级联分类器cascade detector detector AdaBoost读"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features[J].CVPR, 2001"笔记论文的主要贡献... ...
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2016-09-15 22:54:23
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嵌入级联分类器nested cascade detector detector AdaBoost Real AdaBoost读"C. Huang, H. Ai, B. Wu, and S. Lao, 'Boosting Nested Cascade Detector for Multi-View F... ...
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2016-09-15 21:36:12
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AdaBoost 和 Real Adaboost 总结AdaBoost Real AdaBoostAdaBoostAdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习算法(ensemble learning)，由Yoav Freund 和 Robert Schapi... ...
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2016-09-15 17:57:00
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我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法，这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论。 在2 ...
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2016-09-07 10:32:37
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结合视频第八集本节课程从分类（Classification），定位（Localization）和检测（Detection）三个方面入手。
从上图可以直观的看到：
1.对于分类而言，就是对于给定的图...
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2016-09-06 17:01:05
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深度学习 严恩·乐库 约书亚?本吉奥 杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型，是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据。这些方法极大地提高了语音识别、视觉识别、物体识别、目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平。深学习发现复杂的结构，在大数据集，通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变 ...
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2016-09-01 18:16:26
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大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风头，再后来大家更熟悉的是SVM、AdaBoost、随机森林、GBDT、LR、FTRL这些概念。究其原因，主要是神经网络很难解决训练的问题，比如梯度消失。当时的神经网络研究进入一个低潮... ...
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2016-08-30 13:38:16
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不全，需要慢慢补充 一．运动目标检测 （一）背景差 1.帧差 2.GMM 等 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。背景减算法的局限性在于它需要一 ...
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2016-08-29 19:34:58
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在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。
运动物体检测的问题主要分为两类，摄...
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2016-08-25 21:30:42
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推荐一个关于分类、目标检测、姿态估计的数据集收藏的网页。 Did you ever want to quickly learn？which paper provides the best results on standard dataset X ?Wait no more, just click ... ...
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2016-08-20 13:08:03
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