須要整理的博客

1、場景文本檢測 

1.場景文本檢測的主流框架，及各個階段的主流方法

2.深度學習在場景文本檢測上的應用 ：end to end icpr2012  text spotting eccv2014 

3.SWT算法的原理及實現（一）  筆畫寬度變換

4.SWT算法的原理及實現（二）  連通域標記  （BFS,DFS）

5.MSER算法介紹及VLFEAT Opencv用法

6.文本行鏈接算法的實現 

 

2、深度學習/機器學習原理，框架的使用

1. 訓練Lenet

2. 本身的數據訓練Charnet

3.  CS231n系列

4.  Caffe 原理系列

5. 交叉驗證

6. 決策樹

7. 懲罰項 正則化 L0 L1 L2

8. deeplearning book

9. 隨機森林

 

 

3、算法

1 hash原理 及 簡單hash實現

2 leetcode wordPattern

3 數獨計算器 + 數獨遊戲

4. 數組，鏈表

5. 約瑟夫環

6. 樹的遍歷

 

4、計算及視覺其餘

1.圖像檢索的特徵BOW、VLAD、deep feature，及demo

2. 大規模圖像檢索中倒排索引的創建

3. TLD光流法

 

 

5、論文閱讀及實踐

1.Text Detection and Recognition in Imagery: A Survey

2. RCCNN

3. FCN

4. lstm

 

6、其餘計算機領域

linux使用

git使用

 

 

7、平常