OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。 ...
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2016-05-05 17:39:33
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ChanLee_1整理的计算机视觉领域稍微容易中的期刊 ChanLee_1整理的计算机视觉领域稍微容易中的期刊 模式识别，计算机视觉领域，期刊 (1)pattern recognition letters, 从投稿到发表，一年半时间 (2)Pattern recognition 不好中，时间长 (3 ...
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2016-05-02 22:44:37
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1.为什么要设计分类器？
回顾下前面学习的统计决策，也就是贝叶斯决策，它可以简单被划分为两步，首先根据样本进行PDF估计，然后根据估计出的PDF来求分类面，因此又经常被叫做两步贝叶斯决策。如果我们能够很好地估计出PDF模型，也总可以利用贝叶斯来实现两类甚至多类的最优分类，但是很多实际情形中，想要精准的估计出PDF模型，并非易事，尤其当样本存在高维特征空间，以及样本数量并不足够多的情...
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2016-04-29 17:35:58
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ORB-SLAM2ORB-SLAM2
Introduction
Bundle Adjustment
PTAM
ORB-SLAM
Related Work
Place Recognition
Map Initialization
Monocular SLAM
System Overview
Feature Choice
Three ThreadsTracking Local Mapping Loop...
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2016-04-29 16:31:30
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在之前的文章里，写过一个关于微调的博客，但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb，因此补一篇最新的，关于微调，前面的文章由讲，参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553...
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2016-04-29 15:56:06
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Reference link:
http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43374195
https://www.zybuluo.com/coolwyj/note/203086#1-classification
本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在...
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2016-04-29 15:44:37
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1.为什么要设计分类器？
回顾下前面学习的统计决策，也就是贝叶斯决策，它可以简单被划分为两步，首先根据样本进行PDF估计，然后根据估计出的PDF来求分类面，因此又经常被叫做两步贝叶斯决策。如果我们能够很好地估计出PDF模型，也总可以利用贝叶斯来实现两类甚至多类的最优分类，但是很多实际情形中，想要精准的估计出PDF模型，并非易事，尤其当样本存在高维特征空间，以及样本数量并不足够多的情...
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2016-04-26 19:57:23
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卷积网络 卷积网络用三种结构来确保移位、尺度和旋转不变：局部感知野、权值共享和时间或空间降采样。典型的leNet-5如下图所示： C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连，这个5*5的区域被称为感知野。特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置。其他特征图使用不同的权值（卷积枋），因 此可以得到 ...
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2016-04-23 16:35:29
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上篇学习了PDF的参数估计方法，主要有最大似然估计和贝叶斯估计，他们主要对有确定形式的PDF进行参数估计，而在实际情况下，并不能知道PDF的确切形式，只能通过利用所有样本对整个PDF进行估计,而且这种估计只能是利用数值方法求解。...
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2016-04-22 20:12:06
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CS231n - CNN for Visual Recognition Assignment1 —- KNN这作业怎么这么难，特别是对于我这种刚接触Python的… 反正能做出来的就做，做不出来的我就先抄别人的….就当加深下对课程理解吧….
k_nearest_neighbor.py中主要有：
compute_distances_two_loops
compute_distances_one...
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2016-04-17 22:53:57
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