· 适用范围 优点 缺点 帧 差 法 (1)摄像头固定场景； (2)实时性要求高； (3)目标的信息要求不高； (1)对运动目标敏感； (2)计算简单； (3)检测速度快、实时性高； (1)光线变化快时，算法失效； (2)缓慢运动和背景颜色一致时不能提取出特征像素点； (3)相邻帧之间目标重叠部分不 ...
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2017-12-16 18:40:00
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联想研究院 1面 自我介绍 聊比赛，讲了讲jdd的。 感觉都快要背过了。。。 之前重复的问题就不说了，说一下印象比较深的 adaboost 与gbdt的区别 随机森林，如果有t个特征，n个树，每个树深为m,求某个特征一次也没有被用的概率。 xgb与gbdt的区别 adaboost 参数是怎样更新的 ...
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2017-12-16 17:11:20
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前言 "我们居然又冲刺了·七" "团队代码管理github" 站立会议 队名：PMS 530雨勤（组长） 过去两天完成了哪些任务 经过分析发现，为提升速率估测的可靠性，目前最具可改造性的参数为帧间间隔，调用参数获取每一视频帧的时间戳，通过时间戳相减获取帧间间隔，然后发现这其实是一个定值……最后通过优 ...
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2017-12-11 00:51:26
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前言 "我们居然又冲刺了·六" "团队代码管理github" 站立会议 队名：PMS 530雨勤（组长） 过去两天完成了哪些任务 新方案代码比之前的更简单，但是对场景的要求相应变高了，已经实现，误差感人 "代码签入github" 接下来的计划 速度模块还要调整参数，而参数要靠自己算…… 优化一下图形 ...
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2017-12-09 00:01:46
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由于最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD。于是乎，自己做了几千张数据（实际只有几百张，利用数据扩充算法比如镜像，噪声，切割，旋转等扩充到了几千张，其实还是很不够）。于是在网上找了相关的介绍，自己处理数据转化为VOC数据集的格式，在转化为XML格式等等。具体方法可以参见以下几个博客。具体是window ...
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2017-11-30 23:23:54
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写在前面：这一个多月都在学习python,从python3基础、python爬虫、python数据挖掘与数据分析都有接触，最近看到一本机器学习的书（主要是学习相关算法） 于是就打算来做这份机器学习的笔记，笔记主要来源是《机器学习实战》以及网上一些博客资料和自己的理解，主要做我个人学习所用，初学者水平 ...
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2017-11-27 20:04:09
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Bagging 集成学习算法有两个大类:一个是Boosting，代表算法是AdaBoost；另一个是Bagging，本文介绍的随机森林是它的一个变种。 Bagging也叫自举汇聚法（bootstrap aggregating），它在原始数据集上通过有放回抽样重新选出$T$个包含$m$条数据的新数据集 ...
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2017-11-26 11:12:19
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集成学习 在一般经验中，如果把好坏不等的东西掺到一起，那么通常结果会是比最坏的要好一些，比最好的要坏一些。这就是集成学习的出发点。如果把多个学习器结合起来，是否能获得比最好的单一学习器更好的性能呢? 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习一般先 ...
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2017-11-24 18:05:50
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做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm ) 背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式 7.1 基于数据集多重抽样的分类器 我们自然可以将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被称为集成方法（ ...
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编程语言 时间：
2017-11-15 22:00:02
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TCNN 静态图像中目标检测（rcnn,fast rcnn, faster rcnn, yolo, ssd 等） 上下文信息 使用图像检测算法将视频帧当做独立的图像来处理并没有充分利用整个视频的上下文信息。虽然说视频中可能出现任意类别的目标，但对于单个视频片段，只会出现比较少的几个类别，而且这几个类 ...
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2017-11-14 23:30:18
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