCun在1989年提出的一个经典CNN网络，主要用于手写字体的识别，准确率可以达到99%以上。这里采用caffe的python接口进行训练，包括对网络的定义、训练参数的定义、观察卷积效果和卷积核、记录损失函数和测试精度并绘制相关图形。#采用caffe的python接口进行lenet经典网络训练
#第一步，加载相关模块
from pylab import *
#在note...
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2016-05-05 13:01:59
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Tutorial: Triplet Loss Layer Design for CNN Xiao Wang Recently, I meet a ...
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2016-05-02 15:32:17
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这段时间看了一些大型的matlab工程文件(如：faster r-cnn)，对于工程中经常要用到的一些函数进行一个总结。
1、路径问题。
这主要涵括文件路径的包含和组合。curdir = fileparts(mfilename('fullpath'));
addpath(genpath(fullfile(curdir, 'utils')));
mkdir_if_missing(fullfile(...
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2016-04-29 20:02:26
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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun
reference link：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/...
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2016-04-29 16:28:33
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可视化结果分别从以下几个角度做分析：
1 看每个卷积层经过激活函数（relu）后的输出图像
第一个卷积层的结果（相对比较容易懂）：
为了方便人眼观察，对每一幅图的像素值都做了一个放大，做法是除以这幅图的最大像素值然后乘以255。灰度图中越亮的部分，就说明原来的值越大。注意，这样的做法导致，不同的图中比较像素点的相对亮度是没有意义的。
原图：...
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2016-04-29 16:00:44
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1.内容概述
建立一个深度文本循环网络（Deep-Text Recurrent Network, DTRN)，将自然场景中的文本识别问题转换成一个序列标记问题。为了避免比较困难的字符分割问题，使用CNN从整张词汇图片中生成一个有序的高级序列，然后使用建立在长短记忆网络（long short-term memory，LSTM）上的深度循环模型来识别生成CNN序列。...
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2016-04-29 15:07:55
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这段时间看了一些大型的matlab工程文件(如：faster r-cnn)，对于工程中经常要用到的一些函数进行一个总结。
1、路径问题。
这主要涵括文件路径的包含和组合。curdir = fileparts(mfilename('fullpath'));
addpath(genpath(fullfile(curdir, 'utils')));
mkdir_if_missing(fullfile(...
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2016-04-26 21:59:31
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