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RSS订阅原创 Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification论文学习笔记
这是行人重识别（ReID）领域的一篇论文，发表在CVPR2019，文中作者收集统计了许多有效的tricks，并提出了一种新的BNNeck，最终该算法在Market-1501和DukeMTMC公开数据集上达到了一个很好的效果，所以写一下看这篇论文的一个心得！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.07071.pdf 代码地址：https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline 下面分为Contributions、Sta
2021-07-23 14:38:24
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原创 YOLO-V4论文技术解读
其实我的每篇文章都是同步发到知乎和优快云的，附上这篇文章的知乎地址吧，也欢迎大家关注哦https://zhuanlan.zhihu.com/p/391187134 附上YOLO-V3和V4的论文地址供大家下载！ YOLO-V4论文地址 YOLO-V3论文地址 【Object Detector】 这个是YOLO-V4论文中提到的有关目标检测的各个部分的一个汇总情况！下面单独介绍YOLO-V4这篇论文中具体用到的各项技术！ 【网络结构图】 上面是YOLO-V4的网络结构图，取自作者htt
2021-07-21 15:15:12
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原创 数据增强（Data Augmentation）汇总
【写在开头】什么是数据增强？ 数据增强是一种数据扩充技术，指的是利用有限的数据创造尽可能多的利用价值。因为虽然现在各种任务的公开数据集有很多，但是其实数据量也远远不够，而公司或者学术界去采集、制作这些数据的成本其实是很高的，像人工标注数据的任务量就很大，因此，只能通过一些方法去更好的利用现有的成本，数据增强便“粉墨登场”！以下列举几种数据增强方式及对应论文。 【一】传统数据增强 传统数据增强方式有随机翻转、旋转、裁剪、变形缩放、添加噪声、颜色扰动等等。 随机翻转 随机旋转 随..
2021-07-16 14:50:20
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原创 计算机视觉知识汇总
前天导师开例会，这次趁着研一暑假把之前看过的论文、经典的网络模型和一些知识点进行了梳理，一来应付了这次例会汇报，再就是也为研二开题和以后的聚焦研究做下一步规划吧！ 我们组的研究方向基本都是计算机视觉领域，我个人大概率是行人重识别！ 【一】计算机视觉三大顶会 入门计算机视觉领域首先得知道这三大顶会，以后少不了看顶会大牛们的论文！ 【二】计算机视觉细分领域 计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是当前非常火热的一个领域，研究生阶段但凡涉及人工智能领域的老师，基本都会涉足CV和N
2021-07-14 10:48:38
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空空如也
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