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树莓派智能家居-语音聊天机器人实现
2020论文计划
Ubuntu配置终极指南
SLAM基本概念

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基于STM32的麦克纳姆轮小车的寻迹实现

本项目用STM32F407,麦克纳姆轮小车,八路红外寻迹模块,实现小车的寻迹功能.本文着重解释了PID控制器,并给出仿真结果,意在理论中结合实践中更加深刻...

VGGNet原理和实现

[论文笔记]本文是论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIO...

SSD源码阅读二

本文阅读SSD的pytorch实现ssd.pytorch，结合论文详细解释了每一行代码，以此来加深对SSD和pytorch的理解。本篇博客主要阅读到先验框...

概览

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DenseNet论文笔记

本文是论文<Densely Connected Convolutional Networks>的阅读笔记，该论文提出了DenseNet架构。DenseNet有几个优点：缓解了梯度消失问题，增加了特征传播，鼓励特征重用，极大减小了特征参数。在各个方面均超越了ResNet。

计算机视觉 2020年07月31日

CNN 图像分类论文笔记

Inception-v4,Inception-ResNet论文笔记

本文是论文<Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning>的阅读笔记，该论文在Inception-v3的基础上提出了Inception-v4，并将Inception架构和残差网络结合，提出Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2网络。

计算机视觉 2020年07月29日

CNN 图像分类论文笔记

Xception论文笔记

本文是论文<Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions>的阅读笔记，该论文基于Inception模块和深度可分离卷积，提出了深度卷积神经网络：Xception。Xception的参数量与Inception V3差不多但是精度胜过了。

计算机视觉 2020年07月25日

CNN 图像分类论文笔记

MobileNet论文笔记

本文是论文<MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications>的论文笔记。该论文提出了一个轻量级的骨干网络：MobileNet，该网络在深度可分离卷积的基础上构建。实验表明该网络在大幅提升速度、减小模型的情况下可以达到经典网络的精度。

计算机视觉 2020年07月24日

CNN 图像分类论文笔记

IROS2019目标识别比赛

本文总结了IROS 2019 Lifelong Robotic Vision: Object Recognition Challenge的比赛结果。

计算机视觉 2020年06月22日

论文笔记终生学习

终生学习(增量学习)概述

本文在总结终生学习（Life Long Learning, LLL，又称为增量学习Incremental Learning、Continuous Learning、Never Ending Learning）的概念，存在的问题以及当前的解决方案。

机器学习 2020年06月21日

学习总结终生学习

RetinaNet和Focal Loss论文笔记

本文是论文<Focal Loss for Dense Object Detection>的阅读笔记，该论文提出了一个新的损失函数Focal Loss 用于解决样本不平衡的问题，并在此基础上提出一个新的目标检测模型：RetinaNet。基于ResNet和FPN，RetinaNet的检测精度大幅超越了其它单阶段、两阶段的目标检测算法。

计算机视觉 2020年06月20日

论文笔记目标检测

SOLO论文笔记

本文是论文<SOLO: Segmenting Objects by Locations>的阅读笔记，这篇论文提出了SOLO实例分割模型，引入实例类别的概念，将实例分割问题转换为分类问题。SOLO在COCO数据集上达到SOTA。

计算机视觉 2020年06月18日

论文笔记实例分割

QT5+ROS程序开发

本文介绍了如何使用ros_qtc_plugin插件，使得Qt Creator可以作为ROS程序开发的IDE，以及在ROS程序中使用QT5库进行GUI程序的开发，最后介绍了基于VTK库QT5中显示PCL库点云的方法。

机器人 2020年05月03日

ROS 环境配置 PCL QT

YOLACT论文笔记

本文是论文<YOLACT: Real-time Instance Segmentation>的论文笔记，该论文提出了YOLACT，一个实时的实例分割模型。YOLACT将实例分割分成两个分枝：prototype和mask coefficient预测，可以在TitanXp上以33.5fps的速度达到29.8mAP。本文还提出了Fast NMS。

计算机视觉 2020年04月20日

论文笔记实例分割

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