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爱可可老师24小时热门分享
[2017] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation. / github
[2017] [1611.08069] 3D Fully Convolutional Network for Vehicle Detection in Point Cloud.
[2017] [1703.03613] Fast LIDAR-based Road Detection Using Fully Convolutional Neural Networks.
[2016] Motion-based Detection and Tracking in 3D LiDAR Scans. / youtube
[2016] Lidar-based Methods for Tracking and Identification. / youtube
[2015] Efficient L-shape fitting of laser scanner data for vehicle pose estimation.
[2014] Road Detection Using High Resolution LIDAR.
[2012] LIDAR-based 3D Object Perception.
[2011] Radar/Lidar sensor fusion for car-following on highways.
[2009] Real-time road detection in 3d point clouds using four directions scan line gradient criterion.
[2006] Real-time Pedestrian Detection Using LIDAR and Convolutional Neural Networks.
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
PointNet: Poster
PointNet: GIthub
#在3D POINT CLOUD DATA上有效地使用深度學習取特徵
PointNet: Github
3D Deep Learning on Geometric Forms
Deep Learning for Robust Normal Estimation in Unstructured Point Clouds
Semantic Segmentation of Point Clouds using Deep Learning
3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder
Development and Applications of Deep Learning Structures for Point Cloud Data
SEMANTIC3D.NET: A NEW LARGE-SCALE POINT CLOUD CLASSIFICATION BENCHMARK
來自FACEBOOK RESEARCH物體偵測的最新進展： FOCAL LOSS FOR DENSE OBJECT DETECTION
如何评价kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection？
完全無監督從影片中學習自身姿態與場景結構的關聯 UNSUPERVISED LEARNING OF DEPTH AND EGO-MOTION FROM VIDEO
SfMLearner: Github
Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video
CVPR2017 有什么值得关注的亮点?
CVPR2017 Main Conference
YOLO9000: Better, Faster, Stronger
YOLO9000: Github
三维形状数据的深度特征表示
三维形状数据的深度特征表示
饮水思源--浅析深度学习框架设计中的关键技术
标记软件: Annotating Object Instances with a Polygon-RNN
Annotating Object Instances with a Polygon-RNN
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Deeplearning Chainer のインストール(CPU only, Ubuntu)
Rasberry Pi 2 にUbuntu 14.04をインストールする(From Windows 10)
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法
分散深層強化学習でロボット制御.Peffect Network
Probabilistic Robotics.pdf
移動体センサから得られる幾何・画像データの時空間解析とその応用.phd_thesis
DQNの生い立ち＋Deep Q-NetworkをChainerで書いた
人工知能に関する断創録
Deep Learning リンク集
DeepLearning画像処理最新動向_岡谷.pdf
誤差逆伝播法のノート
TensorflowとChainerのインストールの覚え書き
Chainer+CUDA7.5インストール記念 学習速度比較
3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化
2016年Chainerアドベントカレンダーのまとめ
ゼロから作るDeep Learning――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
神经网络 ReLU，cross entropy and softmax
ReLu(Rectified Linear Units)激活函数
CS231n课程笔记翻译： 卷积神经网络笔记
智能单元-聚焦通用人工智能
DQN实战篇1 从零开始安装Ubuntu, Cuda, Cudnn, Tensorflow, OpenAI Gym
DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习
150行代码实现DQN算法玩CartPole
CS 294： 深度增强学习，2017年春季学期
关于图像语义分割的总结和感悟
Scikit-learn より グリッドサーチによるパラメータ最適化
Scikit-learn 識別器のいろいろ
Scikit-learn より 交差検定で学習モデルの精度を評価
Scikit-learn でグリッドサーチ結果をもとに交差検定(クロスバリデーション)させてみた
Scikit-learn でハイパーパラメータのグリッドサーチ
Scikit-learn で最適なパラメータを決めるためにGRID SEARCHを使う
Grid Search: パラメータチューニング
Scikit-learn でsvm 基本的な使い方
Scikit-learn パラメータの調整
Scikit-learn SVM(RBFカーネル)のハイパーパラメータを変えると何が起こるの?
FCN(Fully Convolutional Network)の覚え書き
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentationのcaffe実装を試す
Fully Convolutional Networks 〜 Chainerによる実装 〜
Fully Convolutional Networks
Amazon Picking Challenge Team C^2M
Probabilistic Multi-Class Segmentation for the Amazon Picking Challenge
andyzeng/apc-vision-toolbox
Repositories related to the Amazon Picking Challenge
Delft-APC/py-faster-rcnn
ShaoqingRen/faster_rcnn
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
rbgirshick/py-faster-rcnn
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs
TheLegendAli/DeepLab-Context_DeepLab-Python
deeplab-public_SourceCode
R-CNN->Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
SPPNET->Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition
Fast-RCNN->Fast R-CNN
Faster-RCNN->Towards real-time object detection with region proposal networks
YOLO->You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection
論文紹介: Fast R-CNN&Faster R-CNN
Faster R-CNNの紹介
Faster R-CNNのCaffe・Python実装で物体検出デモを試してみた
Faster R-CNNのChainer実装で物体検出を試してみた
どこに何が写ってるのか分かる人工知能 FasterRCNN勉強メモ
ICCV 2015 Tutorial on Tools for Efficient Object Detection
全卷积网络 Fully Convolutional Networks CNN与FCN
论文笔记《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》
1.4. Matplotlib: 作図
api example code: histogram_path_demo.py
pylab_examples example code: date_index_formatter.py
mplot3d example code: custom_shaded_3d_surface.py
mplot3d example code: hist3d_demo.py
mplot3d example code: scatter3d_demo.py
電子デバイス や ガジェットに、Deeep Learning を組み込む方法 をいろいろ調べてみた
Raspberry PiはDeep Learningの夢を見るか？「DeepDreamでグロ画像生成」
ディープラーニング入門～DeepBeliefSDKを使う～
CNN(Convolutional Neural Network) on Raspberry pi
ディープラーニングのフレームワークChainer使ってMac/Raspberry Piで画像認識
Raspberry PiでDeep Learning「DeepBeliefSDKで画像認識」
SmartPhone上でのDeepLearningによる画像認識
素人がCaffeを使ってDeepLearningしてみた(概要編)
ディープラーニングにおける演算ビット幅低減の研究
Convolution in Caffe: a memo＿擬似コード
なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか！！