基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集

2015 Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks.pdf

Learning Compact Geometric Features (ICCV 2017).pdf

audio_features_popularity_classifiers

行人检测在视觉监控，驾驶员辅助系统中具有广泛的应用。 它在计算机视觉和模式识别中也非常重要。 在我们的研究中，我们提出了行人检测的多尺度方案。 行人检测方案包括构建强分类器和多尺度检测的两个步骤。 强分类器是弱分类器的集合，是通过使用基于类似Harr特征的AdaBoost学习算法构建的。 然后，采用强分类器对多尺度图像中的行人进行检测，并对检测结果进行合并。 在我们的实验中，提出的多尺度检测方案在灵敏度达到89.3％的情况下每张图像报告了0.35个假阳性。 这表明行人检测的多尺度方案实现了高性能。

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Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval.pdf Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval.pdf Aggregating Deep Convolutional Features for Image Retrieval.pdf

这本书已看完， 给人焕然一新的感觉，原来python还可以这样写，理解python更加深入了，明白很多原理

Learning Deep Features for Discriminative Localization论文原文加翻译

本论文可作为(但不限于)图像匹配及相关领域的研究人员和工程师的参考。