IT方法：http://www.saliencytoolbox.net/AIM方法：http://www-sop.inria.fr/members/Neil.Bruce/IM方法：http://www.cat.uab.cat

SCILAB－自由科学计算软件[原创2006-04-0315:05:15]发表者:phoenixlinSCILAB是由法国国家信息与自动化研究院(INRIA)的科学家们开发的“开放源码”科学计算自由软件

VISP（visualservoingplatformlibrary）是一个开源的视觉伺服平台，http://visp.inria.fr/可直接按照官网上的例程进行安装。源码github。

BlockTracking参考：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial-tracking-blob.html实验环境：ubuntu16

数据集INRIA介绍下载地址，目录有点乱正样本目录：96X160H96/Train/pos负样本目录：Test/negHOG实现步骤裁剪生成分辨率64×128的正样本文件随机生成分辨率64×128的负样本文件对正样本

Inria（法国国家信息与自动化研究所）旗下Morphology&Images实验室招博士生实验室主页：https://team.inria.fr/morpheme/ComputationalmorphometryandmorphodynamicsofcellularandsupracellularstructuresJointteambetweenInria

/*-*-Mode:C++;c-file-style:"gnu";indent-tabs-mode:nil;-*-*//**Copyright(c)2005,2006,2007INRIA**Thisprogramisfreesoftware

由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法，但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的

1、下载相应的版本http://yael.gforge.inria.fr/gettingstarted.html并且解压$yael_v4382、根据官网上的介绍，安装yael需要提前一些依赖BlasandLa

1.HOG+SVM使用的行人识别数据集（1）INRIAPersonDataset（INRIA行人数据库）——可见光数据集，样本大小128*642.红外行人数据集：KAISTMultispectralPedestrainDetectionBenchmarkgithub

[ResearchReport]RR-6303,INRIA.2007,pp.90.Link:https://hal.inria.fr/inria-00174036v3/documentIntroduction1

#ntpdateip(同步时间服务器ip)#hwclock-w//将时间写入硬件同步时间服务器：serverntp-sop.inria.frserver210.72.145.44(中国国家授时中心服务器

RTaW-Pegase是法国国家信息与自动化研究所（INRIA）下属公司RTaW的产品。该公司主要为汽车、航空航天等领域的企业提供时间仿真和配置工具。

Facebook和来自法国的INRIA研究所共同开发的AI，和传统姿态估计系统很不一样。前人的姿势识别，大多是着眼一组关节，

最近想学下传统机器学习方法来实现目标检测，从头到尾下来记录下自己的代码过程行人检测加粗样式数据集准备：INRIA行人检测数据集百度云下载，http://pan.baidu.com/s/1eSdlw7g下载完之后我们解压可以看到数据集文件分布

一、数据库下载本文选择有挑战性的INRIA数据库，下载链接http://pascal.inrialpes.fr/data/human/，也可选择比较理想的MIT数据库。其余数据库参见我转载的一篇博客

（可以不全，后期有时间在补充）行人检测相关数据库INRIA数据集下载地址：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/Caltech行人数据库下载地址：http://ww

http://pauillac.inria.fr/~xleroy/linuxthreads/http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/IBM中国linuxhttp

INRIA数据库该数据库是目前使用最多的静态行人检测数据库，提供原始图片及相应的标注文件。训练集有正样本614张（包含2416个行人），负样

前言：本教程的主要内容：1，将Caltech行人数据集转换成Caffe-SSD，FasterRCNN系列能够训练的格式（VOC数据集格式）；2，同理，可以将INRIA，ETH，TUD等数据集转换成VOC

该课程的创建和维护者是法国国立计算机及自动化研究院（INRIA）的研究员Ma

这篇主要是关于行人检测的matlab程序，说明如下。四种算法分别为svm+hog,svm+hog+lbp,adaboost+hog,adaboost+hog+ulbp+cn每种算法都分别有两个.m文件，一个为训练过程，一个为验证过程以svm+hog为例：svm_hog_train.m为训练程序训练过程：1.训练用样本数为正样本500个，负样本500个2.1000个样本进行随机排序后，选择75%即7

安装：http://ocaml.org/docs/install.html文档：http://caml.inria.fr/pub/docs/manual-ocaml/OPAM安装方式：wgethttps

1：Introduction主要的行人检测方法：“Viola&Jonesvariants”，HOG+SVM，DPM，ConvNet2：Dateset1：不同的数据集INRIA：最古老的也是有相对较少的图片

2)INRIA行人

Jean-PierreMerlet是法国国家信息与自动化研究所(INRIA)的高级科研人员(严格来说不是教授)，其著作《ParallelRobots》是并联机器人领域的经典教材。

IncrementalLearningofObjectDetectorswithoutCatastrophicForgetting详解最近由于项目的需要在研究incrementallearning在目标检测方面的应用，刚好读到了INRIA

一、本文主要是FacebookAI和INRIA联合出品，基于RCNN架构，以及MaskRCNN的多任务结构，开源http://densepose.org二、主要工作分为三点1：标注了一个新的数据集，基于

简介乘积量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法，在矢量量化（VectorQuantization，VQ）的基础上发展而来，虽然

由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法，但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的

图像检索新人总结目前图像检索现状方便自己与他人查看资料收集自网络如有侵权请联系删除端到端的特征学习方法NetVLAD:CNNarchitectureforweaklysupervisedplacerecognition（CVPR2016）这篇文章是来自于INRIA

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全景相机标定1Matlab工具箱http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/links.htmlhttp://www-sop.inria.fr

Pedestrian_Detection/blob/master/MORE.md转载：http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/16105073正样本来源是INRIA

SPAMS是一个为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱，http://spamsdevel.gforge.inria.fr/index.html，简单介绍下功能：字典学习与矩阵分解，解决稀疏分解，解决结构化稀疏分解问题

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spams简介SPAMS(SPArseModelingSoftware)是一个为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱，其主页为http://spams-devel.gforge.inria.fr/index.html

同时，我这里使用的数据集是INRIA数据集，所以只有一类目标（行人）。代码如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

1981年，一个名叫Jean-MarieHullot的人获得巴黎第十一大学的计算机科学博士学位后，开始了在法国国家信息与自动化研究所(INRIA)的研究生活。

INRIA数据集HOG+SVM是经典的行人检测方法，论文作者同时搞了一个INRIA数据集。

1.安装编译器Ocaml下载地址：http://caml.inria.fr/pub/distrib/ocaml-3.10         cd ocaml-3.10         .

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ColorinComputerVisionColorNamingColornamesarelinguisticlabelsthathumansattachtocolors.Weusethemroutinelyandseeminglywithoutefforttodescribetheworldaroundus.Theyhavebeenprimarilystudiedinthefieldsofvis

INRIA'sFishervectorimplementationWhatisthis?

声明：本文转载自 masikkk正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。

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SPAMS(SPArseModelingSoftware)是一个功能强大，为解决各种稀疏估计问题的开源优化工具箱，其主页为 http://spams-devel.gforge.inria.fr/index.html

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