人脸关键点检测 2018-11-08| Computer Version | CV - face detection 人脸关键点检测
关于人脸识别和表情分类的一些论文
人脸关键点检测介绍
人脸关键点检测也称为人脸关键点检测、定位或者人脸对齐,是指给定人脸图像,定位出人脸面部的关键区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等。
关键点的集合称作形状(shape),形状包含了关键点的位置信息,而这个位置信息一般 ...
Read more 深度学习中数据预处理方法 2018-11-08| Deep Learning | 神经网络 - 数据预处理 深度学习中数据预处理方法
数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,通常预处理包括数据归一化和白化。
数据归一化(Normalization)
数据归一化(Data Normalization)是数据预处理的第一步,有很多方法,如常见的高斯归一化、最大最小值归一化等,而在深度学习中常用的是 ...
Read more 迁移学习--样本自适应 2018-11-08| Deep Learning | CV - transfer learning 迁移学习——样本自适应
DaNN
2014年提出(Domain adaptive Neural Networks for Object Recognition)
网络结构
两层神经元组成:特征层和分类器层
创新点
在特征层加入MMD适配层,用以计算源域和目标域的距离,网络的优化目标为:
在 ...
Read more leedcode4 2018-11-08| Leetcode | leetcode - python 114. Flatten Binary Tree to Linked List
Description
Given a binary tree, flatten it to a linked list in-place.
For example, given the following tree ...
Read more leedcode4 2018-11-08| Leetcode | leetcode - python 114. Flatten Binary Tree to Linked List
Description
Given a binary tree, flatten it to a linked list in-place.
For example, given the following tree ...
Read more 友元、this指针、常量 2018-08-22| Programming Language | C++ - 北大课程 友元
友元函数
一个类的友元函数可以访问该类的私有成员
class CCar; //提前声明CCar类, 以便后面CDriver类使用class CDriver { public: void ModifyCar(CCar * pCar) ; //改装汽车};class ...
Read more 类成员变量 2018-08-21| Programming Language | C++ - 北大课程 静态成员变量
静态成员:在说明前面加了static关键字的成员。
class CRectangle{ private: int w, h; static int nTotalArea; //静态成员变量 static int nTotalNumber; public: ...
Read more c++类和函数 2018-08-06| Programming Language | C++ - 北大课程 内联函数、重载函数
在调用一个函数的时候,需要首先要把参数放到栈中, 返回地址也要放到栈中。 这个函数执行完返回以后,要从栈中取出返回地址,再跳转到返回地址去执行。
内联函数
函数调用是有时间开销的。如果函数本身只有几条语句,执行非常快,而且函数被反复执行很多次,相比之下调用函数所产生的这个开 ...
Read more C++函数指针、引用、位运算 2018-08-01| Programming Language | C++ - 北大课程 函数指针
基本概念
程序运行期间,每个函数都会占用一段连续的内存空间。而函数名就是该函数所占内存区域的起始地址(也称“入口地址”)。 可以将函数的入口地址赋给一个指针变量,使该指针变量指向该函数。然后通过指针变量就可以调用这个函数。这种指向函数的指针变量称为“函数指针”。
定义形式
类型名 ( ...
Read more R-CNN目标检测方法 2018-07-26| Computer Version | CV - object detection 物体检测R-CNN介绍
R-CNN
R-CNN的贡献主要是第一次将CNN引入到目标检测中,主要解决两个问题:
速度:经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。R-CNN则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。
训练集:经典的目标检测算法在区 ...
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