hjimce算法类博文目录

Posted 2023-02-13 hjimce

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（三十六）异构计算CUDA学习笔记（1）

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（三）theano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