reid工程中的小trick

最新推荐文章于 2025-11-30 17:03:51 发布
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#计算机视觉

本文探讨了如何通过将ResNet的最后一层block的步长设为1来扩大特征映射，并结合业务场景应用Randomerase进行数据增强。同时，介绍了GAN生成图像与LabelSmooth在扩充数据集中的作用，以及增大batch size对TriHard损失效率的影响。最后，讨论了label noise和长尾效应的普遍挑战。
  • 将ResNet的最后一个block的stride从2改为1，增大feature map
  • 针对业务场景使用合适的augmentation
  • Random erase可以增强泛化能力
  • 用GAN造图配合label smooth可以扩充数据
  • 增大batchsize可以提高TriHard损失的效率
  • label noise和长尾效应是普遍存在的
Person Re-Identification（ReID行人重识别）
nakaizura
08-22 6600
ReID？ ReID是图像检索的子任务，它主要的目的是：利用计算机视觉技术对特定行人进行跨视域匹配和检索。所谓跨视域即是图片来自于不同的摄像头，这样可以用于智能视频监控（如无人超市）、刑侦（追捕嫌疑人）、交管（追踪车辆等）等等应用场景。如上图，需要检索到同一个人（查询图像query）在各个摄像头下图片集（候选行人库gallery）的相关图片。 困难点 困难点主要在于ReID任务的跨视域特性有： 摄像头分辨率不同 拍摄角度不一 致 光照条件不同 背景变化大 人体属于非刚性目标，外观会因姿态、遮挡、光照、.
【ReID论文阅读（二）】（2019CVPR）Bag of Tricks and a Strong Baseline for Deep Person
weixin_40194996的博客
04-18 1369
前言 第二篇：行人reid的tricks和一个strong baseline。 这才正式进入到了reid的学习。 （不对的地方请大佬指导啊！！！） 摘要 这篇文章旨在探索一个简单高效的baseline。最近很多的文章都达到了很好的效果，但是在论文或者源码中，都很少提到训练技巧。作者收集和验证了这些高效的训练技巧，并整合到了一起，所提模型仅仅利用global特征就达到了94.5% rank-1和85...
ReID基础 | ReID工程中的一些小trick
滨哥v5的博客
04-13 547
ReID
[深度学习] fast-reid入门教程
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You and Me
01-14 2万+
fast-reid入门教程 ReID，全拼为Re-identification，目的是利用各种智能算法在图像数据库中找到与要搜索的目标相似的对象。ReID是图像检索的一个子任务，本质上是图像检索而不是图像分类。fast-reid是一个强悍的目标重识别Reid开源库，由京东开源管理。本文主要是介绍fast-reid的使用，随着技术的发展，对于cv从业人员有必要了解不同智能算法技术的应用。而且ReID是相对下游的任务，了解ReID的相关技术应用能学到很多东西。 文章目录fast-reid入门教程1 fast-r
目标检测中的性能提升方法综述
Activewaste
10-31 7100
文章目录一、多尺度检测1.什么是多尺度检测？2.降低下采样率与空洞卷积3.多尺度训练4.优化Anchor尺寸训练5.深层与浅层特征融合6.SNIP，尺度归一化7.TridentNet,三叉戟网络二、目标检测中的样本不均衡问题1.什么是目标检测样本不均衡问题2.OHEM,在线难例挖掘3.S-OHEM，基于LOSS分布采样的在线困难样本挖掘4.Focal Loss :专注难样本5. Generalized Focal Loss6.GHM，损失函数梯度均衡化机制总结三、目标检测优化使用的Trick1.数据预处理技
centerX: 用中国特色社会主义的方式打开centernet
qq_29462849的博客
07-05 817
作者丨CPFLAME@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/323814368编辑丨极市平台导读作者结合表情包抛开传统PR稿的正经，用幽默风趣的语言阐述了自己重构的centernet的代码，采用中国特色社会主义的核心思想去解释centerX的trick。centerX总共分为五个模块讲述，给大家提供了一个可行性的思路。太长不看版笔者重构了一...
一文讲透鱼眼相机畸变矫正，及目标检测项目应用
3D视觉工坊
09-03 8995
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1个人介绍大家好，我是潘大强。目前博士毕业4年，主要从事智能安防行业。之前也分享过AI从业的一些心得，个人介绍链接。应大白的邀请，从A...
AAAI'22 | 中稿的论文网友找出致命漏洞？
zenRRan的博客
12-10 350
每天给你送来NLP技术干货！本文由新智元报道 ，原文地址https://mp.weixin.qq.com/s/vCdGpLsGMpDphvYpB21lbA编辑：好困 LRS【导读】AAAI...
Yolov5_DeepSort_Pytorch代码学习与修改记录
hello world
04-27 7091
参考博客：多目标跟踪之数据关联算法——匈牙利算法 Yolov5_DeepSort_Pytorch仓库: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch.git 一、Yolov5有检测输出，deepsort无track输出，原因 测试视频：MOT_trackingDemo/test_MOT16-01.avi，MOT challenge，MOT16中的test_MOT16-01.avi。把img序列压成一个avi格式的视频。 ① 现象：有
51c~Transformer~合集1
whaosoft~aiotの开发板商城
12-08 1560
自注意力机制自2017年在开创性论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，已成为最先进深度学习模型的核心，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。考虑到其广泛应用，深入理解自注意力的运作机制变得尤为重要。图1：原始Transformer架构在深度学习中，"注意力"概念的引入最初是为了改进递归神经网络（RNNs）处理长序列或句子的能力。例如，在机器翻译任务中，逐字翻译通常无法捕捉语言的复杂语法和表达方式，导致翻译质量低下。
终极盘点：计算机视觉资源汇总：CVPR、ECCV、ICCV、ECCV、AAAI、ICML等顶会论文汇总解读 / 代码下载（1987-2020）、技术视频、数据集等
极市平台的技术博客
12-25 2817
（一）计算机视觉顶会资源合集 此汇总不仅包含最新的CVPR/ECCV2020论文分方向整理，还有历年的CVPR、ECCV、ICCV、ECCV、AAAI、ICML等多个顶会以及Valse等技术大会的各类资源。 CVPR2020 最全整理：论文分类/汇总/下载 / 代码 / 项目 / 论文解读 CVPR2019 | 论文分类汇总/下载 / 代码 / 项目 / 论文解读 CVPR 2018 论文解读集锦 CVPR 2017 论文解读集锦 2000-2020 年历届 CVPR 最佳论文汇总 ECCV2020 最全
计算机视觉·DETR
2301_80132162的博客
11-30 149
由于N的数量肯定是大于图像中真实锚框的数量和标签集M，因此作者引入了一个No Object作为新的标签集。，这N个锚框经过FFN分别得到分类结果和锚框坐标。这些query向量首先经过自注意力进行交互。总损失：N个分类损失，M个锚框和GIoU损失。DETR设计了N个可以学习的query。就像NMS一样，作者需要减少锚框的数量。首先通过CNN+1x1卷积得到特征图，，N的数量大于图像中实际存在的数量。，其中N=100，表示查询的数量。得到生成的锚框与真实锚框之间的。，就是一个关系矩阵C。
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
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Garfield-0927_JavaExperiment_34704_1763630740306.zip
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HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块 在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
最新发布
11-30
编码原理解析清楚，HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
REID中rerank
12-31
### REID 中重新排序 (Re-Ranking) 方法 #### 1. Re-Ranking 基本概念 Re-Ranking 是指在初次检索之后，通过更复杂的模型或算法对初步得到的结果进行二次排序的过程。这有助于提升最终检索结果的质量和准确性。 ##...
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