hjimce算法类博文目录
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一、深度学习
深度学习(七十四)半监督Mean teachers
深度学习(七十三)pytorch学习笔记
深度学习(七十二)tensorflow 集群训练
深度学习(七十一)3D CNN时空特征学习
深度学习(七十)darknet 实现实验mobilenet
深度学习(六十九)darknet 实现实验 Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffma
深度学习(六十八)darknet使用
深度学习(六十七)metal forge深度学习库使用
深度学习(六十六)生成模型、最大化似然、KL散度
深度学习(六十五)移动端网络MobileNets
深度学习(六十四)Faster R-CNN物体检测
深度学习(六十三)空间变换网络
深度学习(六十二)SqueezeNet网络设计思想笔记
深度学习(六十一)NNPACK 移植与实验
深度学习(六十)网络压缩简单总结
深度学习(五十九)mxnet移植至android
深度学习(五十八)caffe移植至mxnet
深度学习(五十七)tensorflow andorid yolo物体检测测试
深度学习(五十六)tensorflow项目构建流程
深度学习(五十五)tensorflow分布式训练
深度学习(五十四)图片翻译WGAN实验测试
深度学习(五十三)对抗网络
深度学习(五十二)变分贝叶斯自编码器(下)
深度学习(五十一)变分贝叶斯自编码器(上)
深度学习(五十)基于条件对抗网络的图片翻译
深度学习(四十九)Tensorflow提高代码效率笔记
深度学习(四十八)InfoGAN学习笔记
深度学习(四十七)DSD正则化训练方法
深度学习(四十六)Adversarial Autoencoders
深度学习(四十五)条件对抗网络
深度学习(四十四)变分贝叶斯自编码器(上)
深度学习(四十三)条件变分自编码器概述
深度学习(四十二)word2vec词向量学习笔记
深度学习(四十一)cuda8.0+ubuntu16.04+theano、caffe、tensorflow环境搭建
深度学习(四十)caffe使用点滴记录
深度学习(三十九)可视化理解卷积神经网络(2.0)
深度学习(三十八)卷积神经网络入门学习(2.0)
深度学习(三十七)优化求解系列之(1)简单理解梯度下降
深度学习(三十五)异构计算GLSL学习笔记(1)
深度学习(三十四)对抗自编码网络-未完待续
深度学习(三十三)CRF as RNN语义分割-未完待续
深度学习(三十二)半监督阶梯网络学习笔记
深度学习(三十一)基于深度矩阵分解的属性表征学习
深度学习(三十)贪婪深度字典学习
深度学习(二十九)Batch Normalization 学习笔记
深度学习(二十八)基于多尺度深度网络的单幅图像深度估计
深度学习(二十七)可视化理解卷积神经网络
深度学习(二十六)Network In Network学习笔记
深度学习(二十五)基于Mutil-Scale CNN的图片语义分割、法向量估计
深度学习(二十四)矩阵分解之基于k-means的特征表达学习
深度学习(二十三)Maxout网络学习
深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现
深度学习(二十一)基于FCN的图像语义分割
深度学习(二十)基于Overfeat的图片分类、定位、检测
深度学习(十九)基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测
深度学习(十八)基于R-CNN的物体检测
深度学习(十七)基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位
深度学习(十六)基于2-channel network的图片相似度判别
深度学习(十五)基于级联卷积神经网络的人脸特征点定位
深度学习(十四)基于CNN的性别、年龄识别
深度学习(十三)caffe之训练数据格式
深度学习(十二)从自编码到栈式自编码
深度学习(十一)RNN入门学习
深度学习(十)keras学习笔记
深度学习(九)caffe预测、特征可视化python接口调用
深度学习(八)RBM受限波尔兹曼机学习-未完待续
深度学习(七)caffe源码c++学习笔记
深度学习(六)caffe入门学习
深度学习(五)caffe环境搭建
深度学习(四)卷积神经网络入门学习
深度学习(二)theano环境搭建
深度学习(一)深度学习学习资料
从零开始编写深度学习库(五)PoolingLayer 网络层CPU编写
从零开始编写深度学习库(五)Eigen Tensor学习笔记2.0
从零开始编写深度学习库(四)Eigen::Tensor学习使用及代码重构
从零开始编写深度学习库(三)ActivationLayer网络层CPU实现
从零开始编写深度学习库(二)FullyconnecteLayer CPU编写
从零开始编写深度学习库(一)SoftmaxWithLoss CPU编写
三、机器学习基础实践
机器学习(十四)Libsvm学习笔记
机器学习(十三)k-svd字典学习
机器学习(十二)朴素贝叶斯分类
机器学习(十一)谱聚类算法
机器学习(十)Mean Shift 聚类算法
机器学习(九)初识BP神经网络
机器学习(八)Apriori算法学习
机器学习(七)白化whitening
机器学习(六)非负矩阵分解NMF-未完待续
机器学习(五)PCA数据降维
机器学习(四)高斯混合模型
机器学习(三)k均值聚类
机器学习(二)逻辑回归
机器学习(一)线性回归
四、图像处理
图像处理(二十三)基于调色板的图像Recoloring
图像处理(二十二)贝叶斯抠图
图像处理(二十一)基于数据驱动的人脸卡通动画生成
图像处理(十九)基于移动最小二乘的图像变形
图像处理(十四)图像分割(4)grab cut的图割实现
图像处理(十三)保刚性图像变形算法
图像处理(十二)图像融合(1)Seamless cloning泊松克隆
图像处理(十一)图像分割(3)泛函能量LevelSet、snake分割
图像处理(九)人物肖像风格转换
图像处理(十)基于特征线的图像变形-
图像处理(七)导向滤波磨皮
图像处理(六)递归双边滤波磨皮
图像处理(四)图像分割(2)测地距离Geodesic图割
图像处理(三)图像分割(1)Random Walks分割
图像处理(二)Seam Carving算法
图像处理(一)图像变形(1)矩形全景图像还原
五、三维图形
图形处理(十二)拉普拉斯网格优化、最小二乘网格模型光顺
图形处理(十一)Stroke Parameterization
图形处理(十)测地极坐标参数化
图形处理(九)点云重建(下)法矢求取、有向距离场等值面提取
图形处理(八)点云重建(上)点云滤波、尖锐特征边增采样、移除离群点
图形处理(七)基于热传播的测地距离计算
图形处理(六)拖拽式网格融合
图形处理(五)基于旋转不变量的网格变形
图形处理(四)基于梯度场的网格编辑
图形处理(三)简单拉普拉斯网格变形
图形处理(二)固定边界参数化
图形处理(一)离散指数映射参数化
六、基础知识
基础知识(一)matlab与c++混合编程之环境搭建
基础知识(二)matlab与c++混合编程之经验笔记
基础知识(四)Dijkstra算法
基础知识(五)对齐变换相关函数
基础知识(六)KD-Tree快速最近邻搜索
基础知识(十一)Eigen求解稀疏矩阵
基础知识(十二)Opengl回顾记录
基础知识(十三)dlib python人脸检测 特征点定位
基础知识(十七)android gpuimage使用
……(略)
七、算法移植与优化
算法移植优化(七)cmake常用函数记录
算法移植优化(四)c++11 多线程
算法移植优化(三)android dlib 人脸检测使用
算法移植优化(二)android gpuimage使用
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