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Learning-hierarchical-invariant
- deep learning一般是学习的层次结构,它也是有一定理论依据的,即模拟人脑的大脑皮层工作,因为大脑皮层的视觉区域也是分层次工作的,越底层的视觉皮层对那些底层特征就越敏感。综上所述,feature learning有这么多应用需求的驱动和生物神经理论上的支持,注定它能够在AI领域中发挥一定的作用。一些实验表明,有些feature learning学习到的特征几乎比所有其它的特征效果要好,比如本文中的ISA模型就是其中一个。-deep learning hierarchy of learni
guangliu
- 基于C和C++语言编写的光流法,可以在VS上使用,是基于底层的语言编写的,方便嵌入式移植使用。- Based on the language of C and C plus plus language, the optical flow can use in the Embedded devices, it can be used in the VS platform
SIFT-opencv249
- SIFT opencv的源码,底层代码编写,有较完整的步骤和每一步的说明,对于sift初学者特别有帮助(Sift source code, the underlying code, there are more complete steps and each step of the descr iption, especially helpful for sift beginners)